Vergleich und Erklärung von MCP und APIs
(norahsakal.com)- MCP (Model Context Protocol) ist ein neues offenes Protokoll, das standardisiert, wie AI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen interagieren
- So wie ein USB-C-Port die Verbindung verschiedener Geräte vereinheitlicht, vereinheitlicht MCP die Art und Weise, wie AI-Systeme mit unterschiedlichen Tools und Datenquellen verbunden werden
Warum MCP statt herkömmlicher APIs verwenden
- Bei der traditionellen API-Integration sind für jedes Tool und jeden Service eigener Code, eigene Authentifizierung, eigene Fehlerbehandlung und eigener Wartungsaufwand erforderlich
- APIs sind wie separate Schlüssel für jede einzelne Tür
- Für jeden Service oder jedes Tool ist eine eigene Integration nötig, und Dokumentation, Authentifizierung, Fehlerbehandlung und Wartung sind komplex
Hintergrund zur Entstehung von MCP
- MCP ist ein von Anthropic gestartetes Projekt und wurde so konzipiert, dass AI-Modelle wie Claude einfach mit Tools und Datenquellen interagieren können
- Inzwischen ist es als Open Source veröffentlicht und wird von verschiedenen Unternehmen und Entwicklern übernommen
- Es etabliert sich zunehmend als neuer Standard für die Interaktion von AI-Tools
Vergleich: MCP vs. herkömmliche APIs
- Integrationsaufwand: MCP nutzt einen einheitlichen Standard, herkömmliche APIs erfordern individuelle Integrationen
- Echtzeitkommunikation: von MCP unterstützt, von herkömmlichen APIs nicht
- Dynamische Erkennung: mit MCP möglich, mit herkömmlichen APIs nicht
- Erweiterbarkeit: MCP ist Plug-and-Play, herkömmliche APIs benötigen zusätzliche Integrationen
- Sicherheit und Kontrolle: bei MCP konsistent, bei herkömmlichen APIs unterschiedlich
Die wichtigsten Unterschiede zwischen MCP und herkömmlichen APIs
- Ein einzelnes Protokoll: Wer einmal mit MCP integriert, kann sich mit mehreren Tools und Services verbinden
- Dynamische Erkennung: AI-Modelle können verfügbare Tools automatisch finden und mit ihnen interagieren, ohne dass dies vorher fest einprogrammiert werden muss
- Bidirektionale Kommunikation: Informationen können in Echtzeit abgerufen und Aktionen ausgeführt werden (ähnlich wie bei WebSocket)
Warum die bidirektionale Kommunikation von MCP wichtig ist
- Daten abrufen: Das AI-Modell sucht die benötigten Informationen auf dem Server → z. B. Kalender prüfen
- Aktionen ausführen: Das AI-Modell sendet dem Server Anweisungen zur Ausführung von Aufgaben → z. B. Besprechung verschieben, E-Mail senden
So funktioniert MCP: Architektur
- MCP-Host: eine AI-Anwendung wie Claude Desktop
- MCP-Client: hält die Verbindung zum MCP-Server aufrecht und tauscht Befehle und Daten aus
- MCP-Server: stellt bestimmte Funktionen bereit und verbindet sich mit lokalen oder entfernten Datenquellen
- Lokale Datenquellen: Dateien, Datenbanken usw.
- Remote-Services: externe APIs und internetbasierte Dienste
- MCP verarbeitet nicht die komplexe Logik selbst, sondern steuert den Datenfluss zwischen AI-Modell und Tools
Praktisches Beispiel für einen MCP-Client
- Ein Python-Skript (
client.py) interagiert mit Gmail, Slack, Kalender-Apps usw. - Durch die Verwendung eines einzigen Protokolls entfällt der komplexe Integrationsprozess, und neue Funktionen lassen sich schnell hinzufügen
Anwendungsbeispiele für MCP
1. Reiseplanungsassistent
- Mit herkömmlichen APIs: Für Google Calendar, E-Mail, Flugbuchungs-APIs usw. sind separater Code und separate Authentifizierung nötig
- Mit MCP: Mit einem einzigen MCP-Protokoll lassen sich Termine prüfen, Flüge buchen und E-Mails versenden
2. Erweiterte IDE (intelligenter Code-Editor)
- Mit herkömmlichen APIs: Dateisystem, Versionsverwaltung, Paketmanager usw. erfordern jeweils eigene Integrationen
- Mit MCP: Integration über MCP → liefert Code-Vorschläge und reichhaltigeren Kontext
3. Komplexe Datenanalyse
- Mit herkömmlichen APIs: Einzelne Datenbanken und Visualisierungstools müssen manuell verbunden werden
- Mit MCP: Über eine einzige MCP-Schicht ist die automatische Interaktion mit mehreren Datenquellen möglich
Vorteile einer MCP-Implementierung
- Einfachere Entwicklung: einmal implementieren, auf viele Tools anwendbar
- Flexibilität: Beim Austausch von AI-Modellen oder Tools ist keine aufwendige Neukonfiguration nötig
- Echtzeit-Reaktionsfähigkeit: Die MCP-Verbindung bleibt aktiv und ermöglicht Echtzeit-Updates und Interaktionen
- Sicherheit und Compliance: konsistente Zugriffskontrolle und Sicherheit
- Erweiterbarkeit: Neue Funktionen lassen sich einfach durch das Verbinden neuer MCP-Server hinzufügen
Wann herkömmliche APIs besser geeignet sind
- Wenn präzise und vorhersehbare Interaktionen erforderlich sind, sind herkömmliche APIs im Vorteil
- Wenn Performance-Optimierung und Kontrolle wichtig sind, sind herkömmliche APIs besser geeignet
Fälle, in denen herkömmliche APIs vorteilhaft sind
- Wenn feingranulare Kontrolle und ein begrenzter Funktionsumfang erforderlich sind
- Wenn Performance-Optimierung entscheidend ist
- Wenn nur minimale Kontextautonomie erforderlich ist
Erste Schritte mit MCP: Wichtige Schritte
- Funktionen definieren: Festlegen, welche Funktionen der MCP-Server bereitstellen soll
- MCP-Schicht implementieren: Entwicklung gemäß der MCP-Protokollspezifikation
- Übertragungsart wählen: lokal (Stdio) oder remote (Server-Sent Events/WebSockets)
- Ressourcen/Tools erstellen: Entwicklung der offenzulegenden Datenquellen und Services
- Client konfigurieren: Sichere Verbindung zwischen MCP-Server und Client einrichten
Zusammenfassung
- MCP: eine standardisierte Schnittstelle für die Interaktion von AI-Agenten mit externen Tools und Daten
- API: erfordert individuelle Integrationen und mehr manuelle Arbeit
MCP unterstützt AI-Modelle dabei, externe Tools und Daten einfach zu integrieren und in Echtzeit mit ihnen zu interagieren
Fazit
- MCP bietet AI-Modellen ein vereinheitlichtes Standard-Framework für die Interaktion mit externen Tools und Daten
- Es ist nicht nur eine einfache API, sondern eine leistungsfähige Verbindungslösung, die AI-Anwendungen intelligentere, dynamischere und kontextzentrierte Interaktionen ermöglicht
3 Kommentare
Ich frage mich, ob MCP zu JSON werden könnte.
Ich denke, dass MCP, um JSON zu werden, weder ein Standard für die Datenkommunikation ist noch übermäßig schwierig.
Hacker-News-Kommentare
MCP ermöglicht das Hinzufügen von Tools zur Laufzeit, sodass Nutzer beliebige Funktionen zu LLM-Anwendungen hinzufügen können
Das Wichtigste, was Entwickler über MCP verstehen sollten, ist, dass es sich um ein Protokoll zum dynamischen Laden zusätzlicher Funktionen in AI-Anwendungen handelt
Es wird die Frage aufgeworfen, wie sich MCP von früheren Versuchen einer API-Schicht unterscheidet
MCP wurde von Anthropic entwickelt und wird breit übernommen
Ein anderes Protokoll namens ANP (AgentNetworkProtocol) wird empfohlen
Hunderte MCP-Server werden kuratiert, damit Menschen darauf zugreifen und sie erkunden können
MCP ist HTML grob gleichwertig und löst Funktionen wie die dynamische Entdeckung von "Tools" gut
Alle wichtigen AI-Modelle können bereits Code schreiben, der mit gut bekannten APIs perfekt interagiert
Das MCP-Protokoll ist dem Language Server Protocol (LSP) sehr ähnlich