In dieser Episode von AI & I spricht Dan Shipper mit Alex Rattray, dem Gründer und CEO von Stainless. Stainless ist darauf spezialisiert, wie Computerprogramme miteinander kommunizieren – das Unternehmen baut APIs, SDKs und neuerdings auch MCP-Server für bekannte Firmen wie OpenAI und Anthropic. Das Gespräch dreht sich um die Frage, wie Künstliche Intelligenz am besten mit dem restlichen Internet interagieren sollte. Als selbstverständlich wird dabei vorausgesetzt, dass das heutige Internet und seine Schnittstellen für eine Welt vor der KI gebaut wurden und nun grundlegend umgedacht werden müssen. Rattray argumentiert, dass die aktuelle Praxis des Model Context Protocol (MCP), bei der jede Funktion einer Website als einzelnes Werkzeug für die KI bereitgestellt wird, grundsätzlich nicht für die Masse an Möglichkeiten skalierbar sei und die Sprachmodelle überfordere.

Zentrale Punkte

  • Das Kontext-Problem der aktuellen MCPs Rattray schildere, dass heutige MCP-Server oft Hunderte von Endpunkten als einzelne Tools bündelten. Werde ein großer API-Anbieter wie Stripe 1:1 in MCP übersetzt, sprenge allein die reine Dokumentation dieser Werkzeuge das Kontext-Fenster eines KI-Modells und verwirre es zudem. Dies sei keine sinnvolle Nutzung der begrenzten Aufmerksamkeit des Modells.
  • Code-Ausführung als neuer Standard Statt einer Vielzahl von Einzel-Werkzeugen schlage Rattray eine Architektur mit nur zwei Tools vor: Ein Tool, um Code (etwa TypeScript) in einem gesicherten Bereich auszuführen, und ein zweites, um bei Fehlern in der API-Dokumentation nachzuschlagen. Modelle seien enorm gut darin, Code zu schreiben; die Ergebnisse ließen sich auf wenige Zeilen Text komprimieren und sparten so massiv Kontext.
  • MCP als Brücke zwischen Geschäftsalltag und KI Rattray schildere, wie er selbst MCP-Server für operative Aufgaben wie Datenbank-Abfragen oder das Durchsuchen von HubSpot und Gong nutze. Aktuell litten diese Workflows aber unter „kleinen Stolpersteinen" wie ständig abbrechenden Server-Verbindungen, was eine breite, unternehmensweite Nutzung noch ausbremse.
  • Vom Einmal-Befehl zur dauerhaften Software Rattray prognostiziere, dass Code, den ein KI-Modell in einer Sandbox für eine einmalige Aufgabe (wie eine Kundenrückerstattung) schreibt, künftig dauerhaft nutzbar werde. Was heute eine Ad-hoc-Anfrage sei, könne morgen als automatisierte Routine direkt in einer Code-Repository landen und so den Softwareentwicklungsprozess fundamental verändern.

Einordnung

Die Episode bietet eine fundierte und praxisnahe Kritik an einer Technologie, die oft unkritisch als nächster großer Standard gefeiert wird. Rattrays Perspektive ist keine oberflächliche, sondern kommt von jemandem, dessen Unternehmen die zugrundeliegenden APIs für Milliarden von API-Aufrufen bereitstellt. Stärke des Gesprächs ist der klare Fokus auf konkrete, technische Hürden (Kontextvolumen, Modell-Ergonomie) und ein konstruktiver, origineller Lösungsvorschlag: die Verlagerung von Problemlösungslogik in die Code-Ausführung durch das Modell selbst. Anstatt nur zu diagnostizieren, zeichnet Rattray ein alternatives, effizienteres Architekturbild.

Kritisch bleibt anzumerken, dass das unstrukturierte, stark auf persönliche Anekdoten und Insider-Wissen setzende Gespräch die Risiken des neuen Ansatzes nur anreißt. Die enorme Sicherheitsherausforderung, beliebigen KI-generierten Code auszuführen, wird zwar als „kritisch" erkannt, jedoch mit Verweis auf ausstehende Lösungen (OAuth-Scopes) eher oberflächlich behandelt. Die Diskussion verharrt im impliziten Versprechen, dass LLMs wie selbstverständlich zu verlässlichen Programmierern werden – Fehleranfälligkeit und unvorhergesehene Nebeneffekte in Produktivumgebungen werden kaum problematisiert. Wie Rattrays eigene vorsichtige Wortwahl zeigt – „Hmm, we're still I would say experimental there" – befinden sich selbst die einfachsten Anwendungen noch in einer frühen Phase, was den visionären Ton der zweiten Gesprächshälfte etwas untergräbt. Eine Perspektive von außen, etwa aus kritischer Sicherheitsforschung, fehlt völlig, wird aber aufgrund des Expert:innen-Interview-Formats nicht unbedingt erwartet.

Hörempfehlung: Wer selbst KI-Anwendungen oder -Infrastruktur baut oder verstehen will, warum die aktuelle MCP-Architektur an ihre Grenzen stößt, bekommt hier eine der erhellendsten, tief technischen, aber zugänglich erklärten Stunden des Podcasts.

Sprecher:innen

  • Dan Shipper – Host von AI & I; Mitgründer von Every und Erfinder von Cora, dem E-Mail-Assistenten
  • Alex Rattray – Gründer und CEO von Stainless; langjähriger API-Experte, ehemals verantwortlich für die API bei Stripe