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MCP vs gRPC: Wie KI-Agenten und LLMs mit Tools und Daten verbunden werden.

#KI-Tools
2025-10-28 12:4015 min lesen

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Das Video behandelt die Herausforderungen, die KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden, bei der Verbindung zu externen Diensten wie Flugbuchungen, Bestandsprüfungen und Datenbanken haben. Es werden zwei Protokolle vorgestellt: Das Model Context Protocol (MCP), das für KI-Agenten entwickelt wurde, um auf Werkzeuge und Daten zuzugreifen, und gRPC, ein weit verbreitetes Framework zum Verbinden von Mikroservices, das in Bezug auf die Leistung hervorragend ist, aber nicht mit Blick auf KI entworfen wurde. Das Video hebt die KI-nativen Eigenschaften von MCP hervor, wie die Laufzeitentdeckung und die Fähigkeit der LLMs, externe Daten dynamisch abzurufen, und vergleicht es mit gRPCs binärer Serialisierung und Streaming-Fähigkeiten. Während MCP eine intuitive Entdeckung und Nutzung von Werkzeugen ermöglicht, bietet gRPC Geschwindigkeit, erfordert jedoch zusätzliche Schichten für die KI-Übersetzung. Letztendlich schlägt das Video vor, dass MCP als Entdeckungsoberfläche dienen wird, während gRPC für die Verarbeitung von Anforderungen mit hoher Durchsatzrate genutzt werden wird, während sich KI-Systeme weiterentwickeln.

Wichtige Informationen

  • KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden, stehen vor Herausforderungen bei der Kommunikation mit externen Diensten für Aufgaben wie die Buchung von Flügen oder das Abfragen von Datenbanken.
  • MCP (Model Context Protocol), das Ende 2024 von Anthropic eingeführt wurde, ist speziell dafür konzipiert, KI-Agenten dabei zu helfen, LLMs mit Werkzeugen und Daten zu verbinden.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) ist ein bekanntes RPC-Framework zur Verbindung von Mikrodiensten, wurde jedoch ursprünglich nicht für KI-Anwendungen entwickelt.
  • Beide Protokolle befassen sich mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit den Einschränkungen des Kontextfensters von LLMs, die nicht alle erforderlichen Informationen auf einmal speichern können.
  • MCP ermöglicht es LLMs, externe Systeme dynamisch abzufragen, anstatt zu versuchen, alle Daten in ein Kontextfenster zu integrieren.
  • MCP umfasst Primitivdaten wie Werkzeuge, Ressourcen und Aufforderungen mit natürlichen Sprachbeschreibungen für ein einfaches Verständnis durch LLMs.
  • In MCP ist die Entdeckung in das Protokoll integriert, was es KI-Agenten ermöglicht, die verfügbaren Fähigkeiten schnell zu verstehen.
  • gRPC bietet Funktionen wie effiziente binäre Serialisierung, bidirektionales Streaming und schnellere Leistung, bietet jedoch strukturelle Informationen anstelle des semantischen Kontexts, der von LLMs benötigt wird.
  • Eine Adapterebene ist in gRPC-Implementierungen häufig notwendig, um natürliche Sprachabfragen in spezifische RPC-Aufrufe für KI-Agenten zu übersetzen.
  • MCP verwendet JSON-RPC 2.0 für die Kommunikation, das für Menschen lesbar ist, während gRPC Protokollpuffer für die binäre Kommunikation verwendet, was zu einer schnelleren Nachrichtenverarbeitung führt.
  • MCP eignet sich am besten für die KI-Entwicklung, während gRPC in Geschwindigkeit und Effizienz für hochgradige Arbeitslasten überragend ist.

Zeitlinienanalyse

Inhaltsstichwörter

KI-Agenten und Kommunikationsprotokolle

KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden, benötigen eine effektive Kommunikation mit externen Diensten für Aufgaben wie Flugbuchungen und Bestandsprüfungen. Die Diskussion konzentriert sich auf zwei Protokolle—das Model Context Protocol (MCP) und den Google Remote Procedure Call (gRPC)—und deren Rolle bei der Verbesserung der agentischen KI-Fähigkeiten.

Modellkontextprotokoll (MCP)

Eingeführt von Anthropic ist MCP für KI-Agenten konzipiert, die Verbindungen zwischen LLMs und externen Werkzeugen sowie Daten herstellen. Es bietet Primitiven wie Werkzeuge, Ressourcen und Eingabeaufforderungen, die dynamische Abfragen und Laufzeiterkundungen von Fähigkeiten ermöglichen.

gRPC (Google Remote Procedure Call)

gRPC ist ein schnelles und zuverlässiges RPC-Framework, das die Kommunikation zwischen Microservices organisiert. Es verwendet Protokollpuffer für eine effiziente binäre Serialisierung und Echtzeit-Streaming. Allerdings fehlt ihm der semantische Kontext, der für LLMs erforderlich ist, was häufig eine zusätzliche AI-Übersetzungsschicht notwendig macht.

Kontextfensterbeschränkungen in LLMs

LLMs haben Einschränkungen aufgrund ihres Kontextfensters, das die Menge an Informationen einschränkt, die sie behalten können. MCP ermöglicht diesen Modellen, externe Systeme nach Echtzeitdaten abzufragen, was die Einschränkungen großer Datensätze oder Datenbanken überwindet.

Die Anpassungsfähigkeit von KI-Agenten.

MCP fördert die Anpassungsfähigkeit in KI-Agenten, wodurch sie neue Werkzeuge und Fähigkeiten nutzen können, ohne neu trainiert werden zu müssen. Diese Flexibilität steht im Gegensatz zu gRPC, das in der Regel spezifisches Wissen über die Einzelheiten der Dienste erfordert.

Kommunikationsfluss in MCP und gRPC

Die Kommunikationsprozesse für MCP und gRPC unterscheiden sich grundlegend. MCP verwendet JSON-RPC für Verbindungen, das eine Interaktion in natürlicher Sprache ermöglicht, während gRPC HTTP/2 mit Protokollpuffern nutzt, was eine schnellere binäre Kommunikation bietet, jedoch einen Adapter für KI-freundliche Absichten erfordert.

Entdeckungsmechanismen

MCP integriert die Entdeckung in sein Protokoll, wodurch KI-Agenten dynamisch auf verfügbare Werkzeuge und Ressourcen zugreifen können. Im Gegensatz dazu bietet gRPC nur strukturelle Informationen, weshalb eine Adapter-Schicht erforderlich ist, um ein umfassenderes Verständnis und eine breitere Nutzung zu ermöglichen.

Effizienz- und Leistungsbewertung

MCP ist für KI konzipiert und bietet semantische Klarheit, während gRPC in Geschwindigkeit und Skalierbarkeit herausragt. Die Wahl zwischen beiden Protokollen hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab, da sich KI-Agenten von einfachen Chatbots zu robusten Produktionssystemen entwickeln.

Verwandte Fragen & Antworten

Was ist MCP?

MCP, oder Model Context Protocol, ist ein speziell entwickeltes Protokoll, das von Anthropic Ende 2024 für KI-Agenten entwickelt wurde, um große Sprachmodelle (LLMs) mit Werkzeugen und Daten zu verbinden.

gRPC unterscheidet sich in mehreren wesentlichen Punkten von MCP. Zunächst einmal ist gRPC ein modernes, leistungsstarkes Remote Procedure Call (RPC) Framework, das von Google entwickelt wurde und auf HTTP/2 basiert. MCP, oder Model-View-Presenter, ist hingegen ein Architekturmuster, das häufig in der Softwareentwicklung verwendet wird, um die Benutzeroberfläche von der Geschäftslogik zu trennen. gRPC nutzt Protokollpuffer, um Daten zwischen Client und Server effizient zu serialisieren, während MCP in der Regel keine spezifische Datenserialisierungsmethode vorschreibt. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass gRPC bidirektionale Streaming unterstützt, was bedeutet, dass sowohl der Client als auch der Server Daten senden und empfangen können. MCP allein bietet hingegen keine spezifischen Funktionen für Datenübertragungen, da es sich hauptsächlich auf das Strukturieren der Anwendung konzentriert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass gRPC ein Framework für die Kommunikation zwischen Diensten ist, während MCP ein Muster für die Organisation von Code in Anwendungen darstellt.

gRPC ist ein Fernaufruf-Framework, das Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit bietet, jedoch nicht mit KI im Hinterkopf entwickelt wurde. Es benötigt eine zusätzliche KI-Übersetzungsschicht, während MCP speziell für KI entwickelt wurde und semantischen Kontext sowie Laufzeitentdeckung bietet.

Was sind die Einschränkungen von LLMs?

LLMs sind grundlegend durch ihr Kontextfenster und die Trainingsdaten, denen sie ausgesetzt waren, begrenzt. Sie können keine gesamten Kundendatenbanken oder Echtzeitdatenströme direkt in ihrem Kontext halten.

Wie überwinden KI-Agenten die Einschränkungen von LLM?

KI-Agenten können externe Systeme auf Anfrage nach spezifischen Informationen abfragen, wodurch ihre Fähigkeiten verbessert werden, ohne ihr Kontextfenster zu überlasten.

Die wichtigsten Komponenten des MCP-Protokolls sind:

MCP bietet drei wichtige Primitiven: Werkzeuge (Funktionen wie 'Wetter abrufen'), Ressourcen (Daten wie Datenbankschemata) und Eingabeaufforderungen (Interaktionsvorlagen), alle mit natürlichen Sprachbeschreibungen für LLMs.

Wie sieht der Kommunikationsfluss in MCP aus?

Im MCP beginnt der Fluss mit einer Hostanwendung, die sich mit einem MCP-Client verbindet, der dann mit einem MCP-Server interagiert, der mit externen Diensten verbunden ist, wobei die Ergebnisse über denselben Weg zurückgegeben werden.

gRPC ist ein modernes Remote Procedure Call (RPC)-Framework, das von Google entwickelt wurde. Es ermöglicht die einfache Verbindung zwischen Clients und Servern über verschiedene Plattformen und Programmiersprachen hinweg. gRPC behandelt Anfragen, indem es Protokollpuffer (Protocol Buffers) als Schnittstellendefinitionen verwendet. Diese ermöglichen es dem Entwickler, Datenstrukturen und Dienstleistungen in einer plattformunabhängigen Weise zu definieren. Wenn ein Client eine Anfrage stellt, wird die Anfrage in ein binäres Format umgewandelt und über HTTP/2 an den Server gesendet. HTTP/2 verbessert die Effizienz, indem es Multiplexing von Anfragen unterstützt und die Latenz reduziert. Der Server empfängt die Anfrage, verarbeitet sie und sendet die Antwort ebenfalls im binären Format zurück an den Client. gRPC unterstützt auch verschiedene Arten von Kommunikationsmustern, wie unidirektionale Aufrufe, Stream-Aufrufe und bidirektionale Stream-Aufrufe. Mit dieser Flexibilität ist gRPC besonders gut geeignet für Microservices-Architekturen und kann auf Cloud-Plattformen leicht skaliert werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass gRPC Anfragen effizient verarbeitet, indem es moderne Protokolle und flexible Kommunikationsmuster nutzt.

gRPC nutzt HTTP/2 für die Kommunikation, was bidirektionales Streaming und Multiplexing ermöglicht, wodurch mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeitet werden können.

Was ist der Entdeckungsmechanismus in MCP?

MCP verfügt über eine integrierte Entdeckung, die es den Clients ermöglicht, sich mit einem MCP-Server zu verbinden und sofort Befehle wie tool/list oder resources/list aufzurufen, um die verfügbaren Funktionen auf semantische Weise zu verstehen.

Warum benötigen Entwickler eine KI-Übersetzungsschicht für gRPC?

Entwickler benötigen eine KI-Übersetzungsschicht, weil gRPC strukturelle Informationen durch Protobuf-Definitionen bereitstellt, anstatt semantischen Kontext. Dies erfordert einen zusätzlichen Schritt, um die Absicht in natürlicher Sprache in spezifische RPC-Aufrufe zu übersetzen.

MCPs und gRPCs Effizienzen: Wie vergleichen sie sich?

MCP verwendet JSON-RPC 2.0 mit textbasierten Nachrichten, was es einfacher macht, sie zu lesen, aber oft ausführlicher ist. Im Gegensatz dazu verwendet gRPC binäre Protokoll-Puffer, die schneller und kleiner sind, aber weniger menschenlesbar.

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