Model Context Protocol (MCP) im industriellen Umfeld

Sobald KI-Agenten nicht mehr nur Texte verfassen, sondern aktiv Anlagen, Linien oder Maschinen unterstützen sollen, stellt sich eine zentrale Frage: Wie erhalten sie die Daten und Funktionen, die sie nutzen dürfen – und nicht mehr?

Genau hier setzt das Model Context Protocol (MCP) an. Es definiert ein offenes Protokoll, über das KI-Anwendungen kontrolliert auf industriell bereitgestellte Daten und Funktionen zugreifen können. Die KI benötigt keine proprietären APIs mehr, sondern arbeitet ausschließlich mit den vom MCP-Server (z.B. HighByte Intelligence Hub) freigegebenen Ressourcen und Tools. So bleiben die OT-Anwendungen entkoppelt, KI-Operationen sind klar begrenzt und nachvollziehbar.

MCP ist ein offener Standard, der festlegt, wie KI-Anwendungen, etwa Chatbots, Assistenten, Analyse- oder Engineering-Tools, mit externen Datenquellen, Werkzeugen und Funktionen interagieren.

Für industrielle Anwendungen bedeutet das konkret: KI greift strukturiert auf Maschinen-, Linien-, Prozess- und Qualitätsdaten zu; inklusive historischer, kontextualisierter und modellierter Informationen.

Wichtig: MCP als Standard definiert das Protokoll, nicht die Sicherheitsrichtlinien. Die tatsächliche Kontrolle darüber, welche Datenbereiche verfügbar sind, welche Lese- und Schreibrechte gelten und welche Funktionen genutzt werden dürfen, wird durch die konkrete Konfiguration des MCP-Servers festgelegt.

Die einmal aufgebaute Verbindung funktioniert mit verschiedenen KI-Systemen – egal ob ChatGPT, Claude oder firmeneigene Modelle. Auch die Benutzeroberfläche spielt keine Rolle: Chatbot, Dashboard oder mobile App nutzen dieselben Daten. Das reduziert Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern.

In industriellen Architekturen dient MCP als standardisierte Vermittlungsschicht zwischen KI-Anwendungen und OT. Alle Anfragen laufen über einen MCP-Server, mit dem die KI-Anwendung über das JSON-RPC-Protokoll kommuniziert, ein leichtgewichtiges Verfahren für strukturierten Datenaustausch.

Die KI ist dabei logisch von den OT-Systemen entkoppelt. Betreiber definieren im MCP-Server:

Durch diese Implementierung entstehen auditierbare, nachvollziehbare und anbieterunabhängige KI-Integrationen.e auditierbar, nachvollziehbar und anbieterunabhängig sind. Diese Eigenschaften entstehen jedoch erst durch die konkrete Implementierung des MCP-Servers und der Architektur.

Ein korrekt konfigurierter MCP-Server gewährleistet:

MCP schafft eine gemeinsame Basis, um KI-Anwendungen über verschiedene Werke, Systeme und Datenquellen hinweg konsistent zu betreiben. Statt jede Integration lokal neu aufzubauen, lassen sich einmal definierte Datenmodelle und Prozesslogiken zentral bereitstellen und wiederverwenden.

Das reduziert den Integrationsaufwand, verkürzt Projektlaufzeiten und macht KI-Use-Cases skalierbar statt punktuell.

Gerade in heterogenen Systemlandschaften zeigt MCP seine Stärke: Die KI erhält überall dieselbe modellierte Sicht auf Maschinen, Prozesse und Dokumentation, unabhängig von den eingesetzten OT- oder IT-Systemen. Das macht den KI-Einsatz planbarer, stabiler und wirtschaftlicher.

Beispiele für den praktischen Einsatz:

Der HighByte Intelligence Hub implementiert MCP nativ und fungiert als MCP-Server. Damit stehen KI-Anwendungen folgende Funktionen zur Verfügung:

In diesem Video erhalten Sie einen kompakten Einblick in die zentralen Bausteine eines industriellen MCP-Servers und sehen, wie sich MCP als Einstieg in industrielle KI-Anwendungen praktisch einsetzen lässt.

MCP eröffnet einen einheitlichen und kontrollierbaren Weg, um KI produktiv in der Industrie einzusetzen. Die klare Entkopplung von KI-Anwendungen und OT schafft Transparenz, definiert Verantwortlichkeiten sauber und ermöglicht eine über mehrere Werke hinweg skalierbare Architektur.