MCP-Server-Entwicklung für KI-Integration
Verbinden Sie Ihr Produkt mit der Welt der KI durch MCP
Wir entwickeln MCP-Server, die es jedem KI-Modell ermöglichen, mit Ihrem Produkt oder Service zu interagieren. Dies gibt KI-Innovatoren die Macht, es zu teilen und Ihr digitales Geschäft schnell und einfach bei neuen Nutzern und Märkten beliebt zu machen.
Multidisziplinäres Team
Globale Kunden
Unterstützt von unseren Lösungen
vs. Branchendurchschnitt
19+ Jahre Softwareentwicklungsexpertise, die 85+ Kunden in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce bedient.
Was ist MCP?
Die einfache Brücke zwischen KI und Ihrem Produkt
MCP (Model Context Protocol) ist ein universelles Interaktionsprotokoll, das als Verbindung zwischen KI-Modellen und externen Systemen fungiert. Es standardisiert die Integration und ermöglicht es der KI, nahtlos auf Ihre Daten, APIs und Geschäftstools zuzugreifen. MCP löst das Problem der Modellisolierung und verwandelt eigenständige KI in einen vollständig integrierten Teil Ihres digitalen Ökosystems. Sein flexibles Design ermöglicht es Organisationen auch, Funktionen mit optionalen Modulen und Microservices zu erweitern.
Stellen Sie sich den brillantesten Assistenten der Welt vor – fähig zu denken, zu schreiben und mit Lichtgeschwindigkeit zu analysieren – aber abgeschnitten von den Daten, die ihn nützlich machen; MCP ändert dies, indem es wie ein universeller USB-Anschluss für KI, wirkt und Modellen eine einfache, standardisierte Möglichkeit bietet, sich mit den Tools und Datenquellen zu verbinden, die sie benötigen, um ihr volles Potenzial zu erreichen.
Traditioneller Ansatz:
N models × M data sources = exponentielle Komplexität
Each integration requires custom development, testing, and maintenance, diverting valuable engineering resources from core business innovation.
Integration mit MCP:
N models + M data sources = lineare Skalierung
MCP provides universal compatibility across all AI models and data sources through a single, well-defined protocol.
MCP-Hauptfunktionen
Jede Organisation steht bei der KI-Einführung vor zwei Herausforderungen – Sie benötigen mehr relevanten Kontext für Ihre Modelle und müssen vermeiden, Integrationen für jede neue KI-Anwendung neu zu erstellen. MCP adressiert beide Herausforderungen und verwandelt Ihre KI-Investitionen in Motoren für nachhaltiges Wachstum und Innovation.
Standardisierte Konnektivität
Universelles Protokoll, das Modelle, Tools und Daten verknüpft. Reduziert benutzerdefinierten Integrations- und Wartungsaufwand.
Das N×M-Problem lösen
Einmal erstellen, jedes Modell mit jeder Quelle verbinden. Lineare Skalierung und schnellere Lieferzyklen.
Offenes Protokoll
Offen, herstellerneutral. Modelle oder Infrastruktur wechseln, ohne Integrationen neu zu schreiben.
Innovationsgetriebener Unternehmer
Der nächste Sprung in der KI: Modellen ihre Hände und Füße geben
KI-Modelle sind unglaublich mächtig, aber sie sind machtlos ohne die Fähigkeit, mit realen Daten und Tools zu interagieren. MCP sind ihre Hände und Füße. Es ist der nächste große Sprung in der KI – wir geben Modellen die Freiheit zu handeln, zu kommunizieren und sich zu integrieren, und verwandeln sie von isolierten 'Genies' in aktive, beitragende Mitglieder Ihres Unternehmens.
MCP-Architektur und technisches Framework
Das Model Context Protocol verwendet eine Client-Server-Architektur, die standardisiert, wie KI-Anwendungen mit externen Systemen interagieren, und bietet ein universelles Framework für den Kontextaustausch.
Host-Anwendung
Die KI-Anwendung, die mit Benutzern interagiert und Verbindungen initiiert. Beispiele sind Claude Desktop, KI-erweiterte IDEs wie Cursor und webbasierte LLM-Schnittstellen.
MCP-Client
Integriert in die Host-Anwendung zur Handhabung von Verbindungen mit MCP-Servern, übersetzt zwischen den Anforderungen des Hosts und dem Model Context Protocol.
MCP-Server
Bietet Kontext und Funktionen durch die Bereitstellung spezifischer Funktionen für KI-Anwendungen über MCP. Jeder Server konzentriert sich typischerweise auf einen spezifischen Integrationspunkt.
Transport-Schicht
Der Kommunikationsmechanismus zwischen Clients und Servern. MCP unterstützt sowohl STDIO für lokale Integrationen als auch HTTP+SSE für Remote-Verbindungen.
Sicherheitsschicht
Verwaltet Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung über alle MCP-Kommunikationen. Implementiert branchenübliche Protokolle für sichere Identitätsverifikation mit granularen Berechtigungskontrollen.
Integrationsschicht
Bietet Adapter und Konnektoren, die MCP mit bestehenden Unternehmenssystemen verbinden. Handhabt Datentransformation und erhält die Kompatibilität mit Legacy-Systemen.
MCP-Komponenten und Datenfluss
Detaillierte technische Spezifikationen und Implementierungsdetails
Aufbauend auf dem Architekturüberblick untersucht dieser Abschnitt die technischen Implementierungsdetails jeder MCP-Komponente und wie Daten zwischen ihnen fließen.
-
Transport-Handler: Implementieren Kommunikationsprotokolle und verwalten den Verbindungsstatus. Verantwortlich für das Aufbauen und Aufrechterhalten von Verbindungen mit MCP-Servern.
-
JSON-RPC-Prozessoren: Formatieren Anfragen und parsen Antworten gemäß der JSON-RPC 2.0-Spezifikation. Handhaben Request/Response-Matching und Fehlerverarbeitung.
-
Authentifizierungs-Manager: Handhaben Anmeldedaten und Sicherheitstoken für sichere Kommunikation. Verwalten den Token-Lebenszyklus einschließlich Akquisition, Speicherung und Erneuerung.
JSON-RPC-Beispiel
Anfrage-Format
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "get_resource",
"params": {
"resource_name": "company_data",
"parameters": {
"department": "sales"
}
},
"id": 1
}
Dieses Beispiel zeigt eine Standard-JSON-RPC 2.0-Anfrage zum Abrufen von Unternehmensdaten für die Verkaufsabteilung.
MCP-Client (Python)
Client-Implementierung
from mcp_client import MCPClient
# Initialize MCP client
client = MCPClient(
server_url="https://your-mcp-server.com",
auth_token="your_oauth_token"
)
# Example resource request
response = client.get_resource(
resource_name="company_data",
parameters={"department": "sales", "year": "2024"}
)
# Example tool execution
calculation_result = client.execute_tool(
tool_name="revenue_forecast",
parameters={"product_line": "enterprise", "quarters": 4}
)
print(f"Data retrieved: {response}")
print(f"Calculation result: {calculation_result}")
Dieser Python-Code demonstriert, wie man einen MCP-Client initialisiert, eine Ressourcenanfrage stellt und ein Tool ausführt.
-
Ressourcenanbieter: Stellen Informationsabruf-Endpunkte mit standardisierten Schnittstellen bereit. Verantwortlich für den Zugriff auf und die Formatierung von Daten aus Backend-Systemen.
-
Tool-Anbieter: Implementieren Rechendienste, die von KI-Anwendungen aufgerufen werden können. Führen Funktionen aus und geben Ergebnisse in standardisierten Formaten zurück.
-
Autorisierungsdienste: Verwalten Zugriffskontrolle und Berechtigungsverifikation. Setzen Sicherheitsrichtlinien durch und begrenzen den Zugriff basierend auf Benutzerberechtigungen.
Technische Spezifikationen
- Ressourcenanbieter sollten Caching für häufig abgerufene Daten implementieren, um die Leistung zu verbessern
- Tool-Anbieter müssen asynchrone Ausführung für langanhaltende Aufgaben mit Fortschrittsberichterstattung handhaben
- Autorisierungsdienste sollten granulare Berechtigungsmodelle mit rollenbasierter Zugriffskontrolle implementieren
- Alle Server-Komponenten sollten detaillierte Metriken für Überwachung und Optimierung enthalten
- Erwägen Sie die Implementierung von Rate-Limiting, um Ressourcenerschöpfung zu verhindern
// Example server-side resource provider implementation
class CompanyDataProvider implements ResourceProvider {
async getResource(params) {
const { department, year } = params;
// Verify permissions
if (!this.authService.hasAccess(this.context.user, `data:${department}`)) {
throw new PermissionError("Access denied to department data");
}
// Retrieve data from backend service
const data = await this.dataService.getDepartmentData(department, year);
// Format response
return {
data: data,
metadata: {
source: "ERP System",
lastUpdated: new Date().toISOString()
}
};
}
}
Die Transport-Schicht unterstützt die folgenden Protokolle, die jeweils für verschiedene Anwendungsfälle optimiert sind:
HTTP+SSE
Verwendet für Remote-Verbindungen zwischen Clients und Servern über Netzwerke.
- HTTP POST für Client-zu-Server-Anfragen im JSON-RPC 2.0-Format
- Server-Sent Events (SSE) für Server-zu-Client-Benachrichtigungen
- TLS-Verschlüsselung erforderlich für Produktionsumgebungen
- Typische Latenz: 50-200ms abhängig von den Netzwerkbedingungen
- Unterstützt Connection-Pooling für verbesserte Leistung
STDIO
Verwendet für lokale Verbindungen zwischen Prozessen auf derselben Maschine.
- Direkte Prozesskommunikation über Standard-Input/Output-Streams
- JSON-RPC 2.0-Nachrichten über stdin/stdout
- Kein Netzwerk-Overhead, minimale Latenz (<1ms)
- Ideal für die Einbettung von MCP-Servern in Anwendungen
- Automatisches Prozess-Lebenszyklus-Management
// Example transport layer configuration
const mcpClient = new MCPClient({
transport: {
type: "http+sse", // or "stdio" for local connections
endpoint: "https://your-mcp-server.com/api",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${token}`,
"User-Agent": "MCP Client v1.0"
},
reconnect: {
enabled: true,
maxRetries: 5,
backoffFactor: 1.5,
initialDelay: 1000
},
timeout: 30000 // 30 seconds
}
});
Der Client erstellt eine ordnungsgemäß formatierte JSON-RPC 2.0-Anfrage mit Methode, Parametern und ID. Diese Anfrage spezifiziert die Ressource oder das Tool, auf das zugegriffen wird.
Die Anfrage reist durch das gewählte Transportprotokoll (HTTP+SSE oder STDIO) zum MCP-Server. Die Transport-Schicht handhabt Verbindungsmanagement und Übertragungsgarantien.
Der Server validiert die Anmeldedaten des Clients und überprüft, ob der Client die Berechtigung hat, auf die angeforderte Ressource oder das Tool zuzugreifen. Authentifizierungstoken werden validiert und Berechtigungen überprüft.
Basierend auf der in der Anfrage spezifizierten Methode behandelt entweder ein Ressourcenanbieter oder Tool-Anbieter die Anfrage. Der Anbieter führt die notwendigen Operationen aus und bereitet eine Antwort vor.
Der Server formuliert eine JSON-RPC 2.0-Antwort mit dem Ergebnis oder Fehlerinformationen. Diese Antwort wird über die Transport-Schicht zurück an den Client gesendet, der die ursprüngliche Anfrage gestellt hat.
Leistungsüberlegungen
- Typischer Request-Response-Zyklus: 50-200ms für HTTP+SSE, <10ms für STDIO
- Connection-Pooling kann die Leistung für mehrere Anfragen erheblich verbessern
- Erwägen Sie Batch-Anfragen, um Round-Trips für mehrere Operationen zu reduzieren
- Implementieren Sie angemessene Timeouts zur Behandlung von Netzwerkproblemen oder Serverunavailability
- Fügen Sie detaillierte Protokollierung bei jedem Schritt für Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung hinzu
// Example JSON-RPC request and response
// Request
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "get_resource",
"params": {
"resource_name": "company_data",
"parameters": {
"department": "sales",
"year": "2024"
}
},
"id": 1
}
// Response
{
"jsonrpc": "2.0",
"result": {
"data": {
"revenue": 12500000,
"growth": 0.15,
"headcount": 34
},
"metadata": {
"source": "ERP System",
"lastUpdated": "2024-08-29T14:32:10Z"
}
},
"id": 1
}
MCP in Aktion: echte Beispiele unserer Entwicklungen
Sehen Sie, wie die MCP-Server-Client-Architektur leistungsstarke KI-Integrationen in verschiedenen Branchen schafft und bestehende Systeme ohne komplexe Neuentwicklung verbessert.
Enterprise-KI-Integrations-Fallstudien
Verbinden Sie KI-Funktionen mit Ihren bestehenden CRM-, ERP- und SaaS-Anwendungen mit minimaler Störung durch unsere MCP-Server-Architektur.
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MCP-Enterprise-KI-Integration
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Sichere Verbindungsschicht
- CRM-System-Konnektor (Salesforce, HubSpot)
- ERP-System-Konnektor (SAP, Oracle)
- SaaS-Anwendungs-Konnektoren
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Datenverarbeitungsschicht
- Echtzeit-Datennormalisierung
- Multi-Source-Datenintegration
- Datentransformations-Pipeline
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KI-Intelligenz-Schicht
- Business-Intelligence-Generierung
- Automatisierte Prozessverbesserung
- Entscheidungsunterstützungssystem
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Sichere Verbindungsschicht
Datenvereinheitlichung
Verbinden Sie isolierte Daten aus CRM-, ERP- und SaaS-Anwendungen
Prozessautomatisierung
Verbessern Sie Arbeitsabläufe mit KI-gestützter Automatisierung
Business Intelligence
Liefern Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Unternehmensdaten
Echte Erfolgsgeschichten
Verbesserung eines bestehenden CRM
Wir haben das CRM eines Kunden durch die Verbindung mit externen KI-Modellen über das MCP-Gateway gestärkt. Ihr Verkaufsteam kann jetzt automatisch Kundenprofile mit öffentlichen Daten anreichern und personalisierte E-Mails generieren, ohne das CRM zu verlassen.
Aufbau einer neuen B2B-Anwendung
Ein SaaS-Startup nutzte MCP als Grundlage für den Aufbau einer neuen Churn-Prediction-Anwendung. Anstatt kostspielige maßgeschneiderte Integrationen zu entwickeln, nutzten sie MCP für nahtlosen Echtzeitszugang zu den CRM-Daten ihrer Kunden und prädiktiven KI-Modellen.
IoT-Hardware-KI-Integration
Erweitern Sie Ihre bestehenden IoT-Geräte und Smart-Hardware mit fortschrittlichen KI-Funktionen durch nahtlose MCP-Server-Integration.
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MCP-IoT-KI-Integration
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Geräteverbindungsschicht
- Protokollintegration (MQTT, AMQP, CoAP)
- Edge-Gerätekonnektivität
- Sensordatensammlung
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Echtzeit-Verarbeitungsschicht
- Stream-Datenverarbeitung
- Zeitreihenanalyse
- Ereignisbasierte Trigger
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KI-Erweiterungsschicht
- Predictive Maintenance
- Anomalieerkennung
- Betriebsoptimierung
-
Geräteverbindungsschicht
Predictive Maintenance
Vorhersage von Geräteausfällen bevor sie auftreten
Qualitätskontrolle
Erkennung von Defekten in Echtzeit mit KI-Vision-Systemen
Prozessoptimierung
Optimierung von Produktionsprozessen in Echtzeit
Echte Erfolgsgeschichten
Predictive Maintenance für die Industrie
Für einen Fertigungskunden nutzten wir MCP, um Echtzeitdaten von IoT-Sensoren ihrer Ausrüstung an ein prädiktives KI-Modell zu streamen. Das System sagt nun erfolgreich potentielle Maschinenausfälle 48-72 Stunden im Voraus vorher.
Schaffung eines Smart-Home-Ökosystems
Ein Smart-Home-Gerätehersteller veröffentlichte ein öffentliches MCP für die Entwicklergemeinschaft. Dies ermöglichte es Drittentwicklern, innovative Apps für ihre Hardware einfach zu erstellen. Die resultierende Explosion an Funktionalität und Benutzerengagement.
Software-Anwendungs-KI-Integration
Verbinden Sie Ihre bestehenden Web-, Mobile- und Unternehmensanwendungen mit leistungsstarken KI-Modellen über unsere MCP-Server-Infrastruktur.
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MCP-Software-KI-Integration
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Anwendungsverbindungsschicht
- RESTful-API-Integration
- WebSocket-Verbindung
- SDK-Implementierung
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KI-Service-Schicht
- Modellauswahl und Routing
- Request-Processing-Pipeline
- Response-Optimierung
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Integrations-Erweiterungs-Schicht
- Benutzererfahrungs-Erweiterung
- Workflow-Intelligenz
- Inhalts- und Datenerweiterung
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Anwendungsverbindungsschicht
Inhaltsgenerierung
Erweitern Sie Apps mit KI-gestützter Inhaltserstellung
Intelligente Schnittstellen
Fügen Sie Konversations-KI-Funktionen zu Anwendungen hinzu
Intelligente Workflows
Verbessern Sie Anwendungsworkflows mit KI-Unterstützung
Echte Erfolgsgeschichten
KI-Inhaltsgenerierung für eine Mobile App
Eine Mobile App für Blogger integrierte einen KI-Assistenten mit unserem MCP-SDK. Benutzer können jetzt sofort Schlagzeilen, Post-Ideen und Social-Media-Untertitel generieren. Diese Funktion vereinfachte die Inhaltserstellung dramatisch.
Intelligente Schnittstelle für eine Web-App
Eine Web-App für die Buchung komplexer Reisen hatte aufgrund ihrer verwirrenden Benutzeroberfläche eine hohe Benutzerabbruchrate. Wir nutzten MCP, um einen konversationellen KI-Assistenten zu entwickeln. Benutzer beschreiben jetzt ihre ideale Reise in natürlicher Sprache, und die KI erstellt eine Reiseroute.
Welche Geschäftsherausforderungen kann MCP lösen?
Model Context Protocol ist nicht nur eine technische Lösung – es ist ein Geschäftstransformations-Tool, das kritische Herausforderungen angeht, denen sich Organisationen bei der KI-Implementierung heute gegenübersehen.
Siloed Daten A.
Getrennte Datensilos
Die meisten Organisationen haben Probleme mit kritischen Geschäftsdaten, die in separaten Systemen gefangen sind (CRM, ERP, Marketing-Plattformen, Support-Tickets).
MCP-Lösung:
Schafft standardisierte Verbindungen zwischen KI-Modellen und all Ihren Geschäftssystemen und bietet eine einheitliche Sicht ohne teure maßgeschneiderte Integrationen.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Reduce integration costs by up to 60% compared to traditional approaches
- Treffen Sie KI-gestützte Entscheidungen basierend auf vollständigen Daten anstatt fragmentierten Informationen
- Eliminierung doppelter Dateneingabe über Systeme hinweg
Langsame Markteinführung für KI-Features
Das Hinzufügen von KI-Funktionen zu digitalen Produkten erfordert typischerweise Monate an Entwicklungsarbeit für jede neue Funktion.
MCP-Lösung:
Standardisiert, wie KI sich mit Ihren Anwendungen verbindet, und ermöglicht die schnelle Bereitstellung neuer KI-Funktionen ohne Neubau von Integrationen.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Starten Sie KI-Features 3-4x schneller als bei traditioneller Entwicklung
- Schnelle Reaktion auf Markttrends und Kundenanforderungen
- Testen Sie neue KI-Funktionen mit minimalen Entwicklungsressourcen
Sicherheitslücken-Management
IoT-Geräte werden oft zu Sicherheitsrisiken aufgrund veralteter KI-Modelle und inkonsistenter Sicherheitspraktiken.
MCP-Lösung:
Schafft eine standardisierte, wartbare Verbindung zwischen Geräten und KI-Services mit konsistenten Sicherheitsmustern.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Reduzierung von Sicherheitsvorfällen durch standardisierte Authentifizierung
- Schnelle Behebung von Schwachstellen in Ihrem Geräte-Ökosystem
- Aufbau von Kundenvertrauen durch nachweisbare Sicherheitspraktiken
Anbieter-Lock-in-Risiko
Unternehmen befürchten, von spezifischen KI-Anbietern abhängig zu werden, was ihre Flexibilität bei der Einführung neuer Technologien einschränkt.
MCP-Lösung:
Schafft eine standardisierte Verbindungsschicht, die mit mehreren KI-Modellen funktioniert und es Ihnen ermöglicht, Anbieter zu wechseln, ohne Integrationen neu zu erstellen.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Behalten Sie Verhandlungsmacht mit KI-Anbietern
- Schnelle Einführung neuer, leistungsstärkerer KI-Modelle, sobald sie entstehen
- Schaffen Sie eine zukunftssichere Architektur, die sich mit dem Markt entwickelt
Skalierungs-Engpässe
Während digitale Produkte wachsen, haben traditionelle KI-Integrationen Schwierigkeiten, erhöhte Datenvolumen und Benutzerinteraktionen zu bewältigen.
MCP-Lösung:
Bietet eine standardisierte, skalierbare Architektur für KI-Verbindungen, die mit Ihren Geschäftsanforderungen wachsen kann.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Unterstützung von Unternehmens-Operationen ohne Leistungseinbußen
- Beibehaltung konsistenter Antwortzeiten auch bei Nutzungsspitzen
- Reduzierung der Infrastrukturkosten durch effizientere Ressourcennutzung
Fragmentierte Geräte-Intelligenz
Smart-Hardware operiert oft isoliert, mit begrenzter Fähigkeit, Kontext zwischen Geräten und Anwendungen zu teilen.
MCP-Lösung:
Schafft eine standardisierte Möglichkeit für KI-Systeme, mit Ihrer Hardware zu kommunizieren, und ermöglicht koordinierte Intelligenz im gesamten Geräte-Ökosystem.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Schaffen Sie wertvollere Produkte durch Ökosystem-Integration
- Ermöglichen Sie neue Features durch geräteübergreifende Intelligenz
- Differenzieren Sie sich von Konkurrenten durch anspruchsvollere Gerätekoordination
Geschäftsvorteile
MCP-Entwicklung und Integrationslösungen
Wir bieten zwei MCP-Entwicklungspakete an – eines für digitale Produkte und eines für Smart-Hardware. Jedes Paket ist auf Ihre geschäftlichen und technischen Anforderungen zugeschnitten und kombiniert fachkundige Technik mit kosteneffizienter Lieferung. Unser Ziel ist es, nahtlose KI-Integration zu gewährleisten, die Ihr Produkt stärkt, ohne bestehende Abläufe zu stören.
MCP für digitale Produkte
Transformieren Sie Ihre SaaS-, CRM- oder ERP-Systeme mit KI-bereitem MCP, das Intelligenz, Automatisierung und Kundenwert hinzufügt.
Wie wir es entwickeln ▼
Was Sie erhalten ▼
MCP für Smart Hardware
Verwandeln Sie Ihre Geräte in intelligente, KI-gestützte Produkte mit MCP, das Hardware mit der intelligenten Cloud verbindet.
Wie wir es entwickeln ▼
Was Sie erhalten ▼
Ökosystem-Akteure und Ablauf
Verständnis der Rollen, Interaktionen und Prozessabläufe innerhalb des Model Context Protocol-Ökosystems.
1 Entwickler (SDH)
Entwicklung der MCP-Lösung von Ende zu Ende: Client-Server-Komponenten, API-Integrationen und erforderliche KI-Modelle und Features.
Bewährte Unternehmenslösungen
Umfangreiche Erfahrung in der Verbindung komplexer Systeme wie CRM, ERP und SaaS-Plattformen.
Fortschrittliche KI-Implementierung
Spezialisiert auf Predictive Analytics, Computer Vision und Prozessoptimierung.
2Kunde (Unternehmen)
Bereitstellung von Datenzugriff und Authentifizierung, Definition von Integrationszielen — SDH liefert eine schlüsselfertige MCP-Lösung, die mit KI verbunden ist.
3Kunden des Kunden (Endbenutzer / Partner)
Nutzen Sie KI-gestützte Funktionen und nahtlose Integrationen, die höheres Engagement und höhere Verkäufe für die Produkte und Dienstleistungen des Kunden fördern.
Schnelle Entwicklung
Nutzen Sie eine leistungsstarke, gut dokumentierte API, um Integration und Feature-Bereitstellung zu beschleunigen.
Sichere und skalierbare Verbindung
Gewährleisten Sie einen reibungslosen, zuverlässigen und sicheren Datenfluss zwischen Ihren Anwendungen und dem MCP.
Wie vergleicht sich das Model Context Protocol mit Retrieval-Augmented Generation? Obwohl beide KI-Fähigkeiten verbessern, dienen sie grundlegend unterschiedlichen Zwecken im KI-Ökosystem.
Der universelle Konnektor für KI-Aktionen
Die Wissenserweiterungs-Engine
Hauptzweck
Ermöglicht bidirektionale Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Tools/Datenquellen sowohl für Informationsabruf als auch für Aktionsausführung.
Verbessert KI-Antworten durch Abruf relevanter Informationen aus Wissensbasen zur Verbesserung der sachlichen Genauigkeit.
Mechanismus
Standardisiertes Protokoll für KI, um externe Funktionen aufzurufen und strukturierte Daten anzufordern, was dynamische Kontextintegration ermöglicht.
Ruft Informationen aus Wissensbasen basierend auf Benutzeranfragen ab und erweitert dann die Eingabeaufforderung des Modells vor der Generierung.
Ausgabetyp
Strukturierte Tool-Aufrufe mit Echtzeit-Datenaustausch und Funktionsausführungsfähigkeiten.
Textantworten, erweitert durch externe Dokumente zur Verbesserung der sachlichen Genauigkeit der Generierung.
Interaktionsmodell
Aktive Interaktion mit externen Systemen – Bereitstellung einer 'Grammatik' für KI zur direkten Nutzung externer Fähigkeiten.
Passive Informationsabruf zur Information der Textgenerierung – normalerweise nicht für die Ausführung von Aktionen konzipiert.
Standardisierung
Offener Standard, der definiert, wie KI-Anwendungen Kontext für Modelle bereitstellen – reduziert den Bedarf an benutzerdefinierten APIs zwischen Anbietern.
Eine Technik zur Verbesserung von KI-Antworten – kein universelles Protokoll für Tool-Interaktion.
Typische Anwendungsfälle
- KI-Agenten, die komplexe Aufgaben ausführen (Buchungen, CRM-Updates)
- Abruf von Echtzeitdaten
- Unternehmenssystem-Integrationen
- Frage-Antwort-Systeme
- Sachliche Chatbots
- Dokumentenzusammenfassung
- Reduzierung von Halluzinationen
Flexible Pricing & Development Options
Choose Your Option That Fits Your Needs & Budget
Core MCP Development
A secure MCP server deployed as your AI backbone. Includes the first LLM connector to get you started.
MCP + KI-Integration
MCP extended with advanced AI integrations. Combine multiple LLMs and essential AI modules for real-world impact.
Full Product Development
An end-to-end delivery model: from discovery and design to MCP, AI integrations, and long-term support.
Projekt Kosten Overview
Die Kosten variieren je nach Projektumfang, erforderlichen Integrationen, KI-Modulen, Bereitstellungsumgebung sowie Entwicklungszeit und beteiligten Spezialisten.
Je nach gewähltem Engagement-Modell, Komponenten und Anforderungen erstellen wir nach der Analyse Ihrer Anforderungen, Architektur und Roadmap ein maßgeschneidertes Angebot. Dies gewährleistet, dass Sie eine transparente Aufschlüsselung von Aufwand, Zeitplan und Kosten erhalten, bevor die Entwicklung beginnt.
Erhalten Sie eine genaue Schätzung, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist
Keine Verpflichtung erforderlich • Expertenkonsultation • Detaillierte Projektaufschlüsselung
Während dieser Vergleich ihre Unterschiede hervorhebt, sind MCP und RAG keine konkurrierenden Technologien – sie sind komplementäre Ansätze, die zusammen für noch leistungsfähigere KI-Lösungen verwendet werden können. RAG zeichnet sich durch die Verbesserung des Wissensabrufs aus, während MCP das Framework für standardisierte Konnektivität und Aktionsausführung bietet.
Die Kombination von RAG für Informationsabruf und MCP für standardisierten Zugriff und Aktionsausführung schafft anspruchsvolle Enterprise-KI-Lösungen.
Softwarearchitekt
Spitzentechnologien, die wir nutzen
We’ve spent over 12 years building enterprise software and AI solutions. Using the right mix of cloud, DevOps, IoT, and mobile tech, we deliver MCP systems that are secure, scalable, and shaped around your business needs.
KI-Modelle
Integrationstechnologien
Server-seitige Technologien
IoT- und Hardware-Integration
Cloud & Infrastruktur
Sicherheit & Compliance
Enterprise-Sicherheits- und Compliance-Framework
Built-in security layer for MCP integrations: authentication, encryption, audit, and regulatory alignment (GDPR, HIPAA, SOC 2, PCI-DSS).
Authentifizierung und Autorisierung
OAuth 2.0, mTLS / JWT, rollen- und bereichsbasierte Richtlinien, Zugriff mit geringsten Privilegien, zentralisierter Token-Lebenszyklus. Verhindert Modellüberbelichtung und erzwingt kontrollierte Tool-/Datenzugriffe.
Datenschutz und Verschlüsselung
TLS 1.3 im Transit, optionale Ende-zu-Ende-Payload-Verschlüsselung für sensible Kanäle, strukturierte Redaktions-Pipeline und Klassifizierungs-Hooks zur Einhaltung der GDPR/HIPAA-Datenverarbeitung.
Audit und Überwachung
Unveränderliches Ereignisprotokoll: wer / was / wann / Modellaufrufkontext. SIEM-Export (Elastic, Splunk), Anomalieerkennungs-Hooks, Aufbewahrungsrichtlinien für SOC 2 und forensische Analyse.
Contextual Isolation
Strict separation of AI session memory prevents cross-tenant leakage; per-context revocation & dynamic sanitization.
Healthcare / PHI
Structured PHI scrubbing, access journaling, tamper-evident logs; supports HIPAA technical safeguards & HITRUST mapping.
Financial & Sovereignty
Region-bound deployment (EU / US), deterministic data routing, PCI-DSS segmentation & encryption domain separation.
Governance Integration
Exports to SIEM, IAM alignment, policy-as-code (OPA) hooks, automated evidence bundles for audits.
MCP Entwicklungs- & Lieferprozess
Our proven methodology ensures secure, scalable, and future-proof MCP solutions — from first consultation to long-term support.
Entdeckung & Erfassung technischer Anforderungen
Wir beginnen mit einer tiefgreifenden technischen Bewertung: Analyse der Systemarchitektur, des Datenflusses und der Integrationspunkte.
Ergebnis: Detailliertes technisches Spezifikationsdokument mit Architekturdiagrammen und Systeminteraktionskarten.
Systemarchitektur-Design
Wir erstellen einen modularen Bauplan des MCP-Client-Server-Systems: Client-Layer, Server-Layer und Kommunikationsprotokolle.
Entwicklungsvorteile:
- Modulares Komponentendesign ermöglicht parallele Entwicklung
- Klare Trennung der Belange für wartbaren Code
- Standardisierte Schnittstellen für konsistente Entwicklung
- Zukunftssichere Architektur unterstützt Feature-Erweiterung
Core Entwicklung Process
Parallele Entwicklung von Client und Server mit sauberem API-Design, Service-Integration und robustem Backend.
Entwicklungsansatz:
Client-Entwicklungs-Track: Komponentendesign → Frontend-Framework-Setup → Service-Integration → UI-Entwicklung → Testen
Server-Entwicklungs-Track: API-Design → Datenbankschema → Service-Layer-Entwicklung → Integrationspunkte → Testen
Systemintegration und Testen
Umfassende Tests und Automatisierung, um sicherzustellen, dass alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten, unterstützt durch CI/CD-Pipelines.
Qualitätssicherungsprozess:
Unit-Tests → Integrationstests → Systemtests → Leistungstests → Benutzerakzeptanz
Bereitstellungsarchitektur
Wir liefern eine zuverlässige Bereitstellungs-Pipeline mit Infrastructure as Code, Container-Orchestrierung und Multi-Umgebungs-Strategie.
Bereitstellungs-Workflow:
Code-Repository → Build-Pipeline → Artefakt-Erstellung → Umgebungs-Bereitstellung → Verifikation
Wissensübertragung und laufende Entwicklung
Wir bieten vollständige Dokumentation, Entwicklerschulung und laufende Unterstützung – damit Ihr Team schneller skalieren und innovieren kann.
Wissensübertragungsaktivitäten:
Architektur-Walkthrough → Code-Review → Entwicklungs-Training → Fehlerbehebungsübungen → Verbesserungsplanung
Eine Expertenlösung für jede Komplexität
In einer sich ständig verändernden Tech-Landschaft brauchen Sie mehr als einen Lieferanten – Sie brauchen einen Partner, der Ihre Vision versteht.
Wir haben SDH IT auf einer Grundlage von Vertrauen und langfristiger Zusammenarbeit aufgebaut. Wir bauen nicht nur Lösungen; wir bauen Beziehungen auf, die Ihr Unternehmen befähigen, jahrelang zu gedeihen.
Warum eine Partnerschaft mit SDH Global?
Maßgeschneiderte Lösungen
Anders als Einheitslösungen von größeren Anbietern passen wir unsere MCP-Integration an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen an. Das bedeutet schnellere Wertschöpfung und Lösungen, die tatsächlich Ihre einzigartigen Herausforderungen lösen.
Wettbewerbsfähige Preise
Our focused approach allows us to offer enterprise-grade technology at prices 30-40% lower than major cloud providers. You get all the capabilities without the premium pricing that often comes with bigger names.
Rapid Bereitstellung
Unser optimierter Onboarding-Prozess bringt Sie in Tagen, nicht Monaten, zum Laufen. Während Konkurrenten durchschnittlich 3-6 Monate Bereitstellungszeit benötigen, gehen unsere Kunden typischerweise innerhalb von 2-4 Wochen live.
Bereit, Ihr digitales Business in die Zukunft zu führen?
Kontaktieren Sie uns noch heute, um eine Beratung mit unseren MCP-Experten zu vereinbaren und Ihre KI-Integrations-Roadmap zu beschleunigen.
Durch die Übernahme von MCP-Entwicklungs-Best-Practices können Sie KI-Datenintegrationen optimieren, Sicherheitskontrollen stärken und langfristige Wartung reduzieren. Unsere Spezialisten begleiten Sie von der Entdeckung bis zur Bereitstellung und stellen sicher, dass Ihre MCP-Architektur mit den Geschäftszielen übereinstimmt.
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Entfesseln Sie das volle Potenzial von MCP mit SDH – Unterstützt von branchenzertifizierten Experten!
The agile SDH team of 100+ experts, with offices in Ukraine, Germany, and the USA, delivers cutting-edge Model Context Protocol solutions for AI integration. With 19+ years of experience across multiple industries and 85+ satisfied clients worldwide, we transform standalone AI models into powerful business tools. Our solutions currently serve over 9 million end users globally, with implementation timeframes 60% faster than industry standards.
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Was unsere Kunden über unsere Dienstleistungen sagen
USA, Washington
President & Chief Customer Officer, FieldHub
Sie führen uns konsequent in Richtung langfristiger Ergebnisse mit Flexibilität, anstatt kurzfristiger, einfacher Lösungen.
Software Development Hub hat jährlich etwa 30 Entwicklungsprojekte geleitet. Ihre sorgfältige Entwicklung und strenge Tests haben bereits zu fehlerfreien Bereitstellungen geführt. Darüber hinaus werden sie für ihre freundliche, effiziente und schnelle Arbeitsweise während der gesamten Zusammenarbeit gelobt.
FAQ
Eine vollständige MCP-Implementierung dauert typischerweise 2-4 Wochen für die anfängliche Einrichtung und Integration in Ihre bestehenden Systeme. Für Unternehmens-Deployments mit mehreren Datenquellen und komplexen Sicherheitsanforderungen kann sich dies auf 6-8 Wochen erstrecken. Der Zeitrahmen variiert je nach Anzahl der zu verbindenden Systeme, Komplexität der Datenstrukturen und Sicherheitsanforderungen. Unser phasenweise Ansatz gewährleistet, dass Sie innerhalb der ersten 10 Geschäftstage ersten Wert sehen, mit iterativen Verbesserungen nach dem anfänglichen Deployment.
We recommend prioritizing systems based on three key factors: business impact, implementation complexity, and user adoption potential. Our discovery process helps identify "quick wins" — systems where MCP integration will deliver immediate business value with minimal technical friction. Typically, we start with connecting AI models to structured databases, knowledge bases, or internal tools that your teams use daily. This approach creates visible ROI within the first phase while building momentum for more complex integrations. We'll help you develop a prioritization matrix during our initial assessment to ensure your implementation roadmap aligns with your strategic objectives.
Die häufigsten Herausforderungen, denen sich Organisationen bei der MCP-Implementierung gegenübersehen, umfassen die Kompatibilität mit Legacy-Systemen, die Integration von Sicherheitsrichtlinien, Datenqualitätsprobleme und die organisatorische Adoption. Legacy-Systeme verfügen oft nicht über moderne APIs und erfordern die Entwicklung benutzerdefinierter Konnektoren. Sicherheitsrichtlinien müssen möglicherweise verfeinert werden, um KI-Workflows zu berücksichtigen und gleichzeitig die Compliance aufrechtzuerhalten. Inkonsistenzen in der Datenqualität können die KI-Leistung beeinträchtigen und erfordern Bereinigungsprozesse. Für die organisatorische Adoption können Stakeholder unterschiedliche Erwartungen an KI-Fähigkeiten haben. Unsere Implementierungsmethodik geht diese Herausforderungen proaktiv durch umfassende Bewertung, benutzerdefinierte Konnektor-Entwicklung, sicherheitsorientiertes Architektur-Design und Change-Management-Unterstützung an, um eine reibungslose Adoption in allen Teams zu gewährleisten.
MCP ROI can be measured across several dimensions: operational efficiency, development acceleration, and business impact. For operational efficiency, we track metrics like reduced integration maintenance costs (typically 65% reduction), decreased API-related incidents, and improved system reliability. For development acceleration, we measure time-to-market for new AI features (usually 3-4x faster), reduction in developer hours spent on integration tasks, and increased feature velocity. Business impact metrics include improved AI response quality, enhanced user satisfaction, and specific KPIs relevant to your use cases (e.g., customer service resolution times, content production rates, data analysis speed). Our implementation includes a tailored ROI framework with baseline measurements and ongoing tracking to quantify your investment returns.
MCP is designed to minimize maintenance overhead, but some ongoing activities ensure optimal performance. Regular monitoring of connection health and performance metrics is recommended, which can be automated through our monitoring framework. When upstream systems or APIs change, connectors may require updates, though MCP’s modular design isolates these changes to specific components rather than requiring full re-implementation. Security updates and compliance audits should be conducted quarterly or when regulatory requirements change. Many clients opt for our managed service package, which includes proactive monitoring, automatic updates to connectors, quarterly security reviews, and performance optimization. This typically reduces internal maintenance requirements by 80% compared to custom integration approaches.
Ja, MCP ist darauf ausgelegt, nahtlos in bestehende Unternehmenssicherheits- und Governance-Frameworks zu integrieren. Es unterstützt Standard-Authentifizierungsmechanismen (OAuth 2.0, SAML, JWT), rollenbasierte Zugriffskontrollen und kann bestehende Identitätsanbieter nutzen. Für Governance bietet MCP umfassende Audit-Protokollierung, die in Ihre bestehenden SIEM-Systeme, Compliance-Reporting-Tools und Monitoring-Dashboards eingespeist werden kann. Unsere Implementierung umfasst eine Sicherheitsintegrationsbewertung zur Identifizierung von Verbindungspunkten mit Ihrer aktuellen Sicherheitsinfrastruktur, um sicherzustellen, dass MCP Ihre etablierten Sicherheitskontrollen verstärkt und nicht umgeht. Für regulierte Branchen bieten wir Dokumentationspakete, die zeigen, wie MCP spezifische Compliance-Anforderungen unterstützt, Audit-Prozesse vereinfacht und Ihre Governance-Standards aufrechterhält.
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