Das Model Context Protocol (MCP) entwickelt sich zunehmend zum Standard für die Anbindung von AI-Agenten an Werkzeuge, APIs, Unternehmenssysteme und Wissensquellen. Die technische Integration ist dabei häufig erstaunlich einfach. Der sichere Betrieb in einer produktiven Unternehmensumgebung dagegen nicht.

Sobald aus ersten Prototypen produktive Agentensysteme werden, entstehen neue Fragestellungen. Welche Werkzeuge darf ein Agent nutzen? Wie werden Berechtigungen durchgesetzt? Wie verhindert man, dass Agenten mehr Rechte erhalten als die Benutzer, in deren Auftrag sie handeln? Und wie lassen sich bestehende Identity- und Access-Management-Konzepte auf eine Welt übertragen, in der Software-Agenten eigenständig Aktionen ausführen?

Diese Session beleuchtet die Governance-, Sicherheits- und Architekturherausforderungen moderner MCP-basierter Systeme. Wir betrachten Autorisierungsmodelle, Agent Identities, delegierte Berechtigungen, Least-Privilege-Konzepte, Auditierbarkeit, Tool Governance sowie mögliche Architekturansätze für sichere Enterprise-AI-Plattformen.

Statt sich auf einzelne Produkte zu konzentrieren, vermittelt die Session einen praxisnahen Entscheidungsrahmen für den Aufbau sicherer, beherrschbarer und skalierbarer MCP-Ökosysteme in Unternehmen.

Key Takeaways
• Governance-Herausforderungen von MCP und Agentensystemen verstehen
• Authentifizierungs- und Autorisierungskonzepte für Agenten bewerten
• Architekturansätze für sichere MCP-Landschaften kennenlernen
• Risiken durch übermäßige Berechtigungen und Tool-Zugriffe erkennen
• Praktische Ansätze für den Aufbau skalierbarer Enterprise-AI-Plattformen verstehen

Zielgruppe:
Softwarearchitekten, AI Engineers, Plattformteams, Security-Verantwortliche und technische Entscheider.

Sessiondauer:
45 Minuten