Anthropic übergibt MCP an die neue Agentic AI Foundation

Am 9. Dezember 2025 hat Anthropic das Model Context Protocol (MCP) an die Agentic AI Foundation (AAIF) übergeben, einen neuen Directed Fund unter dem Dach der Linux Foundation. Anthropic, Block und OpenAI haben den Fonds gemeinsam gegründet, unterstützt von Google, Microsoft, AWS, Cloudflare und Bloomberg. Neben MCP gibt es zwei weitere Gründungsprojekte: goose von Block und AGENTS.md von OpenAI.

Was MCP leistet

Anthropic hat MCP im November 2024 als offenen Standard vorgestellt. Er verbindet KI-Systeme mit der Business-Software, aus der sie Daten lesen und in der sie Aktionen ausführen sollen. Anthropic verglich ihn mit einem USB-C-Anschluss für KI-Anwendungen. Der Vergleich passt, denn vor dem gemeinsamen Anschluss brauchte jedes Gerät sein eigenes Kabel. Vor MCP hieß die Anbindung eines KI-Tools an Ihr CRM, Ihr Dokumentenarchiv oder Ihr Ticketsystem: eine eigene Integration, gebaut für genau ein Paar von Systemen und neu angepasst, sobald sich eine der beiden Seiten änderte. Mit MCP stellt ein System seine Funktionen einmal in einem einheitlichen Format bereit, und jedes kompatible KI-Tool kann sich verbinden.

Was sich durch die Übergabe geändert hat

Laut Anthropic und der Linux Foundation wird MCP jetzt von einer herstellerneutralen Foundation verwaltet und nicht mehr von dem Unternehmen, das es entwickelt hat. Firmen, die bei KI-Modellen im Wettbewerb stehen, darunter OpenAI, Google, Microsoft und AWS, unterstützen nun dasselbe Gremium, das das Protokoll betreut. Am 21. Juli 2026 ging die AAIF einen Schritt weiter und startete die Model Context Protocol Associate (MCPA), die sie als erste offizielle Zertifizierung für MCP bezeichnet. Das Protokoll hat damit ein unabhängiges Zuhause, einen Kreis von Unterstützern, zu dem die meisten großen KI- und Cloud-Anbieter zählen, und einen anerkannten Nachweis.

Was das für Engineering-Teams bedeutet

Ihre Integrationen hängen weniger an einem einzelnen Anbieter. Wenn Ihre KI-Schicht über einen Standard mit Ihren Systemen spricht, den keine einzelne KI-Firma kontrolliert, müssen Sie beim Wechsel des Modells oder Tools nicht mehr die Verbindungen darunter neu bauen. Außerdem haben Sie für jedes Gespräch mit einem KI-Anbieter eine einfache Frage: Unterstützt das Produkt MCP, und falls nicht, was würde es kosten, die Anbindung selbst zu bauen?

Gleichzeitig kommt für Ihr Team eine neue Art von Risiko hinzu. Jeder MCP-Server ist Code, der in Ihren Systemen Daten lesen und Aktionen ausführen kann. Deshalb verdient er dieselbe Sicherheitsprüfung wie jede andere Abhängigkeit von Drittanbietern. Engineers sollten prüfen, wer einen Server pflegt und welche Berechtigungen er anfordert, bevor er in die Nähe der Produktion kommt. Jede Aktion, die ein KI-Tool darüber ausführt, sollte protokolliert werden.

Was das für die Einstellung von Entwicklern bedeutet

MCP-Server zu bauen und zu prüfen ist heute eine Fähigkeit, die Sie in einem Stellenprofil benennen können. Die MCPA gibt Ihnen dafür einen externen Referenzpunkt. Eine Zertifizierung zeigt, dass ein Engineer das Protokoll gelernt hat. Sie zeigt nicht, wie er den Zugriff in einer gewachsenen Produktionscodebasis eingrenzt oder wie er testet, worauf ein KI-Agent zugreifen kann und worauf nicht. Engineers, die MCP-Server gebaut haben, sollten diese Entscheidungen an einem realen System erläutern können.

In unserem Auswahlverfahren absolviert jeder Kandidat zwei Assessments von je 60 Minuten in einer echten Codebase. Im ersten sind die KI-Tools ausgeschaltet, im zweiten arbeitet er mit seinen eigenen Agenten. Sie erhalten beide Scorecards und sehen damit, wie ein Engineer mit diesen Tools arbeitet und wie ohne sie.

Mehr dazu, wie wir Engineers prüfen und was jede Session abdeckt, lesen Sie hier.