In der vernetzten Unternehmenslandschaft ist die nahtlose Integration von Geschäftssystemen von entscheidender Bedeutung, um außergewöhnliche Kunden- und Mitarbeitererlebnisse zu schaffen.
Während APIs lange Zeit als Rückgrat der Interoperabilität dienten (und einen zuverlässigen, zustandslosen Datenaustausch ermöglichten), führt das Model Context Protocol (MCP) kontextbewusste, adaptive Arbeitsabläufe ein, die die Kontinuität über komplexe Interaktionen hinweg wahren.
APIs und MCP sind weit davon entfernt, Konkurrenten zu sein, sie ergänzen sich vielmehr:
- APIs bilden die transaktionale Grundlage
- MCP orchestriert personalisierte, mehrstufige Funktionen
Gemeinsam ermöglichen sie Unternehmen die Modernisierung von Systemen, die Rationalisierung von Abläufen und die Bereitstellung intelligenter, kontextbezogener Erlebnisse in großem Umfang.
Was sind APIs?
Eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) ist eine genau definierte Standardmethode, die es Softwaresystemen ermöglicht, nahtlos miteinander zu kommunizieren. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Satzes von Regeln für Anfragen und Antworten ermöglichen APIs Entwicklern den Zugriff auf Daten oder Funktionen anderer Systeme, ohne dass sie die interne Funktionsweise dieser Systeme verstehen müssen.
Im Laufe der Jahrzehnte haben sich APIs zum Rückgrat moderner digitaler Infrastrukturen entwickelt, die von E-Commerce-Transaktionen und Social-Media-Integrationen bis hin zu Cloud-Diensten und Echtzeit-Analysen alles ermöglichen. Ihr zustandsloses Design stellt sicher, dass jede Anfrage schnell, vorhersehbar und zuverlässig ist, was APIs zur bevorzugten Lösung für Transaktionsvorgänge macht, die Konsistenz erfordern.
APIs ermöglichen es Unternehmen auch, unterschiedliche Systeme zu einem kohärenten Ökosystem zu verbinden. Ganz gleich, ob es sich um die Integration von Legacy-Datenbanken, SaaS-Tools von Drittanbietern oder Microservices handelt, APIs bieten eine universelle Technik, die einen effizienten Daten- und Funktionsfluss ermöglicht.
Diese Fähigkeit, den Zugriff zu standardisieren, Prozesse zu automatisieren und zuverlässig zu skalieren, hat APIs unverzichtbar gemacht, wenn es darum geht, Innovationen voranzutreiben, die digitale Transformation zu beschleunigen und die nahtlosen Erfahrungen zu ermöglichen, die Nutzer und Unternehmen benötigen.
Wo zeichnen sich APIs aus?
APIs bleiben aufgrund ihrer Einfachheit, Ausgereiftheit und Universalität unverzichtbar. Sie funktionieren am besten in diesen spezifischen Bereichen:
- Transaktionale und zustandslose Vorgänge: APIs gedeihen in Szenarien, in denen eine einzige Anfrage eine vollständige, vorhersehbare Antwort erzeugt, z. B. bei Zahlungen, Bestandsprüfungen oder Datenabfragen.
- Integrationen von Drittanbietern und öffentlichen Einrichtungen: APIs verbinden Unternehmen mit globalen Diensten wie Zahlungs-Gateways, Versandanbietern und SaaS-Tools.
- Microservices und modulare Architekturen: APIs ermöglichen lose gekoppelte, skalierbare Systeme, bei denen unabhängige Dienste effizient kommunizieren.
- Datenzugriff und Interoperabilität: APIs standardisieren den Zugang zu unterschiedlichen Systemen, von Legacy-Datenbanken bis hin zu Cloud-Plattformen.
- Ökosystem und Reifegrad: Tools, Governance-Frameworks und Überwachungslösungen bieten Unternehmen eine bewährte Zuverlässigkeit.
Zusätzlich zu den reinen APIs erleichtert die Umwandlung von APIs in Konnektoren wie SnapLogic Snaps deren Verwendung. Ein Großteil der Komplexität wird abstrahiert, während die Parameter für die Anpassung erhalten bleiben. In Verbindung mit einer Drag-and-Drop-Schnittstelle lassen sich Pipelines und Integrationen schneller erstellen.
Kurz gesagt, APIs und zugehörige Konnektoren bieten eine universelle, zuverlässige und skalierbare Grundlage für die Konnektivität von Unternehmen.
Das Model Context Protocol (MCP): dynamische Entdeckung für das Zeitalter der Agenten
Fragen Sie jeden Integrationsentwickler, der mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeitet, und er wird Ihnen sagen, dass der schwierigste Teil nicht das Trainieren des Modells ist, sondern dessen Anbindung. Jede neue Datenquelle, API oder jedes neue Tool erfordert individuellen Code und Konfiguration. Wenn KI-Systeme expandieren, nimmt die Komplexität schnell zu.
Hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel, ein neuer offener Standard, der die Interoperabilität zwischen KI und Tools dynamisch, dialogorientiert und automatisch gestalten soll.
In der Regel verbringen Entwickler Stunden (oder Tage) damit, benutzerdefinierten "Glue Code" zu erstellen, damit Modelle mit Unternehmenssystemen kommunizieren können. Jede Verbindung muss ihre eigenen Eingaben, Ausgaben und ihren eigenen Kontext definieren. MCP ersetzt diesen spröden Ansatz durch die dynamische Erkennung von Fähigkeiten. Anstatt im Voraus zu wissen, wie man mit einem Tool kommuniziert, kann ein KI-Agent einfach fragen:
"Was können Sie tun?"
"Wie kann ich Sie gebrauchen?"
Durch diese wechselseitige Konversation können das LLM und das Tool automatisch festlegen, wie sie zusammenarbeiten werden, ohne dass eine manuelle API-Verkabelung erforderlich ist.
Das Ergebnis? KI-Systeme, die flexibel Unternehmensdienste und -daten finden, verstehen und nutzen können, während sie sich weiterentwickeln.
Wie MCP funktioniert
MCP schafft eine standardisierte Kommunikationsebene zwischen KI-Modellen und den von ihnen verwendeten Tools. Sobald eine Verbindung hergestellt ist, weiß das LLM sofort, was das Werkzeug tut und wie es aufgerufen werden kann, einschließlich aller Fähigkeiten, Parameter und Ressourcendetails.
Unter der Haube verwaltet MCP automatisch:
- Einrichtung von Sitzungen und Verwaltung des Lebenszyklus
- Entdeckung von Fähigkeiten und Ressourcen
- Werkzeugbeschreibung und Metadaten
- Bearbeitung von Aufforderungen und Mitteilungen
- Kommunikationskanäle und Nachrichtenformulierung
- Autorisierung und Verbindungsverwaltung
Durch diese Abstraktion wird die Komplexität für Entwickler drastisch reduziert. Anstatt Integrationen fest zu kodieren, können sie sich auf die Orchestrierung und Innovation auf höherer Ebene konzentrieren. Sie möchten einen Dienst gegen einen anderen austauschen? Ersetzen Sie einfach den MCP-Endpunkt. Kein Refactoring erforderlich.
Was sind die Vorteile von MCP für KI?
Bei SnapLogic sehen wir MCP als einen grundlegenden Wegbereiter für die agentenbasierte Integration, bei der KI-Agenten kontinuierlich Integrationen im Namen des Unternehmens entwerfen, erstellen und verwalten.
MCP bietet die gemeinsame Sprache, die diese Agenten benötigen, um nahtlos über Tools, APIs und Datensysteme hinweg zu arbeiten. Sie hilft ihnen, Funktionen dynamisch und in Echtzeit zu erkennen und zu nutzen, was die Modernisierung beschleunigt und die Kosten für die Konnektivität senkt.
So wird das Unternehmen wirklich KI-fähig: mit Systemen, die sich nicht nur integrieren lassen, sondern auch wissen, wie man sie integriert.
Hier sind einige Vorteile des Einsatzes von MCP für AI:
- Beschleunigte Entwicklung für LLM und Werkzeugnutzung (dynamische Kommunikation von Fähigkeiten)
- Einfachere Auswahl und Austausch von Wartungswerkzeugen (kein benutzerdefinierter Klebecode)
- Für LLMs optimierte Eingänge und Ausgänge
- Funktioniert gut in Situationen für LLMs, die dynamische Arbeitsabläufe und Anfragen orchestrieren
Für Unternehmen mit automatisierten Workflows, Datensilos und kritischen Geschäftsprozessen wird das Auffinden dieser Einheiten vereinfacht.
Denken Sie zum Beispiel an ein benutzerdefiniertes Datenprodukt, das die Teilnehmer eines Webinars enthält. Eine iPaaS-Plattform könnte den Workflow modifizieren und als MCP-Server bereitstellen, auf dem ein LLM besser mit diesen Daten interagieren und sie nutzen kann. Ein Benutzer könnte einfach fragen: "Welche der Webinar-Teilnehmer haben bereits an einer Demo teilgenommen oder sind für eine Demo angemeldet? Erstellen Sie zwei Listen, eine für Kunden und eine für Interessenten".
Es ist viel einfacher, als mehrere Berichte in mehreren Datenbanken auszuführen, um die gleichen Antworten zu erhalten.
Die Zukunft der Integration ist dialogorientiert
MCP ist ein Schritt in Richtung selbstanpassende Integration. Da KI-Agenten immer leistungsfähiger werden, werden sie sich auf Protokolle wie MCP stützen, um ohne menschliches Eingreifen durch immer komplexere Unternehmenslandschaften zu navigieren.
Anstatt Konnektoren zu programmieren und brüchige APIs zu pflegen, werden Integrationsteams KI-Systeme mit Kontext und Richtlinien steuern, während die Agenten die Erkennung und Ausführung übernehmen. Für Entwickler und IT-Leiter bedeutet dies, dass sie weniger Zeit für die Verwaltung von Verbindungen aufwenden müssen und mehr Zeit für die Wertschöpfung haben.
Die Zukunft der Integration ist nicht statisch. Sie ist dialogorientiert, intelligent und agentenbasiert. Und MCP ist das Protokoll, das dazu beiträgt, dass sie Wirklichkeit wird.
Wie arbeiten MCP und APIs zusammen?
Die wahre Stärke der Unternehmensintegration zeigt sich, wenn APIs und MCP zusammenarbeiten. APIs werden präzise und konsistent ausgeführt, was bedeutet, dass Transaktionsvorgänge wie das Abrufen von Daten, das Aktualisieren von Datensätzen oder die Bereitstellung von Diensten vorhersehbar sind. LLMs bringen die Fähigkeit zum Denken, Verstehen und zur Entscheidungsfindung mit.
MCP ist das Kommunikationssystem, das alles miteinander verbindet. Eine Analogie wäre der menschliche Körper, genauer gesagt, das Gehirn (LLM), die Muskeln (APIs) und das Nervensystem (MCP). Sie alle arbeiten zusammen auf ein gemeinsames Ziel hin. Wenn Sie gehen müssen, wählt das Gehirn die richtigen Werkzeuge (Bein-, Fuß- und Armmuskeln) aus und sendet die entsprechenden Befehle (Nervensystem).
Ein Beispiel für Marketing
Nehmen wir wieder unser Webinar-Beispiel, aber mit der Teilnehmerliste, den Chat-Protokollen und den Q&A-Daten, die in einen KI-Agenten eingespeist werden. Anstatt generische Follow-up-E-Mails zu versenden, möchte das Marketingteam individuelle E-Mails versenden, jedoch mit der folgenden einzigartigen Personalisierung:
- Maßgeschneiderte Inhalte auf der Grundlage der emotionalen Stimmung eines Teilnehmers, seines Engagements, der gestellten Fragen und der Interaktionen mit dem Publikum und den Referenten.
- Fügen Sie 3-5 Assets (aus einem Katalog von mehr als 300 Assets) ein, die auf der Funktion des Teilnehmers, dem Unternehmen, den gestellten Fragen und den während der Veranstaltung geäußerten Kommentaren basieren.
- Empfohlene lokale oder virtuelle Veranstaltungen, an denen sie auf der Grundlage ihrer bisherigen Veranstaltungsanmeldungen und der von ihnen betrachteten Assets interessiert sein könnten.
Ein LLM in einem Workflow könnte aufgefordert werden, die relevantesten Assets aus dem Katalog auszuwählen. Zu diesem Zweck könnte der LLM über APIs eine Verbindung zu einer Vertriebsdatenbank herstellen, um den Marketingprofil-Datensatz eines Benutzers abzurufen. Dies würde Elemente wie die angesehenen Assets, besuchte Veranstaltungen und andere Aktivitäten (Fragen und Chat-Interaktionen) enthalten.
Auf der Grundlage des Profils der Person und einer gut formulierten Eingabeaufforderung könnte der LLM dann ein Tool (MCP-Server, der eine Schnittstelle zum Asset-Repository hat) auswählen, um relevante Assets für den Versand auszuwählen. Der LLM würde eine Reihe von dynamischen Abfragen an das Tool stellen:
- Metadaten der Repository-Assets
- Abrufen einer Massenliste möglicher Assets
- Erstellen Sie eine Auswahlliste der Assets auf der Grundlage gemeinsamer Attribute (Popularität, Vertikalität, Alter, Öffnungsraten usw.)
- Verfeinern Sie die Liste der relevanten Vermögenswerte auf der Grundlage persönlicher Fragen und Kommentare
Sobald die Marketing-Nurture-Assets festgelegt sind, können weitere Schritte (wie die Auswahl von Ereignissen, die Erstellung einer personalisierten E-Mail und ihr Versand) durch eine Kombination von APIs oder Interaktionen mit anderen MCP-Servern durchgeführt werden.
Wie man die notwendige Automatisierung aufbaut
Um diese Automatisierung aufzubauen, muss ein mehrstufiger Prozess entwickelt werden.
- Bereinigung, Umwandlung und Laden der Daten in die erforderlichen Datenbanken
- Datenbanken als benutzerdefinierte Datenprodukte bereitstellen
- Nutzung von KI-Agenten und -Workflows
- Aktualisierung der Systeme für den jeweiligen Status
- Benachrichtigung der erforderlichen Akteure
- Verfassen und Versenden von Mitteilungen
Diese Prozessschritte werden in Form von verschiedenen Pipelines, Aktionen, Daten-Pull- und Pushvorgängen sowie Entscheidungspunkten und Geschäftslogik implementiert. Wenn das nach einer Integrationsplattform (iPaaS) klingt, haben Sie recht.
Dies erfordert eine Integrationsplattform wie SnapLogic, die Pipelines erstellen, Daten bearbeiten, Datenprodukte erstellen und offenlegen, MCP-Server erstellen und nutzen und verwaltete APIs erstellen kann, die MCP-Server für ihre Funktion benötigen.
Manchmal müssen diese Pipelines als APIs bereitgestellt werden, was bei SnapLogic der Fall ist, und ein anderes Mal müssen mehrere Pipelines und Flows als MCP-Server bereitgestellt werden, was ebenfalls bei SnapLogic der Fall ist.
FAQ: MCP und APIs
Hier noch ein paar zusätzliche Denkanstöße:
Nein, es werden sowohl APIs als auch MCP benötigt. Es gibt Überschneidungsbereiche, in denen ein MCP-Server eine rein über APIs erstellte Integration ersetzen kann, aber das ist eine Frage des Einzelfalls.
Das Model Context Protocol (MCP) wurde speziell für die Bedürfnisse von LLM-Anwendungen entwickelt und abgestimmt, um die Kommunikation, die Werkzeugauswahl und die Nutzung zu standardisieren. APIs sind Allzweckschnittstellen für die Integration. Das Konzept hat sich im Laufe der Jahrzehnte entwickelt und ist der De-facto-Standard für die Integration.
Genau genommen, ja. Wenn Sie einen MCP-Server zerlegen, interagiert er mit APIs am Backend. Das Frontend ist für die Interaktion mit einem LLM optimiert. Man kann sich einen MCP-Server als einen Wrapper vorstellen.
Die Erstellung eines MCP-Servers erfordert Entwicklungsarbeit, entweder in Form von Code oder einer Integrationsplattform ohne Code wie SnapLogic. SnapLogic bietet eine Drag-and-Drop-Schnittstelle und API-Erstellungsfunktionen, um die Erstellung von MCP-Servern für Unternehmen zu rationalisieren. Der MCP-Server wird höchstwahrscheinlich aus einer oder mehreren SnapLogic-Pipelines bestehen, die in die gewünschte Funktionalität einfließen.
Dies ist eine komplexe Frage, die nicht einfach zu klären ist. Die Verwendung von MCP-Servern bedeutet, dass ein LLM verwendet wird. Das bedeutet, dass KI-Token verbraucht werden oder eine Infrastruktur mit teuren GPUs genutzt wird. APIs haben keine zusätzlichen Laufzeitkosten, die über herkömmliche Rechenressourcen hinausgehen.
Ja, aber das hängt von den Geschäftsprozessen und den Eigentumsverhältnissen ab. Hier sind einige Vorteile einer einzigen Plattform, die die Erstellung von MCP-Servern, Datenprodukten, Integrationsanforderungen und APIs ermöglicht.
- Konsolidierte und gestraffte Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien
- Einfachere anfängliche Entwürfe und Konstruktionen von Pipelines und MCP-Servern.
- Einfachere Wartung und Lebenszyklusverwaltung - konsolidierte technische Anlagen in einem System
- Konsolidierte Berichte, Analysen und Metriken
Im Folgenden finden Sie eine hervorragende Quelle zur MCP-Architektur.
MCP und APIs sind komplementär
Die Debatte dreht sich nicht wirklich um "APIs gegen MCP". Es geht darum, wie man sie gemeinsam nutzt, um die nächste Generation digitaler Erlebnisse zu schaffen. APIs legen das transaktionale Fundament. Sie sind zuverlässig, skalierbar und allgemein verständlich, während MCP darauf aufbaut und diese Transaktionen in intelligente, zustandsabhängige Journeys verwebt, die sich an die Bedürfnisse der Benutzer und den Geschäftskontext anpassen.
Beides wird benötigt, und die schnelle Erstellung von Automatisierungen wird vereinfacht, wenn eine einheitliche Automatisierungsplattform genutzt wird, die die Erstellung von MCP-Servern, die API-Verwaltung und die agnostische LLM-Nutzung umfasst und gleichzeitig den Zugriff auf KI-fähige Unternehmensdaten ermöglicht.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus MCP und APIs für das Unternehmen:
- Prozesse und Pipelines für einen verbesserten Zugriff im gesamten Unternehmen verpacken und offenlegen
- Einfachere Nutzung von Informationen, Beseitigung von Datensilos, Bereitstellung von Daten
- Modularität Ihrer benutzerdefinierten Datenprodukte, die eine größere Flexibilität ermöglichen
- Schnellere Geschäftseinblicke für die Entscheidungsfindung
Wenn Sie mehr über die Erstellung von MCP-Servern auf SnapLogic erfahren möchten, lesen Sie den Artikel im technischen MCP-Blog oder die Aufzeichnung des MCP-Webinars, die auf Anfrage verfügbar ist.
