APIs, MCPs und MCP Gateways: Ein Vergleich für Entwickler
Der Artikel auf AI News gibt einen einführenden Überblick über drei zunehmend relevante Konzepte im KI-Ökosystem: klassische APIs, das Model Context Protocol (MCP) und sogenannte MCP Gateways. Während APIs primär in Softwareanwendungen für den strukturierten Datenaustausch zwischen Diensten eingesetzt werden, sind MCPs speziell für die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Werkzeugen oder Datenquellen konzipiert. MCP Gateways fungieren dabei als vermittelnde Schicht, die mehrere MCP-Verbindungen bündelt und verwaltet. Der Beitrag richtet sich sowohl an Softwareentwickler als auch an technisch interessierte Anwender und soll helfen, die richtige Technologie für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen. MCPs haben sich insbesondere im Kontext von KI-Agenten und Tool-Use-Szenarien etabliert, wo klassische REST-APIs an ihre Grenzen stoßen.
- APIs sind primär für Softwareanwendungen konzipiert; MCPs hingegen für den Einsatz in KI-Modell-Kontexten.
- MCP Gateways bündeln und verwalten mehrere MCP-Verbindungen als zentrale Vermittlungsschicht.
- Der Artikel adressiert sowohl Entwickler als auch Endnutzer beim Umgang mit den jeweiligen Schnittstellen.
- MCPs gewinnen als Standard für LLM-Tool-Integrationen und Agenten-Architekturen an Bedeutung.
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