Ein MCP Server verbindet Ihre KI mit Tools & Daten
Das Model Context Protocol ist der offene Standard dafür, wie KI-Modelle wie Claude und GPT mit Ihren internen Systemen sprechen. Wir entwickeln und betreiben MCP Server, damit Ihre AI Agents nicht nur antworten, sondern auch handeln.
Model Context Protocol, einfach erklärt
Stellen Sie sich vor, Ihr KI-Assistent soll eine Anfrage aus dem CRM beantworten. Ohne Protokollstandard beginnen Sie für jede Integration von vorne: eigene API-Anbindung, eigene Sicherheitslogik, eigene Fehlerbehandlung. Das Model Context Protocol löst dieses Problem einmalig und universell.
MCP folgt einem klaren Prinzip: Ein MCP Server stellt Tools bereit und beschreibt sie maschinenlesbar. Ein MCP Client, zum Beispiel Claude Desktop, verbindet sich mit dem Server. Das KI-Modell sieht die verfügbaren Tools, entscheidet, welches es aufruft, und der Server führt die Aktion kontrolliert aus. Das Modell selbst hat dabei keinen direkten Systemzugriff.
Der entscheidende Unterschied zu proprietären Ansätzen: MCP ist ein offener Standard. Einmal entwickelt, funktioniert Ihr MCP Server mit Claude, GPT, Llama oder jedem anderen kompatiblen Modell. Kein Vendor Lock-in, keine doppelte Arbeit.
Für den DACH-Markt zählt ein weiterer Punkt: Der MCP Server läuft auf Ihrer eigenen Infrastruktur. In Kombination mit lokalen LLMs wie Ollama verlassen keine Unternehmensdaten die EU.
MCP auf einen Blick
Was den Standard ausmacht.
Wie ein MCP Server arbeitet
Zwischen KI-Modell und Ihren Systemen sitzt der MCP Server als kontrollierte Vermittlungsschicht. Der Client spricht mit dem Modell, das Modell ruft Tools über JSON-RPC auf, und der Server entscheidet, ob und wie die Aktion ausgeführt wird.
Jeder Aufruf ist authentifiziert und wird protokolliert. So bleibt nachvollziehbar, welches Tool wann mit welchen Parametern lief. Genau diese Trennung macht KI im Unternehmen sicher beherrschbar.
Mehr als nur Tool-Aufrufe
MCP umfasst fünf Bausteine, die zusammen eine saubere, kontrollierbare KI-Integration ergeben.
Tools
Aktionen, die das Modell ausführen darf: E-Mail senden, Datensatz anlegen, Bericht erzeugen. Jedes Tool hat klare Parameter und Grenzen.
Resources
Lesbare Kontextdaten wie Dateien, Tabellen oder Dokumente, die das Modell als Wissensquelle nutzt, ohne sie selbst zu verändern.
Prompts
Wiederverwendbare Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, sauber versioniert statt verstreut in Chatverläufen.
Sampling
Der Server darf das Modell selbst um eine Einschätzung bitten, etwa um Zwischenergebnisse zu bewerten, kontrolliert und nachvollziehbar.
Roots
Definierte Arbeitsbereiche, die festlegen, auf welche Verzeichnisse und Quellen ein Server überhaupt zugreifen darf.
MCP Server: unsere Leistungen
Von der ersten Tool-Definition bis zum laufenden Betrieb auf EU-Infrastruktur.
MCP Server Entwicklung
Maßgeschneiderte MCP Server für Ihre Geschäftsprozesse, von einfachen Datei- und Datenbank-Tools bis zu komplexen Enterprise-Integrationen mit CRM, ERP und internen APIs. Jeder Server wird auf Ihre Sicherheitsanforderungen zugeschnitten.
MCP Tool-Integration
Anbindung von MCP-Tools an bestehende KI-Workflows: Claude Desktop, Cursor, eigene Chatbots oder Agentic-AI-Systeme. Jedes Tool erhält Beschreibung, Parameter und Sicherheitsgrenzen.
Custom MCP Tools
Spezialisierte Tools für Ihre Branche: Vertragsprüfung, Rechnungsverarbeitung, Bestandsmanagement oder Aktenabfrage, alles über standardisierte MCP-Schnittstellen.
MCP Security & Governance
Granulare Zugriffskontrolle: Welcher Nutzer darf welche Tools nutzen? Audit-Logging aller Aufrufe, Rate Limiting und Sandbox-Ausführung für kritische Operationen.
Multi-Server Architektur
Verteilte MCP-Infrastruktur: mehrere spezialisierte Server für verschiedene Abteilungen, verbunden über ein zentrales Gateway mit einheitlicher Authentifizierung.
Managed Hosting & Betrieb
Betrieb auf EU-Infrastruktur: Installation, Konfiguration, Monitoring, Updates und Support. Sie nutzen die Tools, wir kümmern uns um den Betrieb, DSGVO-konform und hochverfügbar.
MCP, REST-API oder Function Calling?
Drei Wege, ein KI-Modell mit Ihren Systemen zu verbinden. Nur einer ist offen, sicher und modellunabhängig.
| Kriterium | MCP | REST-API | Function Calling |
|---|---|---|---|
| Standardisierung | Offenes Protokoll, herstellerneutral | Kein Standard, jede API anders | Proprietär, anbieterspezifisch |
| KI-Modell-Support | Jedes MCP-kompatible Modell | Manuelle Integration je Modell | Nur der jeweilige Anbieter |
| Tool-Beschreibungen | Strukturiert, maschinenlesbar | Manuell dokumentieren | JSON Schema, aber proprietär |
| Ressourcen & Prompts | Im Protokoll enthalten | Nicht vorgesehen | Nicht vorgesehen |
| Sicherheit & Kontrolle | Server kontrolliert jeden Zugriff | Muss separat gebaut werden | Teils Modell, teils extern |
| Zukunftssicherheit | Modellunabhängig, kein Lock-in | Immer manueller Aufwand | Vendor Lock-in |
Was MCP-Tools in der Praxis leisten
Ein KI-Modell, das nur Texte generiert, löst keine echten Geschäftsprobleme. Erst wenn es über MCP-Tools in Ihre Systeme eingreifen kann, wird es zum produktiven Werkzeug.
Der Unterschied im Alltag ist spürbar: Statt einer vagen Antwort auf die Frage nach dem aktuellen Lagerbestand eines Artikels bekommt Ihr Mitarbeiter die tatsächliche Zahl, direkt aus dem ERP abgerufen, gefiltert und formatiert. Kein manuelles Nachschlagen, kein Systemwechsel.
Dieselbe Logik gilt für Vertrieb, Dokumentenverarbeitung, Kommunikation und den IT-Betrieb. Wählen Sie einen Bereich, um typische Szenarien aus unseren Projekten zu sehen, sortiert nach dem System hinter dem jeweiligen Tool.
CRM & Vertrieb
- Salesforce- oder HubSpot-Einträge per Sprachbefehl anlegen und aktualisieren
- Leads automatisch qualifizieren und dem passenden Vertriebsmitarbeiter zuweisen
- Follow-up-E-Mails auf Basis aktueller CRM-Daten formulieren lassen
- Pipeline-Status abfragen und Berichte auf Knopfdruck generieren
- Angebote aus Stammdaten erzeugen und im CRM ablegen
Womit wir MCP Server bauen
Wir nutzen das offizielle MCP SDK in Python und TypeScript, die von Anthropic gepflegten Referenzimplementierungen. Daneben setzen wir auf bewährte Enterprise-Middleware und EU-gehostete Infrastruktur, ohne Kompromisse bei der Datensouveränität.
Wer braucht einen MCP Server?
Von der Idee zum laufenden MCP Server
Vier Schritte, transparent und ohne Überraschungen. Pilotphase inklusive, bevor der Server in Produktion geht.
Erstanalyse
Wir klären gemeinsam, welche Systeme und Prozesse sich für MCP eignen und welche Tools Ihr KI-Modell wirklich braucht.
Architektur & Planung
Wir entwerfen die MCP-Architektur: Transport, Authentifizierung, Tool-Definitionen und Sicherheitskonzept, schriftlich festgehalten.
Entwicklung & Testing
Implementierung der Tools, Integration in Ihre Systeme und ausführliche Tests mit echten Szenarien aus Ihrem Alltag.
Go-Live & Betrieb
Deployment auf Ihrer oder unserer EU-Infrastruktur, Schulung Ihrer Mitarbeiter und optionales Managed Hosting mit SLA.
MCP-Expertise im DACH-Raum
Wir setzen MCP seit dem Launch des Protokolls produktiv ein und kennen die Fallstricke aus echten Projekten.
MCP-Expertise von Anfang an
Wir arbeiten seit der Veröffentlichung des Model Context Protocols produktiv mit MCP. Von einfachen Dateisystem-Tools bis zu komplexen Enterprise-Integrationen kennen wir das Protokoll in der Praxis.
DSGVO-konform auf EU-Servern
Alle MCP Server laufen auf österreichischen oder EU-Servern. Granulare Zugriffskontrolle, Audit-Logging und Verschlüsselung sichern Datenschutz und Compliance ab.
Managed Service oder Self-Hosted
Sie entscheiden: Wir betreiben Ihren MCP Server als Managed Service mit SLA, oder Sie hosten selbst und erhalten von uns Entwicklung, Dokumentation und laufenden Support.
Häufige Fragen zu MCP Server & Model Context Protocol
Was Entscheider und Entwickler am häufigsten fragen, ehrlich beantwortet.
