Vor etwas mehr als einem Jahr war MCP (Model Context Protocol) ein von Anthropic veröffentlichtes Protokoll, das in der Entwickler-Community nur in kleinem Rahmen kursierte. Die meisten sahen darin eine technische Spezifikation zur Verbindung von KI-Tools, die es Claude ermöglicht, an verschiedene externe Werkzeuge anzudocken.
Jetzt taucht es in einer gemeinsamen Ankündigung von Google Cloud und ServiceNow auf. Das Szenario: Selbstheilung von 5G-Netzen.
Was wurde angekündigt
Am 22. April gaben Google Cloud und ServiceNow auf der Google Cloud Next eine Partnerschaft bekannt, deren Kern die Kombination von drei Protokollen ist:
- MCP (Model Context Protocol): Standardschnittstelle für den Echtzeit-Datenaustausch zwischen KI und externen Tools
- A2A (Agent-to-Agent): Protokoll zur Übertragung von Befehlen und Informationen zwischen KI-Agenten
- A2UI (Agent-to-UI): Protokoll, das KI-Agenten die direkte Bedienung von Benutzeroberflächen ermöglicht
Was bewirkt die Kombination dieser drei Protokolle?
Am Beispiel des 5G-Netzbetriebs: Der KI-Agent von Gemini erkennt eine Netzwerkanomalie, ruft über MCP Echtzeit-Netzwerkdaten ab, koordiniert über das A2A-Protokoll mehrere Sub-Agenten zur Ursachenanalyse und löst schließlich einen automatisierten Workflow von ServiceNow zur Behebung aus – der gesamte Vorgang ohne manuellen Eingriff.
Aus isolierten Tool-Aufrufen wird echter autonomer Betrieb.
Wo die Enterprise-KI wirklich hakt
Diese Sache ist erwähnenswert, weil sie einen sehr praktischen Schmerzpunkt bei der Einführung von Unternehmens-KI berührt.
Ist KI nicht intelligent genug? Dieses Problem war 2024 im Wesentlichen gelöst. Der wirkliche Engpass für Enterprise-KI ist die systemübergreifende Zusammenarbeit.
Die IT-Umgebung eines großen Unternehmens sieht typischerweise so aus: Das Netzwerkbetriebssystem ist ServiceNow, die Daten liegen in BigQuery, die Modelle laufen auf Gemini, und die Sicherheitsrichtlinien werden von einem weiteren System verwaltet. Jedes System ist eine Insel, die KI-Fähigkeiten sind darin eingeschlossen und kommen nicht heraus.
Was MCP tut, ist, eine einheitliche Verbindung zwischen diesen Inseln zu schaffen.
A2A löst das schwierigere Problem: das "Sprach"-Problem bei der Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten. Verschiedene Agenten, die in verschiedenen Systemen laufen, benötigen ein gemeinsames Kommunikationsformat, um wirklich zu kooperieren, anstatt nebeneinanderher zu arbeiten.
Zero-Copy-Daten: Ein weiteres Detail
Die in der Ankündigung erwähnte "Workflow Data Fabric" nutzt die Zero-Copy-Datenverbindung von BigQuery ML.
Dieses Detail ist wichtig. Eine häufige Falle in der Enterprise-KI: Damit KI Daten analysieren kann, müssen die Daten normalerweise zuerst in das KI-System kopiert werden. Das ist langsam und birgt Sicherheits- und Compliance-Risiken – wer verwaltet diese kopierten Daten?
Zero-Copy bedeutet, dass die KI direkt auf die Daten am Ort ihrer Speicherung zugreift, anstatt sie zu verschieben. Für datensensible Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen ist diese Architektur wichtiger als die Fähigkeiten des Modells selbst.
Ein weiteres Signal: Partner Award
Google Cloud hat ServiceNow den Partner Award des Jahres 2026 verliehen, und zwar in vier Kategorien gleichzeitig, darunter eine speziell mit dem Namen "Agentic AI Innovation".
Dies ist das erste Mal, dass Google eine Partner-Award-Kategorie speziell für agentische KI eingerichtet hat.
Die Einrichtung dieser Kategorie an sich ist ein Signal: Google ist der Ansicht, dass agentische KI inzwischen in einer Phase ist, in der ihr kommerzieller Wert unabhängig bewertet werden kann, nicht mehr nur als Anhängsel der Modellfähigkeiten.
Der Weg von MCP
Seit der Veröffentlichung von MCP durch Anthropic verlief die Entwicklung etwa so:
- Standard für das KI-Tool-Ökosystem: Ermöglicht Tools wie Cursor und Claude Code die Anbindung an externe Daten und Systeme
- Übernahme durch die Linux Foundation: Wird zur Brancheninfrastruktur, nicht mehr nur ein proprietäres Protokoll von Anthropic
- Enterprise-Einsatz auf Google Cloud: Verwendung in Produktionsszenarien wie 5G-Betrieb und vorausschauende Wartung im Einzelhandel
Dieser Weg erinnert ein wenig an das frühe HTTP – vom Forschungsnetzwerk zum kommerziellen Internet, wurde es zur grundlegenden Schicht, die jeder nutzt und die niemand besonders beachtet.
Maßstab und Bedeutung sind nicht vergleichbar, aber die Logik der Verbreitung ist ähnlich.
MCP bedient derzeit gleichzeitig zwei Arten von Anforderungen: die Integration von KI-Tools auf Entwicklerseite und den autonomen Betrieb auf Unternehmensseite. Die Nutzer dieser beiden Szenarien sind völlig unterschiedlich, und auch die Anforderungen sind völlig unterschiedlich.
Ob beides gleichzeitig gut gelingen kann, das ist die eigentliche Bewährungsprobe für MCP auf dem Weg zum Standard.
Quellenangabe: CocoLoop, ServiceNow and Google Cloud Unite AI Agents for Autonomous Enterprise Operations (Google Cloud Press Corner)