MCP-Architekturen und Datenschutz: Was Sie wissen müssen

Einleitung

In der sich heute rasant entwickelnden KI-Landschaft suchen immer mehr Organisationen danach, ihre KI-Fähigkeiten mithilfe von MCP zu erweitern. Während die Diskussion über KI-Tools zunimmt, wächst auch die Sorge um Datenschutz und Sicherheit. Bei Zylon werden wir häufig gefragt: "Ist es sicher, MCP zu verwenden, um Tools in meine KI-Workflows einzubinden?" Das ist eine entscheidende Frage, insbesondere für Organisationen in regulierten Branchen, in denen Datensouveränität nicht verhandelbar ist.

MCP-Architekturen verstehen

Kürzlich veranstaltete Zapier ein Webinar, in dem Reid Robinson, ihr Lead-KI-Produktmanager, eine hervorragende Einführung in MCP und die neuen Möglichkeiten von Zapier in diesem Bereich gab. Während der Q&A-Sitzung kam unweigerlich die Sicherheitsfrage auf, und Reids transparente Antwort hob einen entscheidenden Punkt hervor:

"Die Antwort hängt von Ihrer Kontobeziehung zu dem Tool ab, mit dem Sie Zapier MCP verwenden [Claude KI, Cursor usw.]."

Diese Aussage unterstreicht, was wir bei Zylon betonen: Das Tool, auf dem das zugrunde liegende Large Language Model (LLM) läuft, ist aus Sicht des Datenschutzes die wichtigste Komponente.

Die Risikohierarchie bei der Integration von KI-Tools

Bei der Integration von KI-Tools über MCP-Architekturen sollten Organisationen mehrere Risikostufen berücksichtigen:

Hohes Risiko: Cloud-LLMs greifen auf private Daten zu

Das größte Risiko geht von cloudbasierten LLMs aus, die Ihre sensiblen Informationen verarbeiten. Wenn Sie eine Cloud-KI wie Claude oder ChatGPT nach Ihren vertraulichen Geschäftsdaten fragen, verlässt diese Information Ihre Umgebung und gelangt in deren Systeme.

Mittleres Risiko: Middleware- und API-Anbieter

Die zweite Risikostufe geht von Integratoren wie Zapier (als Middleware) und Enddienstanbietern aus, die APIs bereitstellen. Diese bringen die typischen Sicherheitsbedenken mit sich, die mit SaaS-Lösungen verbunden sind.

Geringes Risiko: Sichere Benutzerumgebungen

Die Benutzerumgebung stellt, wenn sie ordnungsgemäß abgesichert ist, die Komponente mit dem geringsten Risiko in der Architektur dar.

Vier MCP-Architekturmodelle und ihre Auswirkungen auf den Datenschutz

Unsere Analyse hat vier unterschiedliche MCP-Architekturmodelle mit unterschiedlichen Auswirkungen auf den Datenschutz identifiziert

1. Cloud-KI + MCP-Middleware + Enddienst-API ⚠️ ⚠️

Dies ist das riskanteste Setup, bei dem sich eine cloudbasierte KI (wie Claude) über Middleware (wie Zapier) mit einer Enddienst-API (wie HubSpot) verbindet, um darauf zuzugreifen. Diese Architektur führt zu mehreren Stellen, an denen Ihre Daten offengelegt werden könnten.

2. Cloud-KI + Enddienst-MCP ⚠️

Bei dieser Konstellation verbindet sich das cloudbasierte LLM direkt mit einem Enddienst-MCP-Anbieter. Zwar entfällt damit ein Zwischenhändler, Ihre Daten durchlaufen jedoch weiterhin ein cloudbasiertes LLM.

3. Private KI + MCP-Middleware + Enddienst-API 🔒

Dieser Ansatz verwendet eine private KI-Lösung (wie Zylon), die auf Ihren Servern läuft und sich über Middleware mit einer Enddienst-API verbindet. Dadurch wird das Risiko erheblich reduziert, da Ihre Daten während der KI-Verarbeitung unter Ihrer Kontrolle bleiben.

4. Private KI + Enddienst-MCP/API 🔒🔒

Die sicherste Option kombiniert private KI (die auf Ihrer Infrastruktur läuft) mit einer direkten Enddienst-MCP-/API-Integration. Dadurch werden externe Berührungspunkte minimiert und die Datensouveränität maximiert.

Der Zylon-Vorteil

Bei Zylon haben wir die einzige eigenständige, einsatzbereite KI-Plattform entwickelt, die vollständig auf Ihren eigenen Servern läuft. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen,:

• Vollständige Datensouveränität zu wahren

• Strenge regulatorische Anforderungen zu erfüllen

• Das Risiko der Offenlegung sensibler Informationen zu reduzieren

• Dennoch die Vorteile der KI-Tool-Integration zu nutzen

Für Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor, in der Fertigung, im Gesundheitswesen und anderen regulierten Branchen bietet diese private KI-Lösung die notwendige Sicherheitsgewissheit, um fortschrittliche KI-Funktionen mit Vertrauen einzuführen.

Fundierte Architekturentscheidungen treffen

Keine Architektur ist per se "schlecht", solange Sie die zugrunde liegenden Risiken verstehen und berücksichtigen. Entscheidend ist, Ihre KI-Infrastruktur auf die Sicherheitsanforderungen und Compliance-Verpflichtungen Ihres Unternehmens abzustimmen.

Wenn Sie Ihre MCP-Integrationsoptionen bewerten, berücksichtigen Sie:

• Auf welche Arten von Daten werden Ihre KI-Tools zugreifen?

• Welche regulatorischen Rahmenwerke regeln Ihre Datenverarbeitung?

• Wo liegen die potenziellen Stellen der Datenoffenlegung?

• Wie können Sie unnötigen Datenaustausch minimieren?

Fazit

Da KI-Tools zunehmend in Geschäftsabläufe integriert werden, ist es unerlässlich, die Sicherheitsauswirkungen verschiedener MCP-Architekturen zu verstehen. Indem sie den richtigen Ansatz wählen—insbesondere einen, der private KI auf ihrer eigenen Infrastruktur priorisiert—können Organisationen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen und gleichzeitig einen robusten Datenschutz aufrechterhalten.

Bei Zylon setzen wir uns dafür ein, Unternehmen dabei zu helfen, sich in dieser komplexen Landschaft zurechtzufinden, und bieten Lösungen, die sowohl modernste KI-Fähigkeiten als auch die höchsten Standards des Datenschutzes liefern.

Autor: Iván Martínez Toro, Mitgründer & Co-CEO bei Zylon
Veröffentlicht: Mai 2025
Zuletzt aktualisiert: Feb. 2026
Iván leitet private On-Premise-KI-Bereitstellungen für regulierte Branchen und hilft Finanzinstituten, Gesundheitsorganisationen und Regierungsstellen dabei, sichere, souveräne KI-Infrastruktur für Unternehmen zu implementieren.