Machine-Consumable Presence
Die digitale Visitenkarte für Maschinen. Technische Grundlagen des MCP-Protocols, Entity SEO und AI Visibility.
Die drei Schichten von MCP
1. Entity SEO Layer
- →Schema.org Markup für alle Entitäten
- →JSON-LD Strukturierung
- →Semantische interne Verlinkung
- →Content Coherence Models
2. Knowledge Graph Layer
- →Entitäten-Relationen definieren
- →Ontologie-Mapping
- →GraphRAG Integration
- →RDF/OWL Interoperabilität
3. AI Visibility Layer
- →Data Observability
- →Model Observability
- →Outcome Monitoring
- →Continuous Optimization
Häufig gestellte Fragen zu MCP
Ist MCP dasselbe wie der Model Context Protocol?
Nein, unterschiedliche Konzepte. Model Context Protocol (von Anthropic) ist ein Standard für AI-Tool-Verbindungen. Machine-Consumable Presence (MCP) ist die Fähigkeit einer Brand, von AI-Systemen verstanden und genutzt zu werden. Beides wichtig, aber unterschiedliche Ebenen: Protocol vs. Presence.
Brauche ich MCP, wenn ich schon Actions habe?
Ja! Actions sind EIN Teil von MCP. MCP ist größer: Es umfasst Entity SEO (wie AI Ihre Brand versteht), Knowledge Graph (wie Ihre Brand mit anderen verbunden ist), AI Visibility (wie oft AI Sie erwähnt). Actions ohne MCP = Tool ohne Kontext. MCP macht Actions findbar und vertrauenswürdig.
Wie lange dauert vollständiger MCP-Aufbau?
Basis-MCP (Schema.org, Wikidata Entry, erste Actions): 6-12 Wochen. Vollständiger MCP (Knowledge Graph, Citations, AI Visibility Monitoring): 6-12 Monate. MCP ist kontinuierlich - wie SEO. Sie starten, dann optimieren Sie konstant. Je früher Sie starten, desto größer Ihr Vorsprung.
Über den Autor
Steve Baka
MCP & Entity SEO Expert | GrowingBrands | CEO Growing Brands
Steve Baka ist spezialisiert auf Machine-Consumable Presence und Entity Optimization. Mit praktischer Erfahrung in Schema.org Implementation, Knowledge Graph Building und AI Visibility Monitoring hat er über 50 Brands für AI-Systeme optimiert.
Expertise:
Wissenschaftliche Forschung
Auf meiner Forschungsseite dokumentiere ich aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu KI, Human-AI Interaction und Machine-Consumable Presence. Diese Forschung bildet die Grundlage für meine praktische Arbeit in der Entwicklung zukunftssicherer digitaler Infrastrukturen für den Mittelstand.
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