REST APIs verbinden Systeme. MCP verbindet KI mit Werkzeugen — dynamisch, kontextbewusst und ohne manuelles Mapping. Verstehen Sie den Unterschied und warum er entscheidend ist.
REST-Endpunkte liefern immer dasselbe Format — egal ob die KI eine Zusammenfassung, ein Detail oder den vollen Kontext braucht. Jede Abfrage muss manuell definiert werden.
Für jede neue API braucht Ihr KI-Agent einen eigenen Adapter. 10 Tools = 10 Integrationen. Jede mit eigener Auth, eigenem Schema, eigener Fehlerbehandlung.
REST kennt keinen Kontext zwischen Aufrufen. Ihre KI muss bei jedem Request von vorne anfangen — kein Gedächtnis, kein Zusammenhang, keine Lernkurve.
Jedes neue Tool multipliziert die Komplexität. Versionierung, Rate Limits, Schema-Änderungen — bei 20+ Tools wird REST-Integration zum Vollzeitjob.
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard von Anthropic. Es definiert, wie KI-Modelle mit externen Tools kommunizieren — dynamisch, sicher und ohne manuelle Adapter pro Tool.
Ein Standard für alle Tools. Egal ob Datenbank, Dateisystem, API oder Browser — MCP definiert eine einheitliche Schnittstelle, die jedes KI-Modell versteht.
Die KI entdeckt verfügbare Tools automatisch zur Laufzeit. Kein manuelles Registrieren, kein Schema-Mapping. Neues Tool deployen — die KI kann es sofort nutzen.
MCP überträgt Kontext zwischen Aufrufen. Die KI versteht, was sie vorher getan hat, welche Daten relevant sind und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Unsere Dokument-Anonymisierung und -Analyse nutzen MCP, damit KI-Modelle Dokumente verstehen, verarbeiten und transformieren können — ohne manuelles Prompting.
In Murmur nutzen wir MCP, um verschiedene Datenquellen dynamisch einzubinden. Die KI wählt selbst, welche Tools sie braucht — je nach Kontext der Anfrage.
Für unsere Kunden bauen wir maßgeschneiderte MCP-Server: DATEV-Anbindung, CRM-Integration, interne Wissensdatenbanken. Ein Protokoll, alle Systeme.
Was Unternehmen über MCP wissen wollen.
MCP ist ein offener Standard, entwickelt von Anthropic. Es definiert, wie KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen kommunizieren. Statt für jede API einen eigenen Adapter zu schreiben, bietet MCP eine einheitliche Schnittstelle — vergleichbar damit, wie USB verschiedenste Geräte über einen Standard verbindet.
Nein. MCP ergänzt REST, ersetzt es nicht. Für klassische System-zu-System-Kommunikation bleibt REST sinnvoll. MCP ist spezifisch für die Interaktion zwischen KI-Modellen und Tools optimiert. Viele MCP-Server nutzen im Hintergrund REST APIs, um auf bestehende Systeme zuzugreifen.
MCP wird bereits von Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google) und vielen Open-Source-Modellen unterstützt. Das Ökosystem wächst schnell — die meisten modernen KI-Frameworks haben MCP-Support integriert oder angekündigt.
MCP hat ein eingebautes Permission-System. Tools definieren genau, welche Daten sie bereitstellen und welche Aktionen erlaubt sind. Die Datenverarbeitung passiert auf Ihren Servern. Wir setzen MCP ausschließlich DSGVO-konform ein — EU-Server, keine Daten an US-Dienste.
Bestehende REST APIs bleiben erhalten. Ein MCP-Server wird als zusätzliche Schicht implementiert, die Ihre vorhandenen APIs für KI-Modelle zugänglich macht. Typische Implementierung: 1–2 Wochen für den ersten MCP-Server, danach Stunden pro neuem Tool.
Noch nicht. MCP wird relevant, sobald KI-Agenten mit Ihren Systemen interagieren sollen. Wenn Sie KI-Projekte planen, lohnt es sich, MCP von Anfang an mitzudenken. Im Erstgespräch klären wir, ob und wann MCP für Sie sinnvoll wird.
Wenn ihr wissen wollt, was davon für euch relevant ist — wir klären das in 30 Minuten.
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