MCP vs REST API

Ihre KI spricht REST. Aber versteht sie auch Kontext?

REST APIs verbinden Systeme. MCP verbindet KI mit Werkzeugen — dynamisch, kontextbewusst und ohne manuelles Mapping. Verstehen Sie den Unterschied und warum er entscheidend ist.

50+ KI-Integrationen
100% DSGVO-konform
Open Source Standard

Das Problem

REST APIs wurden für Menschen gebaut,
nicht für KI-Agenten.

Starre Schemas, kein Kontext

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.

Manuelle Integration pro Tool

Für jede neue API braucht Ihr KI-Agent einen eigenen Adapter. 10 Tools = 10 Integrationen. Jede mit eigener Auth, eigenem Schema, eigener Fehlerbehandlung.

Kein Kontextbewusstsein

REST kennt keinen Kontext zwischen Aufrufen. Ihre KI muss bei jedem Request von vorne anfangen — kein Gedächtnis, kein Zusammenhang, keine Lernkurve.

Skalierung wird zum Albtraum

Jedes neue Tool multipliziert die Komplexität. Versionierung, Rate Limits, Schema-Änderungen — bei 20+ Tools wird REST-Integration zum Vollzeitjob.

Die Lösung

MCP: Ein universelles Protokoll
für KI-Tool-Kommunikation.

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.

01

Universelles Protokoll

Ein Standard für alle Tools. Egal ob Datenbank, Dateisystem, API oder Browser — MCP definiert eine einheitliche Schnittstelle, die jedes KI-Modell versteht.

1 Protokoll statt 100 Adapter · Unterstützt von Claude, GPT, Gemini u.a.

02

Dynamische Tool-Erkennung

Die KI entdeckt verfügbare Tools automatisch zur Laufzeit. Kein manuelles Registrieren, kein Schema-Mapping. Neues Tool deployen — die KI kann es sofort nutzen.

Plug & Play statt Config-Dateien · Zero-Downtime Tool-Updates

03

Kontextbewusste Interaktion

MCP überträgt Kontext zwischen Aufrufen. Die KI versteht, was sie vorher getan hat, welche Daten relevant sind und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.

Stateful statt Stateless · Weniger Tokens, bessere Ergebnisse

Der Vergleich

MCP vs REST API.
Auf einen Blick.

Kategorie
REST API
MCP
Integration
Skalierbarkeit
Kontext
Sicherheit
Wartung
Zukunftsfähigkeit

Die ehrliche Einschätzung

MCP ist nicht immer die Antwort.
Aber immer öfter.

MCP ist ideal, wenn...

  • KI-Agenten mehrere Tools orchestrieren
  • Kontextübergabe zwischen Schritten nötig ist
  • Neue Tools häufig hinzukommen
  • Verschiedene KI-Modelle die gleichen Tools nutzen sollen
  • Sicherheit und Permissions zentral gesteuert werden müssen

REST bleibt sinnvoll, wenn...

  • Einfache CRUD-Operationen ausreichen
  • Die Integration fest und selten geändert wird
  • Kein KI-Modell beteiligt ist
  • Bestehende REST-Infrastruktur stabil läuft
  • Externe APIs nur REST anbieten

Unsere Praxis

Keine Theorie.
Wir bauen damit.

MCP-Server für Dokumenten-Tools

Unsere Dokument-Anonymisierung und -Analyse nutzen MCP, damit KI-Modelle Dokumente verstehen, verarbeiten und transformieren können — ohne manuelles Prompting.

Murmur: KI-gestützte Meetings

In Murmur nutzen wir MCP, um verschiedene Datenquellen dynamisch einzubinden. Die KI wählt selbst, welche Tools sie braucht — je nach Kontext der Anfrage.

Individuelle MCP-Integrationen

Für unsere Kunden bauen wir maßgeschneiderte MCP-Server: DATEV-Anbindung, CRM-Integration, interne Wissensdatenbanken. Ein Protokoll, alle Systeme.

Häufige Fragen

Was Unternehmen über MCP wissen wollen.

Was genau ist das Model Context Protocol?

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.

Ersetzt MCP komplett REST APIs?

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.

Welche KI-Modelle unterstützen MCP?

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.

Ist MCP sicher? Was ist mit DSGVO?

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.

Wie aufwendig ist die Migration von REST zu MCP?

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.

Brauche ich MCP, wenn ich noch keine KI einsetze?

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.

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Ob MCP, REST oder eine Kombination — wir beraten Sie ehrlich, welche Architektur für Ihre KI-Projekte die richtige ist.

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