Warum Ihre KI Projekte mehr kosten als nötig und was Sie heute dagegen tun können

Sie haben in KI Workflows investiert. Ein MCP Server wurde eingerichtet und Ihr KI Agent arbeitet. Trotzdem laufen die Kosten aus dem Ruder und die Ergebnisse überzeugen nicht. Das liegt selten an der KI selbst. In den meisten Fällen ist die Schnittstelle zwischen KI und Ihren Systemen das Problem. Schlecht designte MCP Server verschwenden bei jedem einzelnen Aufruf Ressourcen. Wir zeigen Ihnen vier konkrete Maßnahmen die sofort wirken.

Ein MCP Server ist die Schnittstelle über die Ihr KI Agent mit Ihren Systemen kommuniziert. Das Problem ist dass die meisten MCP Server nach klassischen Regeln der Softwareentwicklung gebaut werden. Eine Anfrage liefert die komplette Antwort. Das klingt logisch ist aber für KI Agenten teuer. Denn jede Antwort landet im sogenannten Context Window und wird bei jeder weiteren Aktion mitgeschleppt.

Stellen Sie sich vor Ihr Mitarbeiter fragt nach dem Status eines Projekts und bekommt als Antwort den kompletten Jahresbericht. Jedes Mal. Bei jeder Frage. Genau das passiert wenn ein MCP Server nicht für KI Agenten optimiert ist. Die Daten sind korrekt aber der Aufwand sie zu verarbeiten ist unverhältnismäßig.

Bei einem typischen Content Workflow ruft ein KI Agent seinen MCP Server 20 Mal oder häufiger auf. Wenn jede Antwort 15.000 Zeichen umfasst sind das 300.000 Zeichen die verarbeitet und bezahlt werden müssen. Davon sind erfahrungsgemäß 90 Prozent überflüssig.

Die offensichtlichen Kosten sind die Token Rechnung. Bei Cloud KI Diensten wie Claude oder GPT zahlen Sie pro verarbeitetem Token. Wenn Ihr MCP Server bei 50 Vorgängen 5 Millionen Zeichen produziert die eigentlich 500.000 sein könnten zahlen Sie das Zehnfache.

Die versteckten Kosten wiegen schwerer. Ein überladenes Context Window führt dazu dass der KI Agent langsamere und schlechtere Entscheidungen trifft. Workflows brechen ab weil der Kontext voll ist. Ergebnisse werden ungenau weil der Agent relevante Informationen in der Datenflut verliert. Am Ende investieren Sie in KI die nicht die Qualität liefert die Sie erwarten. Nicht weil die KI schlecht ist sondern weil die Schnittstelle schlecht gebaut ist.

Die wirkungsvollste Maßnahme ist einfach erklärt. Statt Ihrem KI Agenten bei jeder Anfrage die komplette Akte zu geben zeigen Sie ihm erst die Zusammenfassung. Nur wenn er Details braucht bekommt er sie gezielt. Bei unserem Sulu CMS MCP Server haben wir genau das umgesetzt. Der Unterschied ist enorm:

Komplettabfrage: Der Agent fragt eine Seite ab und bekommt den gesamten Inhalt aller 15 Abschnitte mit vollem HTML zurück. Ergebnis: 15.800 Zeichen.

Strukturabfrage: Der Agent fragt die gleiche Seite ab und bekommt nur eine Übersicht welche Abschnitte existieren und wo sie stehen. Ergebnis: 1.650 Zeichen.

Das sind 90 Prozent weniger Daten bei gleichem Informationswert für diesen Arbeitsschritt. Übertragen auf Ihr Unternehmen bedeutet das: Ihr KI Agent arbeitet schneller, trifft bessere Entscheidungen und kostet einen Bruchteil. Diese eine Änderung hat bei uns den größten einzelnen Effekt gebracht.

Wenn Ihr KI Agent eine Änderung an einem System vornimmt bekommt er bei den meisten MCP Servern den kompletten aktualisierten Datensatz zurück. Das ist so als würde Ihr Mitarbeiter nach jeder unterschriebenen Seite den ganzen Vertrag nochmal ausgedruckt bekommen.

Ohne Optimierung: Agent ändert eine Überschrift und bekommt die komplette Seite mit allen 15 Abschnitten zurück. 15.800 Zeichen für eine Information die in einem Satz passt.

Mit Optimierung: Agent ändert eine Überschrift und bekommt die Bestätigung dass Abschnitt 3 erfolgreich aktualisiert wurde. 200 Zeichen.

Bei zehn Änderungen in einem Workflow sparen Sie allein hier über 150.000 Zeichen. Das ist nicht nur günstiger. Der Agent arbeitet auch präziser weil sein Arbeitsgedächtnis nicht mit unnötigen Daten belastet wird.

Jeder einzelne Aufruf an den MCP Server erzeugt Verwaltungsaufwand der im Arbeitsgedächtnis des Agenten bleibt. Wenn Ihr KI Agent fünf Überschriften ändern muss und dafür fünf separate Aufträge erteilt entstehen fünf Vorgänge mit fünf Antworten. Mit gebündelten Operationen erledigt er alle fünf Änderungen in einem einzigen Auftrag und bekommt eine einzige kompakte Bestätigung.

Ohne Bündelung: 5 Aufträge mit je eigenem Overhead und eigener Antwort.

Mit Bündelung: 1 Auftrag mit einer Antwort. Gleiche Ergebnisse, ein Bruchteil der Kosten.

Bei Workflows mit vielen kleinen Änderungen ist das oft die Maßnahme mit dem größten Hebel auf die Gesamtkosten.

Ein oft übersehener Kostenfaktor sind die Werkzeugbeschreibungen des MCP Servers selbst. Jedes Werkzeug das der Server anbietet wird dem KI Agenten bei jedem Vorgang als Handbuch mitgegeben. Ein einzelnes Werkzeug mit ausführlicher Beschreibung kann 500 bis 1.000 Token kosten. Bei 20 Werkzeugen sind das bis zu 20.000 Token die anfallen bevor der Agent überhaupt mit der eigentlichen Arbeit beginnt.

Die Lösung ist weniger Werkzeuge die mehr können. Statt für jede einzelne Aktion ein eigenes Werkzeug anzubieten fasst man zusammengehörige Funktionen zusammen. Das ist als würden Sie Ihrem Mitarbeiter statt 20 Einzelhandbücher ein kompaktes Nachschlagewerk geben. Er findet schneller was er braucht und der Verwaltungsaufwand sinkt.

Gleichzeitig sollten die Beschreibungen der Werkzeuge prägnant sein. Der KI Agent braucht genug Information um das richtige Werkzeug zu wählen. Nicht mehr und nicht weniger. Unternehmen die diesen Ansatz konsequent umsetzen berichten von einer Reduktion der Eingabe Token um bis zu 96 Prozent.

Die meisten Agenturen und Dienstleister die MCP Server bauen kommen aus der klassischen Softwareentwicklung. Sie kennen sich mit APIs aus und bauen technisch einwandfreie Schnittstellen. Aber sie denken nicht aus der Perspektive des KI Agenten. Sie bauen Schnittstellen für Software nicht für intelligente Systeme die mit begrenztem Arbeitsgedächtnis operieren.

Das Ergebnis sehen wir regelmäßig. Der KI Workflow funktioniert in der Demo. Sobald er aber mit echten Datenmengen arbeiten soll explodieren die Kosten und die Qualität sinkt. Die Agentur sagt Ihnen dass technisch alles in Ordnung ist. Und das stimmt auch. Das Problem ist nicht die Technik. Es ist die Architektur.

Das Gute daran ist dass Sie dafür nichts von Grund auf neu bauen müssen. Die vier Maßnahmen die wir beschrieben haben lassen sich auf bestehende MCP Server anwenden. Oft reicht es an den richtigen Stellen nachzubessern um den Token Verbrauch um 90 Prozent zu senken.

Sie müssen kein Entwickler sein um zu prüfen ob Ihr MCP Server effizient arbeitet. Stellen Sie Ihrem Dienstleister diese vier Fragen: Gibt es abgestufte Abfragen oder liefert jede Anfrage den kompletten Datensatz? Geben Änderungsoperationen nur eine Bestätigung zurück oder den kompletten aktualisierten Datensatz? Können mehrere Änderungen in einem Auftrag gebündelt werden? Wie viele Token verbrauchen die Werkzeugdefinitionen allein bevor der Agent mit der Arbeit beginnt?

Wenn Ihr Dienstleister bei diesen Fragen ausweicht oder sie nicht versteht sollten Sie ein zweites Gespräch führen. Nicht mit ihm.

MCP Server Token Verbrauch reduzieren ist keine technische Spielerei. Es ist die Grundvoraussetzung dafür dass KI Workflows wirtschaftlich funktionieren. Die vier Maßnahmen die wir hier beschrieben haben setzen wir selbst jeden Tag ein. 90 Prozent weniger Token bei Abfragen. 99 Prozent weniger bei Änderungsbestätigungen. Workflows die stabil laufen statt im Speicherlimit hängen zu bleiben. Wenn Ihre KI Projekte mehr kosten als sie bringen liegt es wahrscheinlich nicht an der KI.