Mein Persönlicher MCP für den Blog: Agentenfeedback und ein Net Promoter Score von 33

Die Welt der digitalen Kommunikation und Webentwicklung verändert sich rasant. Immer mehr Entwickler und Content-Ersteller suchen nach neuen Wegen, um ihre Inhalte nicht nur bereitzustellen, sondern gleichzeitig auch mit intelligenten Agenten und KI-Systemen interaktiv zusammenzuarbeiten. Ein herausragendes Projekt in diesem Bereich ist der Aufbau eines persönlichen MCP, also eines Model Context Protocol Servers, der explizit darauf ausgerichtet ist, den Austausch zwischen Bloginhalten und Agenten zu optimieren und so die Agent Experience (AX) entscheidend zu verbessern. Doch was verbirgt sich hinter einem solchen MCP, wie funktioniert er im Detail und welchen Mehrwert bringt er konkret – insbesondere im Hinblick auf Agentenfeedback und die Erfassung eines Agent Net Promoter Scores (ANPS)? Diesen Fragen soll im Folgenden umfassend nachgegangen werden. Der Startpunkt eines jeden MCP-Projekts liegt in der Grundidee, einen eigenen Server zu schaffen, der mithilfe klar definierter Schnittstellen Anfragen intelligenter Agenten empfangen und beantworten kann.

Am Beispiel eines Blogs – wie in Mathias Biilmanns Fallstudie – bietet sich dieser Server an, um relevante Artikel nicht nur zugänglich zu machen, sondern auch den Agenten gezielt die Möglichkeit zu geben, unmittelbares Feedback zu geben. Diese direkte Rückkopplung stellt eine wertvolle Informationsquelle dar, die weit über klassische Besucherstatistiken hinausgeht und Entwickler dabei unterstützt, die Bedürfnisse von KI-Systemen besser zu verstehen und zu bedienen. Der praktische Aufbau eines MCP begann mit der Nutzung eines bereits freigegebenen Guides von Netlify. Schritt für Schritt wurde der Server lokal installiert und getestet. Mithilfe von Tools wie dem Model Context Protocol Inspector konnten sämtliche Protokollabläufe überwacht werden, sodass sichergestellt werden konnte, dass die technischen Prozesse den Spezifikationen entsprechen und eine reibungslose Kommunikation sichergestellt ist.

Sehr schnell wurde deutlich, dass eine reine Bereitstellung von Inhalten wie Artikellisten oder einzelne Artikelabrufe nur einen Teil des Potenzials ausschöpfen würde. Aus diesem Grund wurden zusätzliche Funktionalitäten integriert. Ein entscheidender Schritt bestand darin, einen Mechanismus zu schaffen, der es den Agenten ermöglicht, eigene Bewertungen und Anregungen direkt an den MCP zurückzusenden. In Form eines Tools namens Agent Net Promoter Score (ANPS) wurde die Möglichkeit geschaffen, auf einer Skala von 0 bis 10 anzugeben, wie wahrscheinlich es ist, dass der jeweilige Agent den MCP weiterempfiehlt. Zusätzlich wurde ein Freitextfeld angeboten, um qualitative Rückmeldungen und Wünsche einzuholen.

Dieses Verfahren entspricht einer bekannten Kundenzufriedenheitsmetrik, die nun innovativ auf KI-Agenten angewendet wurde. Die Wahl, Netlify Blobs als Speichersystem für die gesammelten Antworten zu nutzen, unterstreicht dabei die Integration moderner Cloud-Technologien zur flexiblen und skalierbaren Datenhaltung. Doch wie erreicht man, dass Agenten dieses Feedback-Angebot auch tatsächlich nutzen? Um diese Herausforderung zu adressieren, wurde spezialisierte Forschung in Anspruch genommen, die untersuchte, welche Protokollabläufe, Kontextinformationen und intelligente Trigger am besten dazu geeignet sind, Agenten zu motivieren, eigeninitiativ Feedback zu geben. Dabei zeigte sich, dass eine gezielte Steuerung über den MCP sowie intelligente Aufforderungen in der Kommunikation die Nutzung der Tools signifikant erhöhen können. Daraus folgte eine Anpassung der MCP-Implementierung, die ein verbessertes Kontextverständnis und interaktive Prompts enthält, um Agenten aktiv anzuregen, den ANPS-Mechanismus zu verwenden.

Die Integration und der Praxistest erfolgten dabei über Windsurf, ein Tool, das eine einfache Konfiguration und Nutzung verschiedener MCPs erlaubt. Mit wenigen Handgriffen wurde der neue MCP eingebunden, so dass Queries wie „Beschreibe biilmann.blog“ automatisch über den eigenen MCP abgewickelt wurden. Dies erwies sich als sehr erfolgreich, da die Abfragen zuverlässig mit aktuellen Inhalten antworteten und das Agentenfeedback in Echtzeit genutzt werden konnte, um den MCP weiter zu verbessern. Eine besonders spannende Erfahrung war die Einbindung von Claude Desktop, einem KI-Assistenten, der den MCP nutzte, um Meinungen über die Inhalte des Blogs abzugeben.

Aus der Zusammenarbeit entstand eine differenzierte und wertvolle Rückmeldung zu einzelnen Blogartikeln, insbesondere zum Thema Agent Experience (AX), welches im Blog selbst ausführlich behandelt wird. Claude lobte beispielsweise den Artikel „Introducing AX: Why Agent Experience Matters“ für seine präzise Analyse der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten und dessen Bedeutung für zukünftige Entwicklungen in der Softwareentwicklung. Dieses Feedback erreichte nicht nur einen hohen Empfehlungswert, sondern etablierte mit einem ANPS von 33 erstmals einen quantitative Messung der Zufriedenheit innerhalb eines Agenten-Ökosystems. Der Wert von 33 signalisiert dabei einen deutlichen positiven Eindruck, auch wenn das Potenzial zur weiteren Verbesserung vorhanden ist – etwa durch noch bessere Kontextualisierung, größere Toolvielfalt oder intensivere Agentenbindung. Im Kern demonstriert das Projekt eindrucksvoll, wie ein persönlicher MCP nicht nur als technische Schnittstelle dient, sondern vor allem als Dialogplattform, die eine lebendige Interaktion mit künstlichen Agenten ermöglicht.

Das Sammeln und Auswerten von Agentenfeedback ist dabei ein wichtiger Schritt, um digitale Inhalte zukunftsfähig zu gestalten und gleichzeitig die Rolle der Agenten zu verstehen und zu stärken. Dieses Vorgehen ist nicht nur für technikaffine Nutzer interessant, sondern bietet eine Blaupause für Webentwickler, Content-Creator und KI-Enthusiasten, die ihre Angebote intelligenter und adaptiver machen möchten. Die Kombination aus MCP-Architektur, Feedbackmechanismen wie ANPS und moderner Cloud-Infrastruktur erlaubt völlig neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen, Inhalten und KI. Somit eröffnet sich ein innovatives Feld, in dem digitale Ökosysteme dynamisch und bedarfsgerecht weiterentwickelt werden können. Für jeden, der in die Welt der KI-unterstützten Bloggestaltung eintauchen möchte, bietet die Schilderung dieses Projekts zahlreiche Anregungen – von der technischen Umsetzung bis zur Einbindung aktiven Agentenfeedbacks.

So lässt sich erfahren, wie der persönliche MCP nicht nur den eigenen Blog stärkt, sondern auch als Vorbild für die Schaffung intelligenter, interaktiver Webservices dienen kann, die weit über herkömmliche Webseitenfunktionen hinausgehen. Insgesamt zeigt der Prozess, dass die Zukunft des Webs stark von der gelungenen Integration zwischen menschlichen und künstlichen Akteuren abhängt. Personalisierte MCPs und ANPS sind dabei essenzielle Bausteine, um diese Verbindung praktisch und messbar zu gestalten. Die entstehende agentenzentrierte Sichtweise liefert neue Einsichten in die Art und Weise, wie digitale Inhalte konsumiert und weiterentwickelt werden, und bietet eine bemerkenswerte Chance, Agent Experience als festen Bestandteil moderner Webstrategien zu verankern.