MCP vs. API: Wo liegt der Unterschied?

Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) legen fest, wie Softwaresysteme in einem anderen System Daten anfordern oder Aktionen durchführen. Das Model Context Protocol (MCP) bietet ein Standardverfahren für die Ermittlung und Verwendung bestimmter Tools, Ressourcen und Prompts durch KI-Anwendungen.

Eine Entscheidung ist nur selten erforderlich. MCP-Server können Funktionen für die Arbeit mit KI präsentieren, während vorhandene APIs und Dienste die eigentlichen Aufgaben übernehmen. Kurz gesagt: Das MCP hilft der KI bei der Ermittlung der passenden, genehmigten Funktion für Ihre Anfrage, während die API oder der Dienst diese ausführt.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie die einzelnen Technologien funktionieren, wofür sich Connectors und RAG eignen und in welchen Fällen ein Workflow von beiden profitiert. Sie möchten Dropbox-Inhalte in unterstützten KI-Tools verwenden? Verknüpfen Sie einfach den MCP-Remoteserver von Dropbox oder entscheiden Sie sich für ein Abo, damit Sie noch heute loslegen können.

MCP vs. API: Übersicht

APIs lassen sich mitunter maschinell ermitteln und MCP-Funktionen benötigen weiterhin Schemas und Berechtigungen. Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie diese Funktionen innerhalb einer KI-Anwendung präsentiert werden.

Was ist eine API?

Eine API ist ein Vertrag zwischen Softwaresystemen. Ihre Anwendung sendet eine Anfrage im erwarteten Format und der Dienst gibt Daten zurück, führt eine Aktion aus oder meldet einen Fehler.

Sie können sich eine API als Menü mit Aktionen vorstellen, aus denen Entwickler auswählen können. Eine Aktion kann beispielsweise ein genehmigtes PDF in einem Cloud-Speicherordner bei Dropbox speichern, während eine andere einen geteilten Link erstellt. Sobald diese Aktionen verknüpft sind, erfolgen die gleichen Schritte bei jeder Genehmigung einer Datei automatisch.

Verwenden Sie eine direkte API, wenn Sie im Voraus wissen, welcher Vorgang verwendet werden soll, und es auf vorhersehbares Verhalten ankommt.

Wie funktioniert ein MCP-Remoteserver?

Ein MCP-Remoteserver stellt seine Funktionen einem KI-Host über eine Netzwerkverbindung bereit. Eine Anfrage umfasst in der Regel folgende Schritte:

• Sie verknüpfen einen MCP-kompatiblen Host mit dem Serverendpunkt.
• Sie autorisieren die Verknüpfung und den angeforderten Zugriff.
• Ein Client innerhalb des Hosts ermittelt, was der Server anbietet.
• Der Host kann dem Modell die Auswahl eines geeigneten, bereitgestellten Tools überlassen.
• Der Server führt die zulässige Operation aus, mitunter über eine API.
• Das Ergebnis wird zur Verwendung durch das Modell an den Host zurückgegeben.

Stellen Sie sich jede Anfrage als eigenen Arbeitsauftrag vor. Die KI-App berücksichtigt die gesamte Unterhaltung und sendet dann die Anfrage für diesen Auftrag an den MCP-Server. Die Autorisierung der Verknüpfung und die vorhandenen Dropbox-Berechtigungen des Nutzers bleiben für die Anfrage weiterhin gültig. Der Server verarbeitet die Anfrage und sendet das Ergebnis zurück.

Sie könnten bei einem Assistenten einen Prompt wie folgenden verwenden: „Finde die neueste Produktspezifikation in Dropbox und fasse zusammen, welche Entscheidungen ausstehen“. Anschließend kann der Host Tools für die Suche nach und das Lesen von Dateien ermitteln, diese aufrufen und die zurückgegebenen Inhalte verwenden.

Wie arbeiten das MCP und APIs zusammen?

Das MCP und APIs sind häufig gemeinsam Bestandteil einer Integration.

Nehmen wir an, Sie verwenden folgenden Prompt: „Finde das finale Briefing zur Produkteinführung und erstelle einen Link für die Agentur.“ Der Host kann den Prompt mithilfe des Modells interpretieren und Tools für die Suche sowie geteilte Links auswählen. Der Server kann diese Tool-Aufrufe in Anfragen an den zugrunde liegenden Dienst übersetzen. Die API bzw. der Dienst übernimmt die Dateiverarbeitung, während das MCP dem Host eine konsistente Möglichkeit zum Aufruf bietet.

Ein Connector oder Plug-in kann APIs, das MCP oder beides verwenden. RAG (Retrieval-Augmented Generation) vereint Abruf und Generierung. Der Abruf der Daten kann über eine API oder über eine MCP-Reccource erfolgen. Ein MCP-Server kann Aktionen wie das Erstellen, Freigeben oder Wiederherstellen von Inhalten bereitstellen.

Wann sollte eine API, ein MCP oder beides verwendet werden?

Verwenden Sie eine API, wenn die Software den genauen Vorgang und die Abfolge kennt. Ein Beispiel hierfür ist ein Abrechnungssystem, das finale Rechnungen in einem benannten Ordner ablegt.

Verwenden Sie das MCP, wenn ein KI-Host eine Auswahl zwischen mehreren genehmigten Funktionen treffen muss. Bei der Recherche lassen sich so beispielsweise die neuesten Dokumente zu einem Thema ermitteln, ohne die Dateinamen zu kennen.

Verwenden Sie beide, wenn Sie etablierte Dienste unter einer KI-Ebene zusammenfassen möchten. Ein Assistent könnte so beispielsweise aktuelle Kampagnenmaterialien ermitteln, den Übergabeordner organisieren, einen geteilten Link erstellen und eine Zusammenfassung speichern.

Verwenden Sie einen Connector oder ein Plug-in, wenn Sie eine sofort einsatzbereite Funktion innerhalb eines bestimmten KI-Produkts benötigen.

Prüfen Sie in jedem Fall Autorisierung, Bereiche, Quellberechtigungen, Einwilligung und Genehmigung. Das MCP legt Zuständigkeiten in Bezug auf die Sicherheit fest, das Protokoll allein gewährleistet jedoch keine sichere Implementierung.

Wofür kann der MCP-Remoteserver von Dropbox verwendet werden?

Mit dem MCP-Remoteserver von Dropbox lässt sich Dropbox problemlos mit KI-Tools verknüpfen. Je nach Tool kann es sich um Aktionen wie die folgenden handeln:

• Suchen und Lesen von Dateien
• Organisieren von Ordnern
• Freigegebene Links
• Dateianfragen
• Erstellen von Textdateien
• Anzeigen oder Wiederherstellen von Dateiversionen

Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Vorteile bei unterschiedlichen Aufgaben:

• Vorbereitung des Reviews einer Kampagne: Suchen Sie in ChatGPT das genehmigte Briefing sowie das aktuelle Messaging und erstellen Sie dann einen geteilten Link zum Review. Speichern Sie eine Zusammenfassung als Text im Projektordner, damit andere die Arbeit fortsetzen können.
• Codeerstellung im aktuellen Projektkontext: Suchen Sie in Codex oder Cursor nach aktuellen Anforderungen und dem Entscheidungsprotokoll, bevor Sie mit dem Codeentwurf beginnen. Speichern Sie eine README-Datei oder einen Implementierungshinweis als Referenz in Dropbox.
• Übersichtliche Projektübergabe: Suchen Sie in Claude Web die aktuellen Liefergegenstände, erstellen Sie einen Übergabeordner, organisieren Sie die Dateien und erstellen Sie eine Dateianfrage für fehlende Inhalte.

Mit Dropbox AI-Workflows lassen sich Dateien und der Projektverlauf in unterstützte KI-Anwendungen integrieren und anschließend die Ergebnisse speichern, teilen, überprüfen sowie wiederverwenden. Vorhandene Dateiberechtigungen und Admin-Tools legen weiterhin fest, welche Inhalte und Aktionen verfügbar sind.

Die passende Verknüpfung für Ihren KI-Workflow

Mit einer API erhalten Sie eine vordefinierte Integration. Verwenden Sie das MCP, wenn eine KI-Anwendung genehmigte Funktionen erkennen und nutzen muss. Nutzen Sie beides, wenn Sie KI und bewährte Dienste harmonisch kombinieren möchten.

Mit Dropbox lassen sich zuverlässige Quellen in KI-Tools integrieren, damit bei Ihren Projekten alles reibungslos läuft. Verknüpfen Sie zunächst einfach den MCP-Remoteserver von Dropbox oder entscheiden Sie sich für ein Abo.