Wie Host-Anwendungen das Model Context Protocol mit LLM-Provider-APIs verbinden

Anwendungen, die das Model Context Protocol (MCP) mit externen APIs für Sprachmodelle kombinieren, nutzen eine Orchestrierungsschicht – den sogenannten Host –, um zwei unterschiedliche Kommunikationsstandards miteinander zu verbinden. Während MCP-Server JSON-RPC-Formate verwenden, um Werkzeuge bereitzustellen und auszuführen, setzen Modellanbieter auf eigene API-Strukturen für Werkzeugparameter und Funktionsaufrufe. Um einen vollständigen Aufrufzyklus eines Werkzeugs zu durchlaufen, agiert das Host-System in vier Phasen – Ermittlung, Entscheidung, Ausführung und abschließende Antwort – und führt dabei drei gezielte Protokoll-Übersetzungen an den jeweiligen Systemgrenzen durch.

Schema-Konvertierung während der Werkzeug-Ermittlung

In der anfänglichen Ermittlungsphase fragt der Host über einen JSON-RPC-Aufruf des Typs tools/list die verfügbaren Werkzeuge vom verbundenen MCP-Server ab. Der MCP-Server antwortet mit öffentlichen Verträgen, die Werkzeugnamen, Beschreibungen und Eingabeschemata enthalten, während der ausführbare Code intern im eigenen Werkzeugregister verbleibt. Da die APIs der Modellanbieter eigene Formatierungsstandards durchsetzen, nimmt der Host hier seine erste Übersetzung vor: Er wandelt das MCP-JSON-RPC-Schema in das vom Modellanbieter erwartete Parameter-Layout um, bevor er den Prompt des Benutzers zusammen mit den Werkzeugdefinitionen an das LLM übergibt.

Übersetzung von Modellentscheidungen für die Remote-Ausführung

Sobald das Modell ein Werkzeug auswählt und passende Eingabewerte generiert, sendet es einen im Anbieterformat strukturierten Funktionsaufruf an den Host zurück. Der Host führt daraufhin seine zweite Übersetzung aus und transformiert diese Datenstruktur in eine JSON-RPC-Nachricht des Typs tools/call für MCP. Nach dem Empfang dieser Nachricht überprüft der MCP-Server sein Werkzeugregister und validiert die vom Modell erzeugten Argumente gegen das definierte Schema, bevor der eigentliche Aufrufhandler ausgeführt wird. Dieser Zwischenschritt garantiert eine explizite Überprüfung der Modellausgaben vor jeglicher Codeausführung.

Formatierung von Ergebnissen für die Modellausgabe

Nach der Ausführung des Werkzeugs übermittelt der MCP-Server ein MCP-formatiertes JSON-RPC-Ergebnis an den Client. Der Host nimmt nun seine dritte Übersetzung vor und konvertiert das strukturierte MCP-Ergebnis in das vorgegebene Werkzeug-Antwortformat des jeweiligen Anbieters. Anschließend leitet der Host dieses Paket zusammen mit dem bisherigen Konversationskontext an das Modell weiter. Auf dieser Grundlage kann das LLM das Resultat des Werkzeugs analysieren und eine verständliche Antwort in natürlicher Sprache für den Endanwender erzeugen.

KI-generierte redaktionelle Illustration; kein Dokumentarfoto.

Quelle: Two Protocols, Three Translations: How a Host Bridges MCP and an LLM Provider API