MCP Apps: Warum interaktive UIs in AI-Gesprächen die Softwareentwicklung verändern werden

Das Model Context Protocol hat gerade sein wichtigstes Upgrade erhalten. Was es für Entwickler, Unternehmen und die Zukunft der Mensch-AI-Interaktion bedeutet.

Das Ende der Copy-Paste-Workflows — MCP Apps

In den letzten zwei Jahren waren AI-Assistenten bemerkenswert leistungsfähig — und bemerkenswert begrenzt. Man konnte Claude bitten, die Verkaufsdaten zu analysieren, aber die Ergebnisse kamen als Text zurück. Man konnte ChatGPT bitten, bei der Sprint-Planung zu helfen, aber man musste alles manuell nach Jira übertragen. Die AI verstand die Absicht perfekt und lieferte die Antwort dann im falschen Format.

Am 26. Januar 2026 lieferte das Model Context Protocol seine erste offizielle Erweiterung aus: MCP Apps. Und es könnte die wichtigste Entwicklung im Bereich AI-Tooling seit dem Launch von MCP selbst Ende 2024 sein.

MCP Apps ermöglicht es Tools, interaktive UI-Komponenten zurückzugeben, die direkt im AI-Gespräch gerendert werden. Keine Links zu externen Dashboards. Keine Screenshots. Echte, funktionale Oberflächen — mit Buttons, Slidern, Formularen, Echtzeitdaten und bidirektionaler Kommunikation zwischen der UI und dem AI-Modell.

Die Auswirkungen gehen weit über „Chat, aber hübscher" hinaus.

Was MCP Apps tatsächlich sind

Im Kern ist MCP Apps täuschend einfach. Wenn ein MCP-Server ein Tool definiert, kann er jetzt ein _meta.ui.resourceUri-Feld einfügen, das auf eine gebündelte HTML/JavaScript-Anwendung verweist. Wenn das Tool aufgerufen wird, rendert der Host (Claude, ChatGPT, VS Code, Goose) diese Anwendung in einem sandboxed iframe innerhalb des Gesprächs.

Die entscheidende Innovation ist nicht der iframe — es ist die bidirektionale Kommunikationsschicht. Die eingebettete App kann:

• Tool-Ergebnisse vom AI-Modell empfangen
• Server-Tools zurückrufen (weitere Daten abrufen, Aktionen auslösen)
• Den Kontext des Modells aktualisieren (der AI mitteilen, was der Benutzer gerade geklickt, ausgewählt oder konfiguriert hat)
• Links im Browser des Benutzers öffnen
• Folgenachrichten senden, um das Gespräch voranzutreiben

Dies erzeugt eine Feedbackschleife: Die AI schlägt vor, der Benutzer interagiert mit der UI, die UI teilt der AI mit, was passiert ist, und die AI passt sich an. Es ist das erste Mal, dass wir echte Mensch-AI-UI-Zusammenarbeit in einer einzigen Oberfläche haben.

Die Launch-Partner erzählen die Geschichte

Als MCP Apps startete, gingen am ersten Tag neun Integrationen live: Amplitude, Asana, Box, Canva, Clay, Figma, Hex, Monday.com und Slack — mit Salesforce dicht dahinter. Bis zur zweiten Woche waren über 75 Apps allein in Claude verfügbar.

Das sind keine Spielzeug-Demos. Betrachten Sie die realen Workflows:

• Figma in Claude: Besprechen Sie ein Feature mit Ihrem Team und erstellen und iterieren Sie Diagramme im selben Gespräch. Die AI sieht Ihre Änderungen und schlägt Verbesserungen in Echtzeit vor.
• Amplitude in ChatGPT: Fragen Sie nach Pipeline-Metriken und erhalten Sie ein interaktives Dashboard. Filtern Sie nach Region, drilldowns in Accounts, exportieren Sie Berichte — alles ohne den Chat zu verlassen.
• Asana in Goose: Planen Sie einen Sprint gesprächsweise, während Sie Timelines anpassen, Aufgaben neu zuweisen und Abhängigkeiten inline aktualisieren.

Das Muster ist konsistent: Den Kontextwechsel eliminieren. Der kognitive Overhead des Hin- und Herspringens zwischen AI-Assistent und spezialisiertem Tool verschwindet vollständig.

Der Protocol Stack: MCP Apps im Kontext

MCP Apps existiert nicht isoliert. Es ist Teil eines aufkommenden agentischen Protocol Stacks, der definiert, wie AI-Systeme mit Tools, untereinander und mit Menschen interagieren:

MCP Apps nimmt eine einzigartige Position ein: Es ist die UI-Schicht des am weitesten verbreiteten AI-Integrationsprotokolls. Mit 97 Millionen monatlichen SDK-Downloads und über 10.000 aktiven Servern hat MCP die Tools-Schicht bereits gewonnen. MCP Apps erweitert diese Dominanz auf die Interface-Schicht.

CopilotKits AG-UI-Protocol ist komplementär, nicht konkurrierend — es bietet den Runtime-Event/State-Transport, während MCP Apps die UI-Spezifikation liefert. Tatsächlich kündigte CopilotKit am selben Tag die Unterstützung von MCP Apps an, sodass Entwickler MCP-App-UIs in ihre eigenen Anwendungen einbringen können.

Warum das alles für Entwickler verändert

1. Write Once, Run Everywhere (diesmal wirklich)

Erstellen Sie eine MCP App und sie funktioniert in Claude, ChatGPT, VS Code, Goose, JetBrains IDEs und jedem zukünftigen Client, der das Protocol unterstützt. Eine Codebasis. Jede große AI-Plattform.

Dies ist das erste Mal, dass wir echte plattformübergreifende UI-Portabilität für AI-Tools haben. Vor MCP Apps bedeutete das Erstellen eines ChatGPT-Plugins, einer Claude-Integration und einer VS-Code-Erweiterung drei separate Codebasen. Jetzt ist es eine.

2. Die AI sieht, was der Benutzer tut

Dies ist der subtile, aber revolutionäre Teil. Wenn ein Benutzer mit einer MCP App interagiert — einen Button klickt, einen Slider anpasst, eine Option auswählt — kann die App updateModelContext() aufrufen, um die AI zu informieren. Das Modell generiert nicht einfach eine UI und geht weg. Es bleibt im Loop.

// Wenn der Benutzer eine Konfigurationsoption auswählt
await app.updateModelContext({
  content: [{ 
    type: "text", 
    text: "User selected production environment with enhanced security" 
  }]
});

Dies ermöglicht zustandsbehaftete, kontextbewusste Interaktionen, die zuvor unmöglich waren. Die AI kann zunehmend relevante Vorschläge basierend darauf machen, was der Benutzer tatsächlich in der UI tut.

3. Tools werden zu Produkten

Vor MCP Apps war ein MCP-Server unsichtbare Infrastruktur. Jetzt kann er ein Gesicht haben. Entwickler können Tools bauen, die nicht nur Daten verarbeiten — sie präsentieren Erlebnisse. Ein Analysetool gibt nicht nur Zahlen zurück; es präsentiert ein interaktives Dashboard. Ein Projektschätzer berechnet nicht nur Kosten; er lässt Sie Szenarien mit Slidern und Toggles erkunden.

Dies verwandelt MCP-Server von Backend-Utilities in verteilbare Produkte mit echten Benutzeroberflächen.

Das Sicherheitsmodell: Durchdacht, nicht perfekt

Das Ausführen von Drittanbieter-UI-Code innerhalb eines AI-Assistenten ist von Natur aus riskant. MCP Apps adressiert dies durch gestaffelte Verteidigungslinien:

• iframe-Sandboxing: Die UI läuft in eingeschränkten iframes — kein Zugriff auf das übergeordnete Fenster, keine beliebigen Netzwerkanfragen
• Vorab deklarierte Templates: Hosts überprüfen HTML vor dem Rendern und verhindern so dynamische Code-Injection
• Auditierbare JSON-RPC: Alle UI-zu-Host-Kommunikation ist protokollierbar — kein Backchannel
• Benutzereinwilligung: Hosts können eine Genehmigung für UI-initiierte Tool-Aufrufe verlangen

Für Unternehmen bedeutet dies die Pflege von Allowlists genehmigter Server, das Auditieren von Nachrichtenprotokollen und die Implementierung von Least-Privilege-Zugriffskontrollen. Die Spezifikation liefert Primitive; die Implementierung liegt in der Verantwortung der Organisation.

Was das für Unternehmen bedeutet

Der neue Distributionskanal

MCP Apps schafft einen Distributionskanal, den es zuvor nicht gab. Wenn jemand einen MCP-Server verbindet, erhält er Zugang zu Ihren Tools und Ihrer UI. Ihre interaktiven Erlebnisse erreichen Benutzer überall dort, wo sie mit AI arbeiten — und das ist zunehmend überall.

Für SaaS-Unternehmen bedeutet dies, dass Ihr Produkt gleichzeitig in Claude, ChatGPT und VS Code leben kann, ohne drei separate Integrationen zu pflegen. Für Agenturen und Studios bedeutet es, dass das Erstellen von MCP Apps zu einem Serviceangebot wird — eines, das sich in der Frühphase der Nachfrage mit nahezu null Wettbewerb befindet.

Das Ende des App-Switchers

Andrew Harvard von Block formuliert es treffend: „Die Zukunft dreht sich darum, dass Benutzer durch einen vertrauenswürdigen Agenten navigieren, anstatt zwischen fragmentierten Erlebnissen hin und her zu wechseln."

Wenn sich dies bewahrheitet, wird der AI-Assistent zur primären Schnittstelle für Wissensarbeit. Einzelne Apps werden zu steckbaren Komponenten, die bei Bedarf erscheinen und verschwinden, wenn sie nicht gebraucht werden. Man öffnet nicht Figma — man sagt Claude, dass man ein Diagramm braucht, und Figma erscheint.

Dies ist ein grundlegend anderes Modell als Microsoft 365 Copilot oder Google Gemini Workspace, die AI in bestehende Produktivitätssuiten einbetten. MCP Apps kehrt die Beziehung um: Apps docken an die AI an, nicht umgekehrt.

Für Unternehmen, die ihre AI-Strategie evaluieren

Wenn Sie ein Produkt entwickeln, das mit AI integriert wird:

1. Bauen Sie jetzt einen MCP-Server — es ist der am weitesten verbreitete Integrationsstandard
2. Fügen Sie MCP Apps für interaktive Erlebnisse hinzu — Ihre Konkurrenz hat es wahrscheinlich noch nicht
3. Denken Sie UI-first — die Text-only-Ära der AI-Tools endet
4. Designen Sie für Kontext — Ihre App wird neben anderen Tools in einem Gespräch leben; machen Sie sie kompositionell

Wenn Sie AI-Tools für Ihr Team einführen:

1. Evaluieren Sie MCP-kompatible Plattformen — sie bieten Ihnen das breiteste Tool-Ökosystem
2. Überprüfen Sie Ihren Tool-Wildwuchs — MCP Apps kann Multi-Tool-Workflows in Einzel-Gesprächs-Erlebnisse konsolidieren
3. Schulen Sie für Conversational-First-Workflows — die Interaktionsmuster Ihres Teams werden sich ändern

Was wir bauen

Bei Context Studios bauen wir MCP-Server seit dem Launch des Protocols. Unser Content-Automation-Server hat über 45 Tools in sieben Domänen — Blog-Publishing, Social Media, SEO, Bildgenerierung, Research und Wissensmanagement. Wir haben kürzlich unsere MCP Apps um folgende Features erweitert:

• Einen interaktiven Projektschätzer mit Slidern für Scope-Anpassung, Feature-Toggles, Architekturdiagrammen und integrierter Lead-Erfassung
• Einen Content-Discovery-Hub mit vollständigem Artikel-Rendering, Tag-basierter Filterung, Suche und Sprachwechsel

Das sind keine Demos — das sind Produktionstools, die in Claude und ChatGPT laufen und jedem, der unseren Server verbindet, echten Mehrwert bieten.

Die Chance ist riesig und früh. Fast niemand hat produktive MCP Apps. Das Ökosystem steht Entwicklern, die schnell handeln, weit offen.

Das große Bild: Was als Nächstes kommt

MCP Apps ist die erste offizielle MCP-Erweiterung, aber es wird nicht die letzte sein. Die Spezifikation etabliert ein Muster für die Erweiterung des Protocols über seine Kern-Primitive hinaus. Wie Clare Liguori von AWS anmerkte: „Die Fähigkeit, dynamische Interfaces direkt im Gespräch zu rendern, macht es einfacher, MCP-Server-Funktionen auf praktische Weise zu nutzen."

Hier ist, was wir als Nächstes erwarten:

1. Generative UI: AI-Modelle, die nicht nur vorgefertigte UIs aufrufen, sondern benutzerdefinierte Interfaces on-the-fly generieren. Die Bausteine sind bereits in A2UI und AG-UI vorhanden.
2. Multi-Agent-App-Orchestrierung: Agent Teams (Opus 4.6) + MCP Apps = mehrere Agenten, die koordinieren und dabei den Benutzern einheitliche Interfaces präsentieren.
3. Marketplace-Dynamiken: Wenn MCP-Server-Registries reifen, werden MCP Apps mit großartigen UIs einen Distributionsvorteil haben — Benutzer bevorzugen Tools, die sie sehen und mit denen sie interagieren können.
4. Enterprise-Workflow-Konsolidierung: Das „ein Agent, viele Tools"-Muster wird das „viele Apps, viele Tabs"-Muster für Wissensarbeiter innerhalb von 2-3 Jahren ersetzen.

Der Wandel geht von text-first zu experience-first AI-Interaktionen. MCP Apps ist die erste echte Infrastruktur, um das zu ermöglichen.

Erste Schritte

Das ext-apps Repository enthält funktionierende Beispiele: 3D-Visualisierungen, interaktive Karten, Dokumenten-Viewer, Echtzeit-Dashboards und Musiknotation. Das SDK ist @modelcontextprotocol/ext-apps auf npm.

Wenn Sie Entwickler sind: Wählen Sie ein Beispiel, das dem nahekommt, was Sie bauen, und starten Sie dort. Die Entwicklungsschleife ist unkompliziert — deklarieren Sie Tools mit UI-Metadaten, servieren Sie gebündeltes HTML über ui://, verwenden Sie die App-Klasse für die Kommunikation.

Wenn Sie ein Unternehmen sind: Sprechen Sie mit Ihrem Entwicklungsteam über MCP-Integration. Das Fenster für den First-Mover-Vorteil ist jetzt geöffnet.

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Context Studios ist ein AI-natives Entwicklungsstudio mit Sitz in Berlin. Wir bauen MCP-Server, AI-Agenten und moderne Webanwendungen. Wenn Sie eine MCP App bauen oder AI in Ihr Produkt integrieren möchten, sprechen wir darüber.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen MCP und MCP Apps?

MCP (Model Context Protocol) ist das Basisprotokoll für die Verbindung von AI-Modellen mit externen Tools und Daten. MCP Apps ist die erste offizielle Erweiterung, die interaktive UI-Fähigkeiten hinzufügt — Tools können jetzt visuelle Oberflächen zurückgeben, nicht nur Text.

Welche AI-Plattformen unterstützen MCP Apps?

Stand Februar 2026: Claude (Web + Desktop), ChatGPT, VS Code, Goose und JetBrains IDEs erkunden die Unterstützung. Der Standard ist von Grund auf plattformübergreifend konzipiert.

Muss ich separate UIs für jede AI-Plattform bauen?

Nein. Das ist der entscheidende Vorteil — bauen Sie eine MCP App und sie funktioniert auf allen kompatiblen Clients. Der Host übernimmt Rendering und Sandboxing.

Ist es sicher, Drittanbieter-UIs in AI-Gesprächen auszuführen?

MCP Apps verwendet iframe-Sandboxing, vorab deklarierte Templates, auditierbare JSON-RPC-Kommunikation und Anforderungen zur Benutzereinwilligung. Enterprise-Benutzer sollten Server-Allowlists und Audit-Logs pflegen.

Wie vergleicht sich MCP Apps mit ChatGPT-Plugins?

MCP Apps ist ein offener Standard, der von der Agentic AI Foundation (Linux Foundation) verwaltet wird, keine proprietäre Plattform. Es funktioniert über mehrere AI-Clients hinweg, nicht nur einen.

Können MCP Apps auf meine Daten zugreifen?

Nur auf das, was Sie ausdrücklich gewähren. MCP Apps erbt das Sicherheitsmodell von MCP: Benutzer müssen dem Datenzugriff zustimmen, und Hosts kontrollieren, welche Informationen mit Servern geteilt werden.