Als Anthropic das Model Context Protocol einführte, versprachen sie, die Nutzung von Agenten zu vereinfachen. MCP ermöglicht es einer KI zu verstehen, welche Werkzeuge ihr zur Verfügung stehen: Websuche, Dateibearbeitung und E-Mail-Entwurf zum Beispiel. Zehn Monate später haben wir 200 MCP-Tools analysiert, um zu verstehen, welche Kategorien von Entwicklern tatsächlich genutzt werden. Drei Nutzungsmuster sind aus den Daten hervorgegangen: Entwicklungsinfrastruktur-Tools dominieren mit 54 % aller Sitzungen, obwohl sie nur die Hälfte der verfügbaren Server ausmachen. Terminalzugang, Codegenerierung und Infrastrukturzugang sind die beliebtesten. Beim Programmieren profitieren Ingenieure von der Möglichkeit, auf GitHub zu pushen, Code in einem Terminal auszuführen und Datenbanken zu erstellen. Diese Tools optimieren Arbeitsabläufe und reduzieren den Kontextwechsel. Die Informationsbeschaffung macht 28 % der Sitzungen mit weniger Tools aus und zeigt eine hohe Effizienz. Websuche, Wissensdatenbanken und Dokumentenabruf sind Schlüsselakteure. Diese Systeme werden wahrscheinlich mehr in der Produktion im Auftrag von Nutzern als während der Entwicklung verwendet. Alles andere, einschließlich Unterhaltung, persönlichem Management und Inhaltserstellung, teilt sich die verbleibenden 18 %. Filmempfehlungen, Aufgabenmanager und Formel-1-Zeitpläne füllen spezifische Nischen. Die MCP-Adoption ist noch früh. Nicht alle KIs unterstützen MCP. Von denen, die es tun, stehen Claude, Claude Code und Cursor an der Spitze (Alliteration in AI). Entwicklerfokussierte Produkte und frühe technische Anwender sind die Mehrheit der Nutzer. Aber da die Nutzung von KI-Tools durch Verbraucher wächst und die MCP-Unterstützung sich erweitert, sollten wir erwarten, eine viel größere Vielfalt an Werkzeugnutzungen zu sehen.