MCP Server implementieren
MCP-Server verbinden Ihre KI-Agenten standardisiert und kontrolliert mit Unternehmenssystemen und Daten. Dies ermöglicht einen effizient skalierbaren Einsatz von KI-Agenten auch in komplexen IT-Landschaften.
Wir unterstützen Sie dabei end-to-end: Strategie, Umsetzung, Betrieb:
Strategisches Setup eines MCP-Servers
Statt komplexer und oft manueller Integrationen können Sie mit einem MCP-Server gezielt Unternehmensanwendungen, Datenquellen und Schnittstellen standardisiert anbinden. Zugriffe und Rollen lassen sich dabei granular steuern und kontrollieren.
Neben der Einrichtung und Konfiguration ist es entscheidend, eine klare Strategie zu entwickeln, die technische Anforderungen, Skalierbarkeit, Kompatibilität und Sicherheitsaspekte berücksichtigt. Nur so lässt sich der großflächige Einsatz von KI-Agenten im Unternehmen sicherstellen.
Dabei unterstützen wir Sie mit unseren Implementierungs-Paketen - von der Strategie über die Umsetzung bis zum Betrieb.
Konzeption & Implementierung
Strategie-Workshops
Dauer: 1-2 Wochen
- Use-Case-Sichtung und Bewertung
- Governance Check
- Identifizierung von Quick Wins
- ROI Hypothesen
-
"MCP Fit“ Evaluierung
für Microsoft-Plattformen wie Microsoft Fabric/OneLake/Power BI/Microsoft 365/Dynamics 365 oder weitere Anwendungen von Drittanbietern
Ergebnis: Sie wissen, für welche Anwendungen und Use-Cases Sie MCP-Server sinnvoll einsetzen können.
Konzept & Pilotierung
Dauer: 4-8 Wochen
- Erstellung eines Sicherheitskonzept, eines Rollen-Konzepts und auf welchen Umfang welche Rolle zugreifen darf
- Zwei produktionsnahe Journeys (z. B. Sales Quarterly-Business-Report, Incident Operations)
-
Datenanalyse
Setup von KPIs und Etablieren einer Messung, Analyse und Optimierung für Kennzahlen wie Antworttreue, Time to Insight, Ticket Bearbeitungszeit, etc. sowie zur Messung des ROI -
Implementierung
von 1–2 MCP Servern und Anbindung entsprechend der Pilot-Cases, je nach architektonisch sinnvollem Pattern, z. B. für Fabric GraphQL & Dynamics 365
Ergebnis: Sie haben erste Use-Cases und Konzepte definiert, verfügen über ein finalisiertes Sicherheitskonzept und können das MCP-Projekt starten
Skalierung & Betriebsmodell
Dauer: ab 4 Wochen
- Ausweitung der MCP-Server-Nutzung für das Unternehmen
- Architektonische Entscheidungen zu Multi Server Design bei mehreren MCP-Servern
-
Monitoring
der Kennzahlen in Betrieb und Wartung, Logging sowie Optimierung
-
Setup Kostensteuerung
und Alerting-Mechanismen bzgl. definierter Ressourcengruppen - Kontinuierliches Festlegen eines Prompt Katalogs
- Versionierung
- Umsetzung von Sicherheitsmechanismen
-
Enabling der Data-/BI-/Automation Teams
zur unternehmenseigenen Verwaltung von Ressourcen, Prompts & Fähigkeiten -
Setup weiterer CRM-Module
Dynamics Customer Insights, Customer Service, Field Service
Ergebnis: Skaliertes Modell steht dem gesamten Unternehmen und allen Stakeholdern zur Verfügung und ermöglicht schnellere und einfachere Implementierung von KI-Agenten unter Berücksichtigung aller Governance- und Compliance-Anforderungen
Wir zeigen Ihnen, wie ein MCP-Server die Nutzung von KI im Unternehmen beschleunigt!
MCP-Server-Demo anfragenZiel der MCP Server Implementierung
Möglicher wirtschaftlicher Impact, konkrete Werte variieren nach Reifegrad und Datenlage
40-60 % weniger Aufwand
bei neuen AI Integrationen (Standard statt Custom Adapter)
20–35 % Produktivitätsgewinn
in Analysten-/Ops-Teams durch schnellere Recherchen, weniger Kontext Hopping
25–50 % geringere Wartungskosten
durch wiederverwendbare Server und Prompts
MCP-Server im Microsoft-Kosmos
Anwendungsbeispiele
Fabric & Data Lake Analytics Copilot
Natürlichsprachliche Fragen an Lakehouse/Warehouse/Semantic Models; automatische Insights; Quarterly-Business-Reviews (QBR); KPI Abweichungsanalysen.
Beispiel: Ein Fabric RTI MCP-Server kann KQL-Abfragen ausführen, um Echtzeit-Daten aus Datenbanken abzurufen.
Dynamics 365 & Dataverse
Vertriebs und Service Workflows: Ticket Zusammenfassungen, Angebotsentwürfe, Kundenauskunft und Historie, Datenerfassung – sicher per Tools.
Power BI & Semantic Models
Abfragen, Schema-Erkundung, KPI-Erklärungen, automatische Narrative sowie generative Berichts-Workflows.
Microsoft 365 & Graph
SharePoint-Dokumente, E-Mails, Kalender, Teams-Chats als kuratierte Ressources; Freigaben durch den User.
Real Time Intelligence (RTI) & ADX
Anomalieerkennung & Trendstärken-Messung sowie Alarmierung mittels Agent Actions (z. B. Ticket erstellen, Runbook starten) – inklusive KQL Abfragen via MCP Server.
Im Zusammenspiel
Data Lake & MCP
Der Data Lake bleibt die Single Source of Truth. Während der Data Lake die Daten & Policies verwaltet, stellt MCP diese für KI-Agents sicher zur Verfügung und ergänzt den Data Lake als Interaktionsschicht für KI-Tools.
Sie möchten die KI-Nutzung im Unternehmen ermöglichen und einen MCP-Server implementieren?
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Sicherheit von MCP-Server
So werden Security-Aspekte von MCP-Servern umgesetzt
Explizite Zustimmung
Jeder Tool Aufruf erfordert User Approval
Scopes & Least Privilege
Nur freigegebene Ressourcen/Tools sind sichtbar.
Protokollierung
Vollständige Nachvollziehbarkeit, wer was wann genutzt hat.
Mandanten-Trennung
Pro Tenant gibt es eigene Server/Keys/Secrets.
Bring-Your-Controls
MCP kann integriert werden mit Microsoft Entra ID, Purview, Data Loss Prevention & Sensitivity Labels.
Visionen werden Erfolgsgeschichten
Referenzen mit KI
FAQ
Antworten auf häufig gestellte Fragen zu MCP-Servern.
Unterstützt Microsoft MCP?
Ja, u. a. in Fabric Szenarien (GraphQL, RTI/ADX) und zunehmend in allen weiteren Ökosystemen.
Brauchen wir ein Data Lake Re-Design?
Nein, MCP dockt an bestehende Data Lakes oder Modelle an.
Wie schützen wir unsere Systeme, z. B. vor Prompt-Injections und Tool-Manipulationen?
Gemeinsam erarbeiten wir in unserer Konzeptions- und Pilotphase ein umfassendes Security-Konzept inkl. Rechtevergabe, Logging und Scoping, sodass alle Interaktionen überwacht und geschützt werden.
