Warum APIs entscheidend sind
Unternehmenswissen steckt nicht nur in Dokumenten. Stücklisten im ERP, Kundendaten im CRM, Konstruktionsdaten im PLM und Prozessdaten in der Automatisierungstechnik enthalten wertvolle Informationen. Ohne API-Anbindung bleibt das KI-System auf seinen eigenen Dokumentenbestand beschränkt.
Die Integration hängt vom API-Stil des Zielsystems ab. REST-APIs dominieren die Web-Integration, GraphQL erlaubt gezielte Abfragen komplexer Datenstrukturen, gRPC wird in modernen Microservice-Architekturen eingesetzt, OData ist im SAP-Umfeld verbreitet. Moderne KI-Integrationen nutzen zunehmend MCP-Server als Zwischenschicht, die unterschiedliche API-Stile hinter einer einheitlichen Schnittstelle kapseln.
Integration über MCP
Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Art, wie KI-Systeme mit externen APIs kommunizieren. Statt für jedes System eine individuelle Integration zu entwickeln, stellt ein MCP-Server die Funktionen eines Systems einheitlich bereit. Das reduziert den Entwicklungsaufwand und macht Integrationen wartbar.
Typische Umsetzung
Die technische Umsetzung einer API-Anbindung umfasst typischerweise: Analyse der vorhandenen Schnittstellen, Auswahl des passenden Anbindungswegs (direkte API, MCP-Server, Middleware), Implementierung der Authentifizierung, Test der Integration unter Last und produktive Abnahme. Je nach Zielsystem dauert die Umsetzung Tage bis Wochen.
Authentifizierung
Praktisch jede API-Anbindung steht und fällt mit der Authentifizierung. Gängige Verfahren sind OAuth 2.0 für delegierte Zugriffe (besonders bei Cloud-Diensten), API-Keys für Server-zu-Server-Kommunikation und mTLS (gegenseitige TLS-Authentifizierung) in hochsicheren Umgebungen. In regulierten Industrien wird die Authentifizierungsstrategie häufig vom Zielsystem vorgegeben und nicht frei gewählt.