MCP-Architektur: Clients, Server, Tools, Resources und Prompts

Zu verstehen, wie das Model Context Protocol funktioniert, hilft bei besseren Integrationen und bei der Fehlerbehebung. Dieser Guide erklärt die zentralen Architekturkonzepte von MCP.

Die MCP-Architektur im Überblick

MCP folgt einer Client-Server-Architektur: KI-Assistenten (Clients) verbinden sich mit Diensten (Servern), die Tools und Daten bereitstellen. So funktioniert es:

┌─────────────────┐
│  AI Assistant   │
│   (MCP Client)  │
│                 │
│  - Claude       │
│  - Cursor       │
│  - Windsurf     │
└────────┬────────┘
         │
         │ HTTP/SSE Connection
         │ (mit Auth-Header)
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  MCP Server 1   │  ┌─────────────────┐
│   (Corcava)     │  │  MCP Server 2   │
│                 │  │  (Other Service)│
│  Tools:         │  │                 │
│  - list_tasks   │  │  Tools:         │
│  - create_task  │  │  - read_file    │
│  - start_timer  │  │  - search_code  │
└─────────────────┘  └─────────────────┘
         │                     │
         └─────────┬───────────┘
                   │
         ┌─────────▼─────────┐
         │   Data Sources    │
         │  (Corcava DB,     │
         │   File System)    │
         └───────────────────┘

Ein MCP-Client kann sich gleichzeitig mit mehreren MCP-Servern verbinden – der KI-Assistent hat so in einem Gespräch Zugriff auf Tools verschiedener Dienste.

MCP-Client: Der KI-Assistent

Der MCP-Client ist die KI-Assistenten-Anwendung, mit der Nutzer interagieren. Er ist zuständig für:

• Verbindungsverwaltung: Verbindungen zu MCP-Servern aufbauen und halten
• Tool-Discovery: Verfügbare Tools von jedem Server anfordern und cachen
• Anfrage-Routing: Bestimmen, welcher Server pro Tool aufgerufen wird
• Antwortverarbeitung: Tool-Ergebnisse verarbeiten und Nutzern anzeigen
• Fehlerbehandlung: Verbindungsfehler, Timeouts und Fehler abfangen

MCP-Server: Der Dienstanbieter

Der MCP-Server stellt Clients Tools, Ressourcen und Prompts bereit. Corcavas MCP-Server bietet Projektmanagement-Funktionen:

Tool-Discovery: Wie Clients Tools finden

Wenn ein MCP-Client sich mit einem Server verbindet, ermittelt er zuerst die verfügbaren Tools über den Endpoint tools/list:

Jedes Tool hat ein Schema mit:

• Name: Eindeutige Kennung (z. B. list_tasks)
• Beschreibung: Was das Tool macht
• Parameter: Pflicht- und optionale Eingaben
• Rückgabe: Erwartetes Ausgabeformat

Ablauf von Tool-Aufrufen

Wenn Sie Ihren KI-Assistenten um eine Aktion bitten, passiert im Hintergrund Folgendes:

1. User: "Erstelle eine Aufgabe für Follow-up mit Acme Corp"

2. AI Assistant (Client):
   - Analysiert die Anfrage
   - Erkennt den Bedarf am Tool create_task
   - Stellt fest, dass das Tool vom Corcava-MCP-Server kommt
   - Extrahiert Parameter: title, description, etc.

3. Client → Server-Anfrage:
   POST https://app.corcava.com/mcp
   Headers: Authorization: Bearer API_KEY
   Body: {
     "tool": "create_task",
     "arguments": {
       "title": "Follow-up mit Acme Corp",
       "description": "...",
       "due_date": "..."
     }
   }

4. Server-Verarbeitung:
   - Prüft API-Key
   - Prüft Berechtigungen
   - Legt Aufgabe in der Datenbank an
   - Liefert das Aufgabenobjekt zurück

5. Server → Client-Antwort:
   {
     "task": {
       "id": 123,
       "title": "Follow-up mit Acme Corp",
       "status": "open",
       ...
     }
   }

6. AI Assistant (Client):
   - Erhält die Antwort
   - Formatiert für den Nutzer
   - Bestätigt die Aufgabenerstellung

7. Nutzer sieht: „Aufgabe #123 erstellt: Follow-up mit Acme Corp“

Corcava-MCP-Tools in der Praxis

So ordnen sich Corcavas MCP-Tools typischen Projektmanagement-Aktionen zu:

Mehrere Server, ein Gespräch

Eine Stärke von MCP: Verbindung zu mehreren Servern gleichzeitig. Ihr KI-Assistent kann in einem Gespräch Tools verschiedener Dienste nutzen:

Transport: HTTP vs. STDIO

MCP unterstützt zwei Transportmechanismen:

Mehr zu den Abwägungen in unserem Guide zu Remote- vs. lokalen MCP-Servern.

Fehlerbehandlung und Resilienz

MCP bringt Fehlerbehandlung mit:

• Verbindungsfehler: Clients wiederholen mit exponentiellem Backoff
• Authentifizierungsfehler: Klare Fehlermeldungen helfen bei API-Keys
• Validierungsfehler: Server liefern detaillierte Meldungen bei ungültigen Parametern
• Rate Limiting: Server können Limits melden, Clients passen sich an
• Timeout: Lang laufende Operationen können abgebrochen oder per Polling abgefragt werden