KI braucht Kontext. MCP-Ansätze helfen, Unternehmensdaten standardisiert bereitzustellen – ohne jede Datenquelle einzeln in jedes KI-Tool zu integrieren.
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.
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.
Der Ansatz ist relativ neu und entwickelt sich. Wichtig ist, Konzepte pragmatisch zu pilotieren und Governance von Anfang an mitzudenken.
Je nach Architektur ja. Entscheidend sind Security, Zugriffskontrolle und die betroffenen Daten.
Über klare Policies, Minimierung der Daten (Need-to-know), Logging, Zugriffskontrolle und passende Betriebs-/Security-Konzepte.
