MCP vs. REST API vs. Function Calling: Was wann nutzen

Bei Integrationen mit Projektmanagement-Tools gibt es drei Hauptansätze: Model Context Protocol (MCP), REST-APIs und Function Calling. Diese Anleitung hilft, das passende Tool für Ihren Anwendungsfall zu wählen.

Die drei Ansätze verstehen

MCP

Model Context Protocol – standardisiertes Protokoll für KI-Assistenten

Interaktive KI-Assistenten
Tool-Entdeckung
Natürliche Sprache
Multi-Server-Unterstützung

REST API

Representational State Transfer – direkte HTTP-Integration

Direkte Integrationen
Eigene Anwendungen
Volle Kontrolle
Standard HTTP

Function Calling

Modellspezifische Tool-Integration

Einzelnes Modell
Eigene Schemas
Enge Kopplung
Modellspezifisch

Wann MCP ideal ist

MCP eignet sich besonders in diesen Szenarien:

✅ Am besten für: Interaktive KI-Assistenten

Interaktion in natürlicher Sprache: Nutzer sprechen mit der KI, die KI nutzt Tools
Tool-Entdeckung: KI findet verfügbare Tools automatisch
Multi-Server-Unterstützung: Eine KI kann Tools von mehreren Diensten nutzen
Standardisierte Schnittstelle: Dasselbe Protokoll funktioniert über verschiedene Server
Fehlerbehandlung: Integrierte Fehlerwiederherstellung und verständliche Meldungen
Streaming-Unterstützung: Echtzeit-Antworten per SSE

Beispiel: Wochenplanung mit MCP

Nutzer: „Welche Aufgaben sind diese Woche fällig und welche sind blockiert?“

AI (via MCP):

Stellt fest, dass der Corcava-MCP-Server das Tool list_tasks hat
Ruft das Tool mit Filtern für Fälligkeitsdaten auf
Analysiert Ergebnisse und erkennt Blocker
Präsentiert formatierten Wochenplan

Ergebnis: Nutzer erhält eine Antwort in natürlicher Sprache mit umsetzbaren Erkenntnissen

Wann REST-API ideal ist

REST-APIs eignen sich besser für direkte Integrationen:

✅ Am besten für: Direkte Anwendungsintegrationen

Eigene Anwendungen: Ihre eigene Software mit Corcava-Integration
Webhooks & Automatisierung: Ereignisgesteuerte Workflows
Mobile Apps: Native mobile Anwendungen
Backend-Dienste: Server-zu-Server-Kommunikation
Volle Kontrolle: Sie steuern die komplette Request-/Response-Logik
Performance: Direkte HTTP-Aufrufe, kein Protokoll-Overhead

Beispiel: Automatische Berichte mit REST API

Anwendungsfall: Täglicher automatisierter Statusbericht per E-Mail

Umsetzung:

Cron-Job läuft täglich um 9 Uhr
Skript ruft REST-API auf: GET /api/tasks?due_this_week=true
Verarbeitet JSON-Antwort
Erzeugt HTML-Bericht
Sendet E-Mail per SMTP

Ergebnis: Automatisiertes, geplantes Reporting ohne menschliche Interaktion

Wann Function Calling ideal ist

Function Calling ist modellspezifische Tool-Integration:

✅ Am besten für: Modellspezifische Integrationen

Einzelnes Modell: Auf ein bestimmtes KI-Modell ausgerichtet
Eigene Schemas: Modellspezifische Funktionsdefinitionen
Enge Kopplung: Tiefe Integration mit Modellfunktionen
Herstellereigene Features: Modellspezifische Funktionen nutzen
Kein Standard nötig: Keine modellübergreifende Kompatibilität nötig

Beispiel: OpenAI Function Calling

Anwendungsfall: Eigenes ChatGPT-Plugin für Corcava

Umsetzung:

Funktionen im OpenAI-Format definieren
Modell entscheidet, wann Funktionen aufgerufen werden
Ihr Backend führt die Funktionsausführung aus
Ergebnisse werden an das Modell zurückgegeben

Ergebnis: Nahtlos integriertes ChatGPT-Erlebnis

Vergleich Projektmanagement-Szenarien

So handhabt jeder Ansatz eine typische Projektmanagement-Aufgabe: „Aufgabe aus Meeting-Notizen erstellen“

MCP Approach

Nutzer: „Aufgaben aus diesen Meeting-Notizen erstellen: [Notizen einfügen]“

KI analysiert Notizen und extrahiert Aktionspunkte
KI ruft create_task für jede Aktion auf
KI bestätigt, was erstellt wurde
Nutzer erhält Zusammenfassung in natürlicher Sprache

Vorteile: Natürliche Interaktion, KI übernimmt Komplexität, benutzerfreundlich

Nachteile: KI-Client nötig, weniger Kontrolle über exaktes Verhalten

REST API Approach

Umsetzung: Eigenes Skript oder Anwendung

Meeting-Notizen parsen (NLP-Bibliothek oder manuell)
Aktionspunkte programmatisch extrahieren
POST /api/tasks für jeden Punkt aufrufen
Antworten und Fehler verarbeiten
Ergebnisse in Ihrer Oberfläche anzeigen

Vorteile: Volle Kontrolle, exakte Anpassung möglich, funktioniert offline

Nachteile: Mehr Code, alle Randfälle selbst handhaben

Function Calling Approach

Umsetzung: Modellspezifische Funktionsdefinitionen

Funktion create_corcava_task für das Modell definieren
Modell entscheidet, wann die Funktion aufgerufen wird
Ihr Backend führt die Funktion aus
Ergebnisse werden an das Modell zurückgegeben
Modell formatiert die Antwort für den Nutzer

Vorteile: Tiefe Modellintegration, modellspezifische Features nutzbar

Nachteile: An ein Modell gebunden, nicht portabel, eigene Implementierung

Entscheidungskriterien

Kriterium	MCP	REST API	Function Calling
Anwendungsfall	KI-Assistenten	Direkte Integrationen	Modellspezifisch
Portabilität	✅ Funktioniert mit allen Clients	✅ Standard-HTTP	❌ Modellspezifisch
Tool-Entdeckung	✅ Automatisch	❌ Manuelle Doku	⚠️ Schema-basiert
Fehlerbehandlung	✅ Built-in	⚠️ Sie implementieren	⚠️ Sie implementieren
Multi-Server	✅ Native Unterstützung	✅ Mehrere Endpunkte	❌ Ein Modell
Kontrolle	⚠️ KI entscheidet	✅ Volle Kontrolle	⚠️ Modell entscheidet
Einrichtungsaufwand	✅ Einfach	⚠️ Mittel	⚠️ Mittel
Am besten für	Interaktive KI	Eigene Apps	Ein Modell

Hybrid-Ansätze

Sie müssen nicht nur eine Option wählen. Viele Teams nutzen Kombinationen:

Beispiel: MCP + REST-API-Hybrid

Szenario: Team nutzt MCP für interaktive KI-Workflows, REST-API für Automatisierung

MCP: Wochenplanung, Statusberichte, Ad-hoc-Anfragen
REST API: Automatisierte Webhooks, geplante Berichte, Mobile App
Ergebnis: Das Beste aus beiden Welten – interaktive KI + zuverlässige Automatisierung

Empfehlungen für die Praxis

Für Teams mit KI-Assistenten

Wählen: MCP

Wenn Ihr Team Claude Desktop, Cursor, Windsurf oder Continue nutzt, ist MCP die naheliegende Wahl. Es bietet eine standardisierte Möglichkeit, dass Ihre KI mit Corcava arbeitet – mit derselben Einrichtung in verschiedenen KI-Clients.

Mit MCP starten →

Für eigene Anwendungen

Wählen: REST API

Bei eigener Anwendung, Mobile App oder Automationsskript die REST API nutzen. Volle Kontrolle über Anfragen und Antworten, unabhängig von der Verfügbarkeit von KI-Clients.

REST-API-Dokumentation anzeigen →

Für modellspezifische Features

Wählen: Function Calling

Wenn Sie modellspezifische Features brauchen (z. B. strukturierte Outputs von OpenAI oder Anthropics Tool-Nutzung), gibt Function Calling direkten Zugriff auf diese Fähigkeiten.

Migrationsüberlegungen

Wenn Sie aktuell einen Ansatz nutzen und einen Wechsel erwägen:

REST API → MCP

Wann: Sie KI-Assistenten-Funktionen hinzufügen wollen

REST API für Automatisierung beibehalten
MCP für interaktive KI ergänzen
Beides kann parallel genutzt werden
Derselbe API-Key kann für beides genutzt werden

Function Calling → MCP

Wann: Sie Unabhängigkeit von KI-Clients wollen

MCP funktioniert mit mehreren Clients
Standardisiertes Protokoll
Weniger modellspezifischer Code
Einfacher zu warten

Kurz: Entscheidungshilfe

MCP wählen, wenn:

✅ Sie KI-Assistenten nutzen (Claude, Cursor usw.)
✅ Sie natürliche Sprache nutzen wollen
✅ Sie Tool-Erkennung brauchen
✅ Sie mehrere MCP-Server nutzen wollen
✅ Sie standardisierte Protokolle bevorzugen

REST-API wählen, wenn:

✅ Sie eigene Anwendungen bauen
✅ Sie volle Kontrolle über Anfragen brauchen
✅ Sie geplante/automatisierte Workflows wollen
✅ Sie Mobile Apps bauen
✅ Sie keine KI-Interaktion brauchen

Function Calling wählen, wenn:

✅ Sie für ein bestimmtes Modell entwickeln
✅ Sie modellspezifische Features brauchen
✅ Sie enge Integration wollen
✅ Unabhängigkeit vom Modell ist unwichtig

Bereit zum Einstieg?

Den passenden Ansatz für Ihren Anwendungsfall wählen

Mit MCP starten →REST-API-Dokumentation anzeigen