heise+ | MCP für Android-Apps: Android AppFunctions im praktischen Einsatz

Die Android-Plattform-API AppFunctions ermöglicht es Apps, ihre Funktionen und Daten so bereitzustellen, dass KI-Agenten diese finden und nutzen können.

Artikel verschenken

vorlesen Druckansicht

21.10.2026, 07:00 Uhr

Lesezeit: 16 Min.

Von

• Yasser Al-Biladi

1. MCP für Android-Apps: Android AppFunctions im praktischen Einsatz
   • Android MCP als Brücke
2. Eine Anwendung um AppFunctions erweitern
3. Codeanalyse mit Kotlin Symbol Processing
4. Testen über ADB
5. Fazit

Artikel in iX 12/2026 lesen

Die Android-Plattform-API AppFunctions erlaubt es KI-Agenten, Funktionen einer App ohne Öffnen der Benutzeroberfläche aufzurufen. Google hat ihre neuen Funktionen im Frühjahr 2026 als Bestandteil eines stärker agentenorientierten Android vorgestellt und eine neue agentische Ära angekündigt: KI-Systeme sollen nicht nur Fragen beantworten oder Texte generieren, sondern sie sollen auch komplexere zusammenhängende Aufgaben selbstständig erledigen.

• Die Android-Plattform-API AppFunctions ermöglicht es Apps, ausgewählte Funktionen, Daten und Aktionen so bereitzustellen, dass sie von KI-Agenten und Assistenten gefunden und ausgeführt werden können.
• Derzeit befinden sich AppFunctions noch in der experimentellen Phase. Sie lassen sich aber schon zusammen mit der Jetpack-Bibliothek praktisch erproben.
• Ein Beispiel zeigt, wie man eine Kotlin-App um AppFunctions erweitert.

Android soll sich dabei von einem Operating System zu einem „Intelligence System“ weiterentwickeln. Der Wandel stützt sich auf drei zentrale Säulen. Erstens die Funktionsbereitstellung: Hierbei stellen Anwendungen ausgewählte Funktionen dem Intelligence System zur Verfügung. Zweitens die In-App-Intelligenz: Entwicklerinnen und Entwickler integrieren KI-Modelle aus der Cloud oder auf dem Gerät in ihre Anwendungen. Und drittens die Entwicklung von Anwendungen mit KI-Tools.

Bei der Integration von Anwendungen in das Intelligence System übernimmt die AppFunctions-API eine Schlüsselrolle. Sie richtet sich nicht ausschließlich an Gemini, sondern soll ausgewählte Funktionen von Android-Apps künftig über eine standardisierte lokale Schnittstelle für unterschiedliche KI-Agenten und Assistenzsysteme zugänglich machen. Android MCP, die On-Device-Umsetzung des Model Context Protocols (MCP) für Android, bildet dafür die Grundlage.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels "MCP für Android-Apps: Android AppFunctions im praktischen Einsatz". Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.