Model Context Protocol (MCP)

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen externe Tools und Daten anbinden: eine gemeinsame Schnittstelle statt einer Eigenbau-Integration pro System.

MCP trennt sauber zwischen Client und Server. Die KI-Anwendung spricht per JSON-RPC mit einem MCP-Server, der drei Dinge bereitstellt: Tools (ausführbare Funktionen), Resources (lesbare Daten) und Prompts (vorgefertigte Abläufe). Weil die Schnittstelle standardisiert ist, funktioniert jeder konforme Client mit jedem konformen Server. Lokal läuft das über stdio, remote über Streamable HTTP. Uptimeify betreibt einen eigenen MCP-Server: dein KI-Client fragt Monitor-Status, Incidents, DNS- und TLS-Daten über denselben Weg ab wie jedes andere Tool im Stack.

Verwandte Begriffe

MCP-ServerEin MCP-Server ist die Gegenseite des Model Context Protocol: das Programm, das einem KI-Client einen definierten Satz Tools, Resources und Prompts anbietet.Tool CallEin Tool Call ist die strukturierte Anfrage eines KI-Modells, genau eine benannte Funktion mit geprüften Argumenten auszuführen. Ausgeführt wird sie außerhalb des Modells.Streamable HTTPStreamable HTTP ist der HTTP-Transport für Remote-MCP-Server: ein einzelner Endpoint, der jede JSON-RPC-Nachricht als POST annimmt und entweder mit einem JSON-Objekt oder mit einem SSE-Stream antwortet.WebhookEin Webhook ist ein HTTP-Callback: Tritt ein Ereignis ein, sendet ein System in Echtzeit eine POST-Anfrage mit einem Payload an eine von dir angegebene URL.

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