Design and Implementation of a Model Context Protocol (MCP) Server for the Graphical Language Server Platform (GLSP)

Grafische Modellierung ist ein zentraler Bestandteil des Model-Driven Engineering (MDE), dennoch bleibt die industrielle Verbreitung aufgrund der Komplexität bestehender Werkzeuge begrenzt. Die Integration von Large Language Models (LLMs) in grafische Modellierungsumgebungen bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Senkung dieser Hürde, doch bestehende Methoden leiden unter zwei grundlegenden Problemen: Unstrukturierte API-Interaktion führt zu unzuverlässigen Werkzeugaufrufen, und die direkte Arbeit mit serialisierten Modellen oder domänenspezifischen Sprachen (DSLs) verursacht syntaktische und semantische Fehler, insbesondere bei Sprachen mit geringem Trainingsdatenbestand. Folglich fehlt ein strukturiertes Protokoll, das es einem LLM ermöglicht, als zuverlässiger Modellierungsassistent in grafischen Umgebungen zu agieren.Diese Arbeit adressiert diese Lücke durch den Entwurf und die Implementierung einer Model Context Protocol (MCP) Server-Integration für die Graphical Language Server Platform (GLSP). MCP ist ein offener, standardisierter Client-Server-Protokoll, das einen strukturierten Mechanismus bereitstellt, über den LLMs mit externer Software interagieren können mittels der standardisierter Primitive: Tools, Resources und Prompts. Die Implementierung integriert den MCP-Server direkt in die bestehende Client-Server-Architektur von GLSP und teilt den Dependency-Injection-Container sowie das Session-Management mit dem GLSP-Server. Diese tiefe Integration vermeidet den Overhead und die Fragilität der Interprozesskommunikation, die die meisten bestehenden MCP-Implementierungen kennzeichnet. Die resultierende wiederverwendbare Bibliothek, @eclipse-glsp/server-mcp, stellt 16 Tools und 4 Resources als generische Standardendpunkte bereit und erfordert weniger als 10 Zeilen Code für die grundlegende Integration in jede GLSP-Implementierung.Die Forschung folgt einer Design-Science-Research-Methodik und kombiniert ein Systematic Literature Review des Model Context Protocol mit einem Narrative Literature Review des Forschungsfeldes Artificial Intelligence for Model-Driven Engineering (AI4MDE). Die Evaluation vergleicht den MCP-basierten Ansatz mit DSL-basierten (PlantUML) und serialisierungsbasierten (JSON, XML) Interaktionsparadigmen anhand standardisierter Modellierungsaufgaben auf Universitätsniveau für zwei Modellierungssprachen: eine benutzerdefinierte Workflow-Sprache und UML-Klassendiagramme mittels bigUML. Jede Aufgaben-Interaktions-Kombination wird mehrmals wiederholt, um statistische Relevanz sicherzustellen, und die Leistung wird anhand von Information-Retrieval-Metriken (Precision, Recall) sowie Modellqualitätsmetriken (syntaktische, semantische und pragmatische Fehler) bewertet.Die Ergebnisse liefern eine differenzierte Antwort. Für die Informationsgewinnung zeigt der MCP-Ansatz eine klare Überlegenheit für die Workflow-Sprache und erreicht perfekte Precision- und Recall-Werte über alle Aufgabengrößen hinweg, während die serialisierungsbasierten Ansätze mit zunehmender Modellkomplexität an Qualität verlieren. Bei der Modellerstellung erzielt der MCP-Ansatz durchgehend null syntaktische Fehler und die wenigsten pragmatischen Fehler, wobei semantische Fehler über alle Ansätze hinweg vergleichbar bleiben. Der überzeugendste Vorteil zeigt sich bei der Modellmodifikation: Die serialisierungsbasierten Ansätze zerstören oder korrumpieren häufig bestehende Modelle, während der MCP-Ansatz einzelne Elemente gezielt verändern kann, ohne den Rest zu beeinträchtigen. Für ressourcenreiche Sprachen wie UML ist der DSL-basierte Ansatz mit PlantUML jedoch konkurrenzfähig und oft schneller sowie kostengünstiger, was darauf hindeutet, dass der Mehrwert von MCP am größten für benutzerdefinierte oder ressourcenarme Modellierungssprachen ist, für die keine etablierte DSL existiert. Über die quantitativen Ergebnisse hinaus liefert diese Arbeit eine dokumentierte Referenzarchitektur für die MCP-Integration in Client-Server-Frameworks, eine Reihe identifizierter Entwurfsmuster für die Bereitstellung grafischer Modellierungskontexte an LLMs sowie den Nachweis, dass die Integration auf Framework-Ebene über Modellierungssprachen hinweg generalisiert.