MCPs für die Implementierung von Workflows

Die Implementierung von Workflows hat sich durch den Einsatz von Model Context Protocols (MCPs) grundlegend verändert. Während traditionelle Workflow-Automatisierungsplattformen wie Make und Zapier auf festgelegten Trigger-Action-Mechanismen basieren, eröffnet MCP eine neue Dimension der Interaktion zwischen KI-Modellen und Tools. Dieser Blogartikel beleuchtet die Unterschiede und zeigt, wie MCPs die Automatisierung revolutionieren.

Was sind MCPs?

Model Context Protocols (MCPs) sind ein Framework, das es großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht, direkt mit verschiedenen Tools und Datenquellen zu interagieren. Der Hauptunterschied zu traditionellen Automatisierungsplattformen liegt darin, dass MCPs nicht nur Workflows ausführen, sondern auch als autonome Agenten fungieren können, die dynamisch entscheiden, welche Tools sie verwenden müssen. Statt vordefinierter Abläufe arbeiten MCPs kontextbasiert und ermöglichen eine flexible Kommunikation zwischen KI und Tools

Vergleich: MCP vs. Make vs. Zapier

Wie MCPs Workflows transformieren

1. Autonome Entscheidungsfindung: MCPs ermöglichen es KI-Agenten, eigenständig zu entscheiden, welche Werkzeuge oder Datenquellen in einem bestimmten Kontext verwendet werden sollen. Dies unterscheidet sich grundlegend von den festen Abläufen in Make oder Zapier, bei denen jede Aktion vorab definiert werden muss16.
2. Standardisierung: Ähnlich wie REST-APIs standardisiert MCP die Interaktion zwischen KI-Modellen und Tools. Dadurch können Modelle unabhängig vom Anbieter auf verschiedene Dienste zugreifen, ohne dass individuelle Anpassungen erforderlich sind6.
3. Skalierbarkeit: Im Gegensatz zu traditionellen Plattformen können MCP-basierte Workflows problemlos skalieren und mehrere Tools gleichzeitig nutzen, selbst wenn diese aus unterschiedlichen Kontexten stammen (z.B. Kalender-Apps und Datenbanken)1.

Vorteile von Make und Zapier im Vergleich

Make

• Bietet eine visuelle Schnittstelle zur Erstellung komplexer Workflows.
• Unterstützt Multi-Step-Szenarien sowie API-Endpunkte für tiefgreifende Automationen.
• Ideal für technisch versierte Nutzer, die komplexe Anforderungen haben37.

Zapier

• Einfacher Einstieg durch intuitive Bedienung.
• Große Auswahl an App-Integrationen (über 7.000 Apps).
• Perfekt für einfache Punkt-zu-Punkt-Automationen ohne technische Vorkenntnisse58.

Vorteile MCPs

MCPs sind besonders geeignet für Szenarien, in denen:

• Dynamische Entscheidungen über die Nutzung von Tools erforderlich sind.
• KI-Systeme autonom arbeiten sollen.
• Skalierbare Lösungen benötigt werden, die mehrere Datenquellen gleichzeitig nutzen.

Make und Zapier hingegen bleiben starke Optionen für Nutzer mit klar definierten Workflows oder weniger komplexen Anforderungen. Während Make sich durch seine visuelle Gestaltung auszeichnet, punktet Zapier durch seine Benutzerfreundlichkeit.

Mit der Einführung von MCPs eröffnet sich jedoch eine neue Ära der Workflow-Automatisierung – eine Ära der Flexibilität, Autonomie und Skalierbarkeit.

Wie Google Gemini Advanced MCP-basierte Workflows ermöglicht:

Google Gemini Advanced nutzt MCPs, um die Interaktion zwischen KI-Modellen und Google Workspace nahtlos zu gestalten. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie MCP-basierte Workflows die Arbeit erleichtern:

Szenario: Erstellung eines umfassenden Berichts mit Deep Research

Ein Nutzer möchte mithilfe von Google Gemini Advanced einen detaillierten Bericht über nachhaltige Architektur erstellen. Der Workflow sieht wie folgt aus:

1. Initialisierung des Workflows: Der Nutzer gibt eine Anfrage an Gemini Advanced: „Erstelle einen Bericht über nachhaltige Architektur mit Fokus auf Energieeffizienz und Materialien.“
2. Dynamische Recherche: Mithilfe des MCP-Protokolls initiiert Gemini Advanced eine mehrstufige Recherche:
   • Es durchsucht Hunderte von Websites.
   • Es analysiert hochgeladene Dokumente (z. B. PDFs mit Forschungsergebnissen).
   • Es aggregiert Daten aus Google Drive und externen APIs wie ZoomInfo.
3. Berichtserstellung: Das Modell erstellt einen strukturierten Bericht mit:
   • Grafiken zur Energieeffizienz.
   • Tabellen mit Materialeigenschaften.
   • Empfehlungen basierend auf den neuesten Forschungsergebnissen.
4. Integration in Workspace: Der fertige Bericht wird direkt in Google Docs gespeichert, wo der Nutzer ihn weiter bearbeiten oder teilen kann.

Warum ist dies revolutionär?

• Kontextbasierte Entscheidungen: Gemini entscheidet autonom, welche Quellen relevant sind.
• Multimodale Verarbeitung: Es kombiniert Text-, Bild- und Tabellendaten aus verschiedenen Formaten.
• Effizienz: Komplexe Aufgaben werden in Minuten erledigt, ohne dass der Nutzer jeden Schritt manuell definieren muss.

Vorteile gegenüber Make und Zapier

Während Make und Zapier leistungsfähige Tools für klar definierte Workflows sind, bietet Gemini Advanced durch die Nutzung von MCPs entscheidende Vorteile:

• Autonomie: Kein manuelles Definieren von Triggern oder Aktionen erforderlich.
• Skalierbarkeit: Verarbeitung großer Datenmengen (z. B. 1.500 Seiten oder 30k Codezeilen) gleichzeitig.
• Integration: Nahtlose Verbindung zu Google Workspace-Apps wie Gmail, Docs und Sheets.

Google Gemini Advanced zeigt eindrucksvoll, wie MCP-basierte Workflows die Automatisierung transformieren können. In Szenarien wie der Berichtserstellung oder der Datenanalyse bietet es eine Flexibilität und Effizienz, die traditionelle Plattformen nicht erreichen können. Während Make und Zapier weiterhin starke Optionen für einfache bis mittelkomplexe Aufgaben bleiben, setzt Google Gemini Advanced neue Maßstäbe für die Automatisierung komplexer Projekte – insbesondere durch die Integration von MCPs und multimodalen KI-Fähigkeiten.

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