APIs (Application Programming Interfaces) sind seit langem das Rückgrat von Software-Integrationen und ermöglichen Anwendungen und Diensten eine nahtlose Kommunikation. Jedes Mal, wenn Sie eine App wie Google Maps verwenden, um eine Route zu finden, das Wetter checken, einen Flug buchen oder eine Online-Zahlung tätigen, nutzen Sie wahrscheinlich eine API.

In den letzten Monaten hat sich jedoch das Model Context Protocol (MCP) als bahnbrechender Standard etabliert. MCP setzt sich schnell als universeller Referenzstandard durch, um große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Daten und Diensten zu integrieren.

Dieses Protokoll, das speziell entwickelt wurde, um LLMs direkt mit externen Diensten und Daten zu verbinden, hat bei Entwicklern und Systemarchitekten die Frage aufgeworfen: Werden „traditionelle“ APIs obsolet?

Die Antwort lautet nein. Tatsächlich werden APIs mit dem Aufkommen von MCP noch strategischer und zentraler.

Was ist eine API (und warum sind sie weiterhin essenziell)?

APIs ermöglichen Software und Anwendungen die Kommunikation untereinander. Eine API stellt Endpunkte bereit, über die ein Client auf bestimmte Funktionen zugreifen kann. Zum Beispiel:

• GET /WW-top/{country}/{vatCode_companyNumber_taxCode_or_id} gewährt Zugriff auf über 60 Datenpunkte zu Unternehmen weltweit anhand einer Mehrwertsteuernummer, Steuernummer oder Firmen-ID.

• POST /EU-QES_automatic erlaubt das massenhafte Anbringen qualifizierter Signaturen auf Dokumenten.

Die Nutzung von APIs ist weit verbreitet und wächst weiter dank ihrer Zuverlässigkeit, Standardisierung, klaren Dokumentation und einfachen Wiederverwendbarkeit. APIs bilden die Grundlage fast aller digitalen Dienste, die wir täglich nutzen.

Was ist MCP und warum ist es revolutionär?

Das Model Context Protocol (MCP), ursprünglich von Anthropic entwickelt, ist ein neuer offener Standard, der beschreibt, wie KI-Unternehmen ihre Modelle mit Daten, SaaS-Anwendungen, Dateien, Datenbanken und APIs verbinden können. Ziel des MCP ist es, die Interaktion zwischen LLMs und externen Ressourcen zu vereinfachen und zu verbessern, indem ein strukturiertes und modulares Kommunikationsframework bereitgestellt wird.

Ein besonderes Merkmal: Die Auswahl der Werkzeuge (Tools) erfolgt dynamisch durch das LLM selbst, basierend auf der Benutzereingabe und den verfügbaren Ressourcen. MCP ermöglicht KI-Modellen:

• Verfügbare Tools dynamisch zu entdecken

• Autonom die für die aktuelle Aufgabe relevanten auszuwählen

• Kontextbezogen mit ihnen zu interagieren, ohne explizite Client-Anfragen

Beispielsweise wählt ein LLM beim Nutzerwunsch nach Informationen zu einem italienischen Unternehmen automatisch das passende Business-Informations-Tool aus – orchestriert über MCP.

Wesentliche Unterschiede: MCP vs. REST APIs

Obwohl MCP und RESTful APIs beide die Integration mit externen Diensten ermöglichen, gibt es fundamentale Unterschiede:

Aspekt	RESTful APIs	MCP
Aufrufmodus	Explizite HTTP-Anfragen (GET, POST usw.), manuelle Implementierung erforderlich	Direkte Interaktion mit einem strukturierten Kontext; das LLM ruft autonom benötigte Tools auf
Kontrolle & Orchestrierung	Kontrolle liegt vollständig beim Client (Entwickler/System bestimmt wann und wie eine API genutzt wird)	Das KI-Modell entscheidet, ob und wann externe Quellen basierend auf Kontext und Benutzerziel abgefragt werden
Integrationsmanagement	Jede API erfordert eine individuelle Integration – eigener Code, spezifische Formate, Schlüssel- und Fehlerverwaltung	Integration erfolgt über einen gemeinsamen, strukturierten Kontext – Modell kann hunderte unterschiedliche APIs über eine Schnittstelle orchestrieren
Skalierbarkeit/Chatbots	Neue APIs erfordern Codeänderungen, erhöhen Entwicklungsaufwand	Neue Werkzeuge können dynamisch hinzugefügt werden; Modell erkennt und nutzt diese automatisch
Ausgabearten	Roh- oder strukturierte Ausgaben (z.B. JSON, XML), die manuell verarbeitet werden müssen	Das KI-Modell versteht und integriert die erhaltenen Daten direkt in natürliche und kontextbezogene Antworten

MCP und APIs: Komplementäre Technologien

In vielen Fällen fungieren APIs selbst als Werkzeuge, die von einem MCP-Server aufgerufen werden. Es geht also nicht darum, MCP oder APIs auszuwählen, sondern zu verstehen, wie sie zusammenarbeiten oder wann man die eine oder andere bevorzugt.

MCP bietet LLMs eine standardisierte Schnittstelle, um Tools mittels natürlicher Sprache zu entdecken und zu nutzen, und diese Tools sind oft APIs. APIs verlieren daher nicht an Bedeutung – im Gegenteil, sie werden zu einem wesentlich wichtigeren Bestandteil moderner KI-Infrastrukturen.

MCP fungiert als Abstraktionsebene, die den Zugriff auf komplexe Werkzeuge vereinfacht und vereinheitlicht. APIs liefern die solide Grundlage und Funktionalitäten, die MCP zur Erledigung von Aufgaben nutzt.

Wann sind direkte API-Anfragen (ohne MCP) noch sinnvoll?

Direkte API-Anfragen sind besonders dann sinnvoll, wenn:

• Mit einer begrenzten Anzahl an Werkzeugen gearbeitet wird

• Präzise Kontrolle über die Ausgabeformate (z.B. Datensätze) und Kosten benötigt wird

• Garantierte Antwortzeiten oder Schnittstellen zu Legacy-Systemen erforderlich sind

Die Zukunft der KI-Integration

KI-Integrationen werden immer einfacher, dynamischer und skalierbarer. Das Model Context Protocol stellt dabei einen wichtigen Schritt dar – es ersetzt APIs nicht, sondern verstärkt deren Bedeutung in einer Welt, in der KI zunehmend autonom agiert, aber weiterhin einfachen Zugang zu verlässlichen, sicheren und strukturierten Werkzeugen und Daten benötigt.