Begriff erklärt
MCP (Model Context Protocol) ist ein Ansatz, um KI-Modelle standardisiert mit Tools und Datenquellen zu verbinden. Ein MCP-Server kann als Brücke fungieren: Das LLM fragt Daten ab, der Server beschafft sie aus den benötigten Systemen.
Relevanz für Datenintegration
Unternehmensdaten liegen verteilt: Datenbanken, Fachsysteme, Files, Schnittstellenformate. Ohne Integrationsschicht entsteht hoher Aufwand und wenig Governance. MCP-Ansätze können helfen, Daten kontrolliert bereitzustellen – wichtig ist dabei eine bewusste Bewertung von Datenschutz und Sicherheit.
Typische Use Cases
- LLM soll Informationen aus mehreren Systemen abrufen (z. B. ERP + CRM + DMS).
- Lokale KI-Modelle mit Daten versorgen, die nicht direkt angebunden sind.
- Zentrale Brücke zwischen Unternehmenslandschaft und KI-Toolchain.
- Schrittweise Freigabe: erst read-only Kontext, später kontrollierte Aktionen.
Wie nubibase unterstützen kann
- Anbindung relevanter Datenquellen (DB, APIs, Files, Events) als Grundlage für KI-Kontext.
- Datenaufbereitung: Strukturierung, Filterung, Transformation, Zugriffskontrolle.
- Bereitstellung standardisierter Schnittstellen/Services für KI-Tools.
- Governance: Logging, Policies und Security-Design als Bestandteil der Architektur.
- Pilotierung von konkreten KI-Use Cases mit begrenztem Scope.
Häufige Fragen
Ist MCP schon ein etablierter Standard?
Der Ansatz ist relativ neu und entwickelt sich. Wichtig ist, Konzepte pragmatisch zu pilotieren und Governance von Anfang an mitzudenken.
Kann ein MCP-Server auch on-prem betrieben werden?
Je nach Architektur ja. Entscheidend sind Security, Zugriffskontrolle und die betroffenen Daten.
Wie verhindert man Datenabfluss?
Über klare Policies, Minimierung der Daten (Need-to-know), Logging, Zugriffskontrolle und passende Betriebs-/Security-Konzepte.