Ein MCP für CaptainDNS?

⚡TL;DR

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, mit dem eine KI auf standardisierte Weise mit externen Tools (APIs, Datenbanken, SaaS-Services) sprechen kann.

• Es definiert eine gemeinsame Sprache zwischen Modellen und Tools (den "MCP-Servern").
• Es erspart dir, für jeden KI-Anbieter eine eigene Integration zu bauen.
• Es öffnet die Tür für echte Agenten, die CaptainDNS eigenständig aufrufen können.

Dieser Artikel legt die Grundlagen: Was ist ein MCP, wozu dient es, und warum hat sich CaptainDNS entschieden, eines zu entwickeln. Die nächsten Artikel behandeln Architektur, technische Entscheidungen und erste konkrete Anwendungsfälle – mit einem Early-Access für alle, die testen möchten.

Warum über MCP sprechen, bevor eine Zeile Code geschrieben ist?

CaptainDNS ist bereits ein sehr spezialisiertes Tool: DNS, E-Mail, Propagation, Monitoring.
Ein MCP tut allein "nichts": Es ist eine Dialogschicht zwischen einer KI und Tools.

Bevor man beides verbindet, lohnt es sich, ein paar einfache Fragen zu stellen:

• Was genau ist ein MCP?
• Ist es ein "universeller" Standard oder nur ein weiterer Hype?
• Braucht es jeder oder nur bestimmte Profile (DevOps, SRE, Deliverability-Teams usw.)?
• Und vor allem: Was kann es für ein Tool wie CaptainDNS wirklich verändern?

Dieser Artikel bildet die Basis für die folgenden: Wenn du das hier verstehst, sind die nächsten Teile (Architektur, Technik, Demos) viel klarer.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Ein Protokoll, damit KI mit deinen Tools spricht

Das MCP (Model Context Protocol) ist ein Protokoll, das festlegt, wie:

• ein Host (eine Anwendung mit KI-Modell, z. B. ein ChatGPT-Client, ein IDE oder ein interner Agent),
• sich mit einem oder mehreren MCP-Servern verbindet ("Tools", die über MCP bereitgestellt werden: eine API, eine Datenbank, ein Service wie CaptainDNS),
• und strukturierte Anfragen austauscht (in der Praxis JSON), um Aktionen auszuführen.

Man kann es sich so vorstellen:

ein Standardstecker, um eine KI an Tools anzuschließen, statt eines Sammelsuriums an proprietären Kabeln für jeden Anbieter.

Die Kernidee:

• Die KI spricht in natürlicher Sprache mit dem Nutzer,
• aber sobald sie handeln muss (DNS abfragen, DB lesen, API aufrufen), nutzt sie Tools, die über MCP exponiert sind.

Drei Rollen, die man sich merken sollte

Für die folgenden Artikel gilt dieses Trio:

• Der Host: die Anwendung, die das Modell hostet (ChatGPT, ein IDE, ein interner Agent usw.).
• Der MCP-Client: die Schicht im Host, die MCP sprechen kann.
• Der MCP-Server: der Dienst, der Tools bereitstellt, die die KI nutzen kann.

In unserem Fall wird der MCP-Server CaptainDNS sein, aus Sicht der KI:

• "DNS/E-Mail-Tool" über ein Standardprotokoll erreichbar,
• mit Tools wie dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit usw.

Beispiele dafür, was ein MCP ermöglicht

Das MCP ist nicht auf CaptainDNS beschränkt. Man kann MCP-Server für fast alles denken:

• Ein MCP für eine Datenbank Die KI kann Tabellen auflisten, vorbereitete SQL-Queries ausführen, Reports analysieren, ohne DB-Zugangsdaten direkt freizulegen.

• Ein MCP für ein DevOps-Tool Die KI kann Deployments auslösen, Logs lesen, Service-Status prüfen, Dashboards einsehen usw.

• Ein MCP für ein CRM oder Business-Tool Die KI kann einen Kunden finden, Verträge listen, ein Ticket-Historie prüfen und einen Support-Überblick liefern.

• Ein MCP für ein Filesystem oder Object Storage Die KI kann einen Filespace erkunden, Dokumente lesen, Zusammenfassungen erstellen, ohne die kontrollierte Umgebung zu verlassen.

Im Unterschied zu "klassischen" Integrationen gilt:

• das Modell ist nicht mehr eingesperrt in einer Chat-Box,
• es wird zu einem Koordinator von Tools, der mehrere Aktionen orchestrieren kann:
• einen "Datenbank"-MCP aufrufen,
• dann "Monitoring",
• dann "Ticketing",
• und am Ende einen konsistenten Bericht liefern.

Wofür ist das MCP wirklich nützlich? (und wo glänzt es)

1. Integrationen KI ↔ Tools standardisieren

Ohne MCP sieht jede Integration so aus:

• ein anderes JSON-Schema,
• ein leicht anderes Protokoll,
• eine spezielle Art, Tools für jeden Anbieter zu deklarieren (OpenAI, andere LLMs usw.).

Mit MCP:

• schreibst du einen einzigen MCP-Server,
• kompatibel mit mehreren Hosts (solange sie MCP sprechen),
• und musst die Integration nicht dreimal bauen.

Für ein SaaS wie CaptainDNS ist das entscheidend:
Ein einziges, gut gebautes MCP-Connector kann theoretisch mehrere KI-Ökosysteme bedienen – heute und künftig.

2. Agenten "allein" arbeiten lassen (mit Leitplanken)

Ein weiterer Vorteil von MCP: es ist agent-friendly.

Ein KI-Agent kann:

1. die Anfrage des Nutzers analysieren,
2. entscheiden, welche MCP-Tools er aufruft,
3. mehrere Calls planen, ausführen, Ergebnisse analysieren,
4. und dem Nutzer nur noch eine Diagnose oder einen Aktionsplan liefern.

Das Protokoll schafft einen Rahmen:

• Tools sind präzise beschrieben (Name, Parameter, Typen),
• der Host kann vor bestimmten Calls Bestätigung verlangen (z. B. sensible Aktionen),
• alles lässt sich loggen und kontrollieren.

3. Zugriff auf Systeme isolieren und absichern

MCP ist keine Security-Magie, hilft aber dabei:

• einzugrenzen, was die KI tun darf:
  lieber ein stark limitiertes Read-only-Tool exponieren als die rohe API.
• Umgebungen zu trennen:
  ein MCP für Prod, einer für Preprod, einer pro Tenant.
• Berechtigungen zu steuern:
  z. B. darf ein User der KI erlauben, CaptainDNS-Queries zu lesen, aber keine neuen Checks anzulegen.

Ist MCP "universell"?

Das MCP will ein offener Standard sein, nicht das einzige Protokoll der Welt.

Konkret:

• Es soll agnostisch gegenüber dem KI-Anbieter sein.
• Es soll von verschiedenen App-Typen wiederverwendbar sein (Chat, IDE, autonome Agenten usw.).
• Andere Ansätze können weiter bestehen (proprietäre Plugins, direkte APIs, Webhooks usw.).

Man kann es sehen als:

eine gemeinsame Basis für Tools, die "AI-ready" sein wollen, ohne alles auf ein einziges Ökosystem zu setzen.

CaptainDNS baut auf dieser Basis auf, ohne Web-UI oder API aufzugeben. Das MCP kommt obendrauf, für alle, die weiter gehen wollen.

Warum ein MCP für CaptainDNS?

Die eigentliche Frage dieses Beitrags: Was bringt es speziell für ein DNS- und E-Mail-orientiertes Tool wie CaptainDNS?

Hier einige Leitplanken für die Entwicklung.

Auf CaptainDNS-Seite sitzt das MCP zwischen dem KI-Host und der bestehenden Go-API:

1. Ein DNS/E-Mail-Copilot im gewohnten Chat

Stell dir vor:

Prüfe die MX-Propagation von example.com und sag mir, ob Mails verloren gehen könnten.

Der KI-Agent könnte:

1. ein dns_propagation-Tool nutzen, das CaptainDNS via MCP bereitstellt,
2. einen Multi-Resolver-Status abrufen,
3. zurückmelden:

• verzögerte Resolver,
• abweichende IPs,
• eine Risikozusammenfassung.

Gleiches für E-Mail:

Prüfe SPF, DKIM und DMARC für example.com und erkläre, was bei Microsoft blockieren könnte.

Die KI ruft dann email_auth_audit auf und liefert eine verständliche Erklärung statt eines TXT-Blocks.

2. Schnellere Incident-Analyse

Bei einem Incident:

• eine Domain löst nicht mehr korrekt auf,
• ein DNS-Failover propagiert nicht,
• E-Mails kommen bei manchen Providern nicht mehr an.

Der Agent kann:

1. die Anfrage-Historie von CaptainDNS prüfen (über ein request_history-Tool),
2. gezielte Tests neu starten (Lookup, Propagation),
3. Ergebnisse korrelieren,
4. dem Menschen (SRE, Admin, Deliverability-Berater usw.) eine erste Diagnose vorschlagen.

CaptainDNS ersetzt keine Expertise, aber MCP lässt ihn einen großen Teil der Arbeit vorverdauen.

3. Integration in bestehende Pipelines und Workflows

Ein CaptainDNS-MCP könnte auch genutzt werden von:

• CI/CD-Pipelines,
• internen Workflows,
• Team-Assistenten (SRE, SecOps, Support).

Zum Beispiel:

• nach einem DNS-Zonen-Deployment kann ein KI-Agent prüfen:
• ob die erwarteten A/AAAA-Records überall antworten,
• ob DMARC konsistent bleibt,
• und ob kein MX verschwunden ist.

Alles auf Basis der CaptainDNS-Tools statt verstreuter Skripte.

Was in den nächsten Artikeln kommt

Dieser erste Artikel setzt die Bühne. Die nächsten werden technischer und konkreter.

Auf dem Plan:

• Architektur des CaptainDNS-MCP
  Wie der "MCP-Server" von CaptainDNS aufgebaut wird, wie er mit der bestehenden API spricht, welche Transport- und Auth-Optionen gewählt werden.

• Tool-Design
  Welche ersten Tools (dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit, request_history usw.) exponiert werden, mit Parametern und Antworten.

• Leitplanken und Sicherheit
  Wie man begrenzt, was die KI darf, API-Keys handhabt, Requests nachvollzieht, Umgebungen isoliert.

• Konkrete Demos
  Komplette Szenarien: "E-Mail-Incident", "DNS-Migration", "Ein neues Domain-Setup" – in natürlicher Sprache gesteuert, aber via CaptainDNS ausgeführt.

CaptainDNS dokumentiert Architekturentscheidungen, Kompromisse und Iterationen während der Entwicklung.
Und sobald ein stabiler Kern steht, gibt es einen Early-Preview für Nutzer, die den MCP in ihren Umgebungen testen wollen.

MCP-Glossar

MCP (Model Context Protocol)

Protokoll, das definiert, wie ein KI-Modell über "MCP-Server" mit externen Tools (APIs, Datenbanken, Services) interagieren kann.
Es standardisiert die Beschreibung von Tools, Parametern, Antworten und den Dialog mit dem Host.

Host

Anwendung, die das KI-Modell enthält und Nutzeroberfläche bietet:

• Chat-Anwendung,
• IDE,
• autonomer Agent,
• internes Unternehmens-Tool usw.

Der Host entscheidet, wann und wie MCP-Tools aufgerufen werden.

MCP-Server

Service, der Tools bereitstellt, die der Host via MCP nutzen kann.

Im CaptainDNS-Kontext exponiert der MCP-Server DNS/E-Mail-Tools (dns_lookup, dns_propagation usw.) im MCP-Format.

Tool

Konkrete Aktion, die der MCP-Server bereitstellt, mit:

• einem Namen (dns_lookup),
• strukturierten Parametern (domain, record_type usw.),
• einem Response-Schema.

Das KI-Modell kann es aufrufen, wenn es für die Nutzerantwort nötig ist.

LLM (Large Language Model)

Großes Sprachmodell, das:

• Anweisungen in natürlicher Sprache versteht,
• Text generiert,
• Aktionen planen kann (z. B. MCP-Tools aufrufen),
• Ergebnisse erklären kann.

Das LLM "sieht" DB oder DNS nicht direkt: es geht über Tools.

JSON-RPC

Leichtgewichtiges, JSON-basiertes Request/Response-Protokoll (ähnlich einer API, aber standardisiert für strukturierte Exchanges).
Das MCP nutzt eine JSON-RPC-Variante, damit Host und MCP-Server vorhersehbar kommunizieren können.

Häufige Fragen zum MCP

Brauche ich ein MCP, um eine KI zu nutzen?

Nein. Man kann eine KI auch ohne MCP nutzen, nur über eine klassische Chat-Oberfläche.
MCP wird interessant, sobald du dieselbe KI mit mehreren Tools verbinden oder Agenten Aktionen zuverlässig verketten lassen möchtest.

Brauche ich ein MCP, um CaptainDNS zu nutzen?

Ebenfalls nein. CaptainDNS bleibt voll nutzbar über Weboberfläche und API.
Das MCP ist eine Ergänzung für Nutzer, die CaptainDNS in KI-Assistenten oder automatisierte Workflows einbinden wollen.

Muss ich Entwickler sein, um von einem MCP zu profitieren?

Nicht unbedingt. Das anfängliche Setup (MCP am Host anschließen, Auth konfigurieren) ist einfacher, wenn ein Entwickler oder DevOps es übernimmt.
Aber steht es einmal, können auch weniger technische Profile komplexe Aktionen in natürlicher Sprache steuern.

Ist MCP an einen bestimmten KI-Anbieter gebunden?

Ziel des MCP ist es, anbieter-agnostisch zu sein.
Ein MCP-Server kann theoretisch von mehreren Hosts und Modellen genutzt werden, ohne die Integration jedes Mal neu zu schreiben.

Ersetzt MCP Plugins oder klassische APIs?

Nein. APIs bleiben die Grundlage. MCP baut oft auf bestehenden APIs auf und dient als Orchestrierungsschicht für KI-Modelle.
Man kann es als eine sauberere, portablere Art sehen, Funktionen einem KI-Ökosystem bereitzustellen.