MCP vs. Automatisierungsplattformen: Wann MCP zapier-artige Workflows schlägt
Entscheidung zwischen MCP-gesteuerten interaktiven Workflows und regelbasierten Plattformen wie Zapier? Dieser Vergleich zeigt, wo welcher Ansatz punktet, wann MCP sinnvoll ist, wann Automatisierung – und wie Sie beides in Hybrid-Mustern kombinieren.
Die beiden Ansätze verstehen
MCP (Model Context Protocol)
Interaktive, KI-gesteuerte Workflows: Assistenten nutzen Tools in Echtzeit je nach Kontext und Nutzerabsicht. Dynamisch und anpassungsfähig.
- Interaktiv und kontextbezogen
- KI trifft Entscheidungen dynamisch
- Natürliche Sprache
- Passt sich wechselnden Anforderungen an
- Benötigt KI-Assistenten
Automation Platforms (Zapier, Make, etc.)
Regelbasierte Automatisierung: vordefinierte Workflows werden durch Ereignisse ausgelöst. Vorhersehbar und zuverlässig für wiederkehrende Aufgaben.
- Regelbasiert (Wenn-dann-Logik)
- Trigger-gesteuerte Workflows
- Keine KI nötig
- Vorhersehbare Ausführung
- Läuft rund um die Uhr automatisch
Wo jeder glänzt
Stärken von MCP
✅ Interaktive, kontextbezogene Workflows
- Dynamische Entscheidungen: KI wählt Aktionen nach aktuellem Kontext
- Natürliche Sprache: Nutzer beschreiben das Ziel, die KI leitet die Schritte ab
- Anpassungsfähig: Workflows reagieren auf wechselnde Anforderungen
- Komplexe Schlussfolgerungen: KI analysiert Daten und trifft nuancierte Entscheidungen
- Vorschau & Bestätigung: KI zeigt Pläne vor der Ausführung
- Kontextbezogen: KI berücksichtigt zuletzt genutzte Aufgaben und Projekte
Beispiel: MCP-Workflow
Nutzer: „Meine Aufgaben der letzten Woche prüfen. Was den Fortschritt blockiert identifizieren und Prioritäten für diese Woche vorschlagen.“
MCP-Ablauf:
- KI listet Aufgaben der letzten Woche
- KI analysiert Aufgabenstatus und Kommentare
- KI erkennt Blocker aus dem Kontext
- KI schlägt Prioritäten unter Berücksichtigung von Fristen und Abhängigkeiten vor
- KI präsentiert Analyse und Empfehlungen
Ergebnis: Kontextbezogene, intelligente Analyse, die sich Ihrer Situation anpasst
Automatisierungsplattformen sind stark in:
✅ Wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben
- Triggerbasiert: Automatisch auf Ereignisse reagieren (neue E-Mail, Formularabgabe)
- 24/7-Betrieb: Läuft dauerhaft ohne menschliches Eingreifen
- Vorhersehbar: Gleiche Regeln, gleiches Ergebnis
- Hohes Volumen: Verarbeitet tausende Vorgänge effizient
- Mehrstufige Ketten: Komplexe Workflows mit vielen Schritten
- Viele Integrationen: Verbindung mit vielen Diensten
Beispiel: Zapier-Workflow
Regel: „Bei neuer Formularabgabe: Aufgabe in Corcava anlegen, E-Mail-Benachrichtigung senden, in Tabelle eintragen“
Ablauf der Automatisierung:
- Formularabgabe löst Workflow aus
- Zapier erstellt Aufgabe per API
- Zapier sendet E-Mail automatisch
- Zapier fügt Zeile in Tabelle ein
- Alle Schritte laufen ohne menschliches Eingreifen
Ergebnis: Zuverlässige, automatische Ausführung bei jedem Trigger
Hybrid-Muster: MCP + Automatisierung
Viele Teams nutzen MCP und Automatisierungsplattformen gemeinsam für vollständige Workflow-Abdeckung:
Das Beste aus beiden Welten
Muster: Automatisierung für Trigger, MCP für Kontext und Entscheidungen
- Automatisierung übernimmt Trigger: Neue E-Mail, Formularabgabe, Webhook-Ereignisse
- MCP übernimmt Kontext: KI analysiert die Situation und trifft Entscheidungen
- Automatisierung führt Aktionen aus: Basierend auf MCP-Empfehlungen
- MCP liefert Einblicke: KI prüft Automatisierungsergebnisse und schlägt Verbesserungen vor
Beispiel: Hybrid-Workflow
Szenario: Support-Ticket
Schritt 1: Automatisierung (Zapier)
Neues Support-Ticket eingeht → löst Workflow aus
Schritt 2: MCP (KI-Assistent)
KI analysiert Ticketinhalt, priorisiert und schlägt Verantwortlichen nach Auslastung vor
Schritt 3: Automatisierung (Zapier)
Erstellt Aufgabe in Corcava mit KI-Empfehlungen und sendet Benachrichtigung
Schritt 4: MCP (KI-Assistent)
KI überwacht Fortschritt, schlägt Follow-ups vor und erzeugt Status-Updates
Entscheidungsrahmen
MCP nutzen, wenn:
- Sie kontextbezogene Entscheidungen brauchen
- Workflows sich je nach Situation unterscheiden
- Sie Interaktion in natürlicher Sprache wollen
- KI analysieren und schlussfolgern soll
- Sie vor der Ausführung eine Vorschau wollen
- Sie interaktiv mit einem Assistenten arbeiten
Automatisierung nutzen, wenn:
- Sie klare, wiederkehrende Regeln haben
- Sie 24/7-Ausführung ohne Eingriff brauchen
- Sie viele Dienste verbinden
- Sie hohe Volumen verarbeiten
- Sie vorhersehbare, regelbasierte Workflows wollen
- Sie keine KI-Schlussfolgerung brauchen
Feature-Vergleich
| Funktion | MCP | Automatisierungsplattformen |
|---|---|---|
| Entscheidungen | ✅ KI-gesteuert | ⚠️ Regelbasiert |
| Kontextbezug | ✅ Stark | ❌ Begrenzt |
| 24/7-Betrieb | ⚠️ Assistent nötig | ✅ Automatisch |
| Anpassungsfähigkeit | ✅ Hoch | ⚠️ Regel-Updates nötig |
| Volumen | ⚠️ Interaktiv | ✅ Hohes Volumen |
| Natürliche Sprache | ✅ Native | ❌ |
| Anzahl Integrationen | ⚠️ MCP-Server | ✅ Tausende |
✅ = Voll unterstützt | ⚠️ = Teilweise | ❌ = Nicht verfügbar
Einstieg mit Corcava MCP
Schnelle Einrichtung
- Corcava-API-Schlüssel erstellen
- Corcava MCP in Ihrer IDE einbinden
- Interaktive Workflows ausprobieren
- Für Trigger ggf. mit Automatisierung kombinieren
Weitere Ressourcen
Corcava MCP Quickstart
Mit interaktiven Workflows starten
Mehrere MCP-Server nutzen
MCP mit anderen Tools kombinieren
Interaktive Workflows
MCP in Aktion sehen
Beste MCP-Server
MCP-Optionen vergleichen
Den richtigen Ansatz wählen
MCP für interaktive Workflows, Automatisierung für Trigger – oder beides kombiniert für maximale Wirkung