MCP neu gedacht - back to Basics

In den letzten Tagen ist etwas erschienen, das die Effizienz von KI-Agenten grundlegend verändert.

Anthropic (die Firma hinter Claude) und Cloudflare haben fast zeitgleich einen neuen Ansatz vorgestellt, der das Potenzial hat, KI-Automatisierung um bis zu 99 % effizienter zu machen.

Aufgaben, die bisher rund 30 Sekunden dauerten und 50 Cent kosteten, lassen sich jetzt in 5 Sekunden für etwa 0,5 Cent erledigen – das sind reale Zahlen aus den technischen Veröffentlichungen von Anthropic und Cloudflare.

Quellen:

Anthropic Engineering Blog – Code Execution with MCP

Cloudflare Blog – Code Mode

Das Prinzip dahinter

Bisherige KI-Agenten verhalten sich wie überkorrekte Kellner:

Sie fragen nach jedem einzelnen Schritt, ob sie weitermachen dürfen.

Beispiel:

• „Soll ich den Salat holen?“
• „Ja.“
• Geht hin, kommt zurück.
• „Jetzt die Hauptspeise?“
• „Ja.“
• „Jetzt das Dessert?“
• „Ja.“

So entsteht unnötige Rechenzeit und Kosten – bei jedem Zwischenschritt, bei jeder Rückfrage.

Der neue Ansatz löst dieses Problem:

Der Agent plant den gesamten Ablauf selbst, schreibt den nötigen Code und führt ihn in einem Durchlauf aus.

Die KI denkt also nicht mehr in einzelnen Anweisungen, sondern wie ein Entwickler: Sie erstellt ein kleines Programm, das die gesamte Aufgabe logisch abbildet – und führt es direkt aus.

Ergebnis:

• Laufzeit sinkt um bis zu 90–95 %
• Kosten sinken um bis zu 99 %
• Ergebnisse werden reproduzierbarer und stabiler

Warum das funktioniert

KI-Modelle wie Claude/ChatGPT oder lokale LLMs sind mit Milliarden Zeilen echten Codes trainiert.

Sie sind daher hervorragend darin, logische Abläufe präzise zu formulieren.

Das bisherige „Tool-Calling“ – also der umständliche Aufruf von Tools über verschachtelte JSON-Strukturen – ist dagegen künstlich und ineffizient.

Wenn man der KI stattdessen erlaubt, Code zu schreiben, arbeitet sie in ihrer natürlichen Umgebung.

Das ist der entscheidende Unterschied.

Der Sicherheitsvorteil

Ein zentraler Punkt ist der Datenschutz:

Bei Code Execution sieht die KI nicht mehr die echten Daten, sondern erstellt lediglich den Code, der lokal ausgeführt wird.

Das bedeutet:

• Sensible Daten bleiben im eigenen System
• Keine Übertragung an fremde Server oder LLMs
• Volle Kontrolle über Verarbeitung und Logging
• DSGVO-konforme Automatisierung auf Systemebene

So wird KI-Automatisierung nicht nur günstiger, sondern auch sicher und nachvollziehbar.

Was das für Unternehmen bedeutet

Dieser Ansatz eröffnet völlig neue Anwendungsmöglichkeiten:

• E-Mail-Management: Automatische Priorisierung, Kategorisierung und Entwurfs-Antworten
• Meeting-Koordination: Terminfindung über mehrere Kalender in Sekunden
• Datensynchronisation: CRM, Mails und Projekte laufen synchron, ohne Dritt-Integrationen
• Dokumenten-Analyse: Hunderte PDFs, Verträge oder Urteile gleichzeitig auswerten

Alles in einem Bruchteil der bisherigen Zeit und Kosten.

Mein Blick darauf

Ich plane aktuell, wie sich dieser Ansatz in HIVE integrieren lässt, um die Plattform noch effizienter zu machen.

Ziel ist, komplexe Aufgaben – etwa Dokumentenanalyse, Daten-Abgleich oder juristische Recherche – als ausführbare Code-Pipelines umzusetzen, die lokal laufen, ohne dass sensible Inhalte ein Sprachmodell passieren.

Das senkt Kosten, erhöht Geschwindigkeit und bewahrt Datenhoheit – ein entscheidender Schritt für Unternehmen, die KI sicher und wirtschaftlich einsetzen wollen.

Der größere Kontext

Wir stehen an einem Wendepunkt:

KI-Agenten werden vom reaktiven Chat-Assistenten zu aktiven digitalen Mitarbeitern, die planen, handeln und lernen – in Sekunden.

In naher Zukunft werden wir zurückblicken und sagen:

“Natürlich lassen wir Agenten Code schreiben. Warum haben wir das jemals anders gemacht?”

Diese Entwicklung ist kein inkrementeller Fortschritt, sondern der Beginn einer neuen Phase der KI-Automatisierung.