Wissen / Modelle & Anbindung
MCP oder API? Zwei Wege, KI mit ERP und Co. zu verbinden
Spannend wird KI im Mittelstand erst, wenn sie mit den eigenen Systemen zusammenarbeitet: ERP, CRM, Dateiablage, Excel. Dafür gibt es zwei grundverschiedene Wege. Der Unterschied liegt in einer Frage: Wer hat das Steuer in der Hand – dein Programm oder die KI?
Weg 1: API-Anbindung – dein Programm steuert
Bei der API-Anbindung schreibt jemand ein Programm (z. B. eine Middleware), das die KI gezielt aufruft. Die KI bekommt eine klar umrissene Aufgabe und liefert ein Ergebnis zurück. Was mit dem Ergebnis passiert, entscheidet das Programm.
Typisch für: feste, wiederkehrende Abläufe wie Auftragserfassung, Eingangsrechnungen, Lieferantenbestätigungen abgleichen.
Weg 2: MCP – die KI greift auf Werkzeuge zu
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den ein KI-Assistent auf Werkzeuge und Daten zugreifen kann. Man kann es sich wie einen USB-Anschluss für KI vorstellen: Ein MCP-Server bietet Werkzeuge an, etwa „Artikel suchen“, „Bestand abfragen“ oder „offene Bestellungen anzeigen“. Der Assistent entscheidet selbst, wann er welches Werkzeug benutzt.
Typisch für: Fragen und Auswertungen im Dialog, bei denen man vorher nicht weiß, welche Daten gebraucht werden.
MCP wurde 2024 von Anthropic vorgestellt und im Dezember 2025 an die Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation übergeben. Inzwischen arbeiten dort unter anderem Anthropic, Microsoft, OpenAI, Google und Amazon gemeinsam an dem Standard; im Juli 2026 kam ein großes Update mit besserer Unterstützung für Unternehmen, zum Beispiel Anmeldung über den firmeneigenen Identitätsdienst.
Der Vergleich
| API-Anbindung | MCP | |
|---|---|---|
| Wer steuert? | Dein Programm | Die KI wählt die Werkzeuge |
| Ablauf | Fest vorgegeben, immer gleich | Flexibel, je nach Frage |
| Wer nutzt es? | Läuft im Hintergrund, ohne Nutzer | Mitarbeitende im Chat (Claude, ChatGPT, Copilot …) |
| Nachvollziehbarkeit | Hoch: jeder Schritt ist programmiert | Geringer: die KI entscheidet, welche Abfragen sie macht |
| Aufwand | Pro Prozess programmieren | Einmal Werkzeuge bereitstellen, dann vielseitig nutzbar |
| Kosten | API-Tokens, gut planbar | Meist über die Nutzer-Abos, Verbrauch schwerer planbar |
| Größtes Risiko | Fehler werden automatisch übernommen | KI tut mehr als gewollt, wenn die Rechte zu weit sind |
| Ideal für | Massenvorgänge mit klaren Regeln | Auskunft, Analyse, Recherche im Dialog |
Ein Beispiel aus dem ERP-Alltag
Viele ERP-Systeme bieten heute eine Schnittstelle (REST oder GraphQL). Darauf lassen sich beide Wege bauen:
- MCP, nur lesend: Der Einkauf fragt im Chat „Welche Bestellungen bei Lieferant X sind überfällig, und welche Aufträge hängen daran?“ Die KI holt sich die Daten selbst über die ERP-Schnittstelle und fasst zusammen.
- API, schreibend: Bestellungen aus E-Mails werden automatisch ausgelesen. Eine Middleware prüft Kunde, Artikel und Preis gegen das ERP und legt den Beleg erst an, wenn alles stimmt – mit Ampel für unklare Fälle.
Unsere Faustregel
- Lesen darf die KI per MCP – mit eigenem Benutzer und nur den Rechten, die sie braucht.
- Schreiben ins ERP nur über eine programmierte Prüfschicht (API + Middleware), nicht direkt durch den Assistenten.
- Jede Werkzeug-Nutzung protokollieren.
- Keine MCP-Server aus unbekannten Quellen installieren. Warum, steht im Artikel Die wichtigsten KI-Risiken.
Kurz gesagt: API für Prozesse, MCP für Fragen. Und die KI schreibt nie ungeprüft ins ERP.
Quellen
Recherche und Entwurf mit KI-Unterstützung, geprüft und verantwortet von Adis Poparic.