Was ist Model Context Protocol und wie hilft es im CMS?


Model Context Protocol

Mit MCP (Model Context Protocol) können Sprachmodelle kontrolliert auf Markt-, Produkt- oder Kund:innendaten zugreifen — auch aus dem CMS heraus. Dadurch wird die Arbeit an Texten weniger tab-intensiv und stärker datenbasiert. Im Gastbeitrag erläutert Timo Klattenhoff, Head of Product bei Crownpeak, Einsatzfelder, Grenzen und Implementierungsschritte.

Im und außerhalb des CMS das KI-Ökosystem nutzen, um Inhalte zu schärfen und  ganze Webseiten zu erstellen: Das soll gehen?

Stellen wir uns vor: Wir arbeiten in einem Content Management System (CMS) und  möchten sicherstellen, dass der uns vorliegende Text auf Markttrends zugeschnitten ist.  

Er soll Bezug nehmen auf das, was sich gut verkauft, Gesprächsthema ist oder das, was  hohe Wachstumsraten verspricht – wir zielen darauf ab, die Verweildauer von  Besucher:innen, deren Engagement und Konversionsrate zu erhöhen. 

Hierfür können wir eine umfängliche Analyse anstellen und recherchieren, welche  Produkte, Themen oder Unternehmen trenden und diese in den Text einflechten. 

Wahrscheinlich wäre es eine Mischung aus händischer Arbeit und Nutzung von Tools,  die sich auf das Erfassen von Markttrends spezialisiert haben – darunter auch solche,  die die Aufgabe KI-gestützt erledigen. 

Üblicherweise passiert all das außerhalb des CMS, dessen Hauptaufgabe nicht darin  besteht, das Marktgeschehen zu erfassen und Inhalte gegen Trends zu optimieren. Wir  würden das CMS verlassen, zwischen verschiedenen Tabs und Tools wechseln, Text  umschreiben oder umschreiben lassen, um am Ende im CMS auf „publizieren“ zu  drücken. 

Stellen wir uns vor: Das geht auch einfacher. 

Mittels einer Verbindung zwischen dem KI-Ökosystem, das auch Marktanalyse kann, und dem CMS. 

Die Verbindung heißt: Model Context Protocol (MCP). 

Dieses Protokoll ist ein Standard, der der KI hilft, auf Informationen und Werkzeuge  zuzugreifen, die ihr ansonsten nicht vorliegen würden. Zum Beispiel Markttrends. Aber  auch Kunden-, Produkt- oder Wetterdaten, Aufgaben in Jira-Tickets, Designs aus Figma  oder gemeinsam bearbeitete Notizen auf Confluence-Seiten. 

Auf all das kann die KI – oder genauer: das große Sprachmodell – mittels MCP zugreifen. 

Nicht ohne Grund wird MCP deswegen auch oft mit USB-C verglichen; eine universelle Schnittstelle mittels derer etwa ein Text im CMS gegen Markttrends optimiert werden kann – sofern das CMS MCP unterstützt. 

Dann nämlich, und jetzt wird es ein wenig technisch, als „MCP Client“, der die Anfrage  „Textoptimierung entlang von Trends im Markt“ zunächst an einen „MCP Host“ schickt. Dieser stellt eine Verbindung zu einem für die Erfüllung der Aufgabe geeigneten „MCP  Server“ her; nennen wir das Tool „KI-gestützte Trendanalyse“ – dort wird die Anfrage verarbeitet: 

Schreiben wir an einem Text über Sommermode, mag es die Schlaghose sein, auf die  die KI hinweist. Oder der weiße Pfirsich, wenn wir über aktuell beliebte Zutaten für  Fruchtsalat schreiben. Oder es ist das hybride headless CMS, das mittels AI Suite für  Effizienzsteigerung und Skalierung sorgt. 

Ein transparent arbeitendes CMS markiert diese Vorschläge so, dass man entscheiden  kann, was hiervon in den Text einfließt. Und erst dann, wenn man mit den KI Vorschlägen zufrieden ist, wird auf publizieren gedrückt. 

Damit sehen wir, wie MCP genutzt werden kann, um aus dem CMS heraus auf Tools im KI-Ökosystem zuzugreifen. 

Aber es geht auch andersherum. 

Mit dem KI-Tool auf das CMS zugreifen – von „draußen“ nach „drinnen“.  Etwa dann, wenn wir eine Webseite erstellen möchten, ohne im CMS zu sein. Das klingt verrückt?  

Ist es nicht: Wir können zum Beispiel KI-Tools wie Claude oder ChatGPT nutzen um die  Anfrage „erstelle eine Webseite zu einem modernen hybriden headless CMS, das  mittels AI Suite für Effizienzsteigerung und Skalierung sorgt“ an das CMS zu schicken. 

Wir wissen schon: hierfür muss das CMS MCP-kompatibel sein. 

Es muss die nötigen Aktionen und Elemente ausgewiesen haben, damit die KI auf diese  zugreifen und sie befüllen kann, zum Beispiel: Dies ist ein Header, in den kommt eine  Überschrift, die nicht länger als 10 Wörter ist. Oder: Hier soll eine Produktbeschreibung  stehen, die sich an die Unternehmenssprache hält. Oder: Für dieses Bild ist eine  Beschreibung zu generieren, die den Seitenkontext berücksichtigt, in dem das Bild  platziert ist und dabei den Grad an Barrierefreiheit erhöht. 

Liegt all dies vor, sehen wir, wie die Webseite vor unseren Augen entsteht, mitsamt  Seitenstruktur und Content, mit Text, der sinnhaft und an der richtigen Stelle im  Template platziert ist – und zwar ohne, dass wir mehr als besagte Anfrage gestellt  hätten oder CMS-Expert:in wären.

Und auch hier erlaubt es transparent mit KI arbeitendes CMS seinen Nutzer:innen  festzulegen, ob die Seite nach Erstellung publiziert wird oder ob es zunächst einer  Durchsicht durch Menschen bedarf; diese drücken erst dann, wenn sie mit den KI Vorschlägen zufrieden sind, auf publizieren.

Wenn man sich das alles nicht bloß vorstellen, sondern live erleben möchte: FirstSpirit zeigt, wie KI schon heute effizient, compliant und skalierend genutzt werden kann. Nehmt gerne Kontakt auf!

Timo Klattenhoff 

Head of Product 

FirstSpirit 

A Crownpeak Solution  

Bildquellen

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