Grundlagen für agentische KI schaffen

MCP ist ein offener Standard, der darauf ausgelegt ist, eine einheitliche, universelle Sprache für KI-Agenten und große Sprachmodelle (LLMs) zur Kommunikation mit externen Systemen zu schaffen. Sein Hauptzweck besteht darin, einem KI-Agenten oder KI-Assistenten die sichere Anbindung an eine Anwendung (z. B. einen Datenkatalog), Datenquellen und Tools zu ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Antworten und Aktionen der KI nicht nur auf ihren allgemeinen Training-Daten basieren, sondern im spezifischen Echtzeit-Kontext der Datenlandschaft Ihres Unternehmens verankert sind.

Der Actian MCP Server ist unsere Umsetzung des offenen MCP-Standards. Er fungiert als sichere Brücke, die Ihre KI-Tools (wie Claude oder Microsoft Copilot) direkt mit den umfangreichen Echtzeit-Metadaten der Actian Data Intelligence-Plattform verbindet. Er ermöglicht es sowohl menschlichen Nutzern als auch KI-Agenten, Ihren Datenkatalog im Dialog abzufragen, um Datenbestände zu entdecken, Geschäftsterminologie zu verstehen und komplexe Datenbeziehungen abzubilden, ohne dabei jemals ihren Workflow verlassen zu müssen.

Unsere wichtigsten Alleinstellungsmerkmale liegen in der Architektur unserer Plattform und unserem strategischen Ansatz begründet:

• Knowledge Graph-Grundlage: Die Data Intelligence Plattform von Actian basiert von Grund auf auf einem nativen Knowledge Graph. Dies ermöglicht unserem MCP Server ein besseres und genaueres Verständnis komplexer Datenbeziehungen und semantischer Bedeutungen im Vergleich zu Plattformen, die nicht Knowledge Graph-nativ sind. Das Ergebnis ist ein qualitativ hochwertigerer Kontext für Ihre KI.
• Fokussierte, hochwertige Tools: Actian konzentriert sich auf eine sorgfältig ausgewählte Reihe wirkungsvoller MCP-Tools, die die wichtigsten Herausforderungen bei der Daten-Discovery und -Auswertung lösen. Dieser Ansatz liefert schneller greifbare Ergebnisse und vermeidet die Komplexität eines zu breit gefächerten Tool-Sets.
• Engagement für offene Standards: Indem wir auf dem offenen MCP-Standard aufbauen, stellen wir sicher, dass unser Server auf Interoperabilität ausgelegt ist und sich mit dem sich schnell verändernden KI-Ökosystem weiterentwickeln kann, wodurch wir Sie vor einem Lieferanten-Lock-in schützen.
  

Context Engineering ist der entscheidende Prozess, bei dem der KI zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Informationen bereitgestellt werden, um sicherzustellen, dass ihre Handlungen präzise und zuverlässig sind. Der Actian MCP Server wurde speziell für diesen Zweck entwickelt:

• Es verankert die KI in der Realität: Durch die direkte Anbindung an den Datenkatalog wird verhindert, dass die KI "halluziniert" oder falsche Daten verwendet.
• Es bringt der KI Ihre Geschäftssprache bei: Mit Actian MCP kann ein Analyst mithilfe von KI genau nachvollziehen, wie ein bestimmter Geschäftsbegriff in seinem Unternehmen definiert ist, bevor er versucht, diesen zu analysieren.
  
• Es zeigt der KI, wo sie suchen muss: Es hilft den Nutzern dabei, genau den zertifizierten Datensatz zu finden, den sie benötigen, um präzise Erkenntnisse zu gewinnen.
  

Im Wesentlichen verwandelt der Actian MCP Server Ihren passiven Datenkatalog in ein aktives, abfragbares „Gehirn“, auf das Ihre KI-Agenten zurückgreifen können, bevor sie Maßnahmen ergreifen.

Der Actian MCP Server ist darauf ausgelegt, sich mit einer Vielzahl von KI-Assistenten und Automatisierungs-Frameworks zu verbinden. Zu den Tools, deren Kompatibilität bestätigt wurde, gehören:

• Claude
• Cursor
• Windsurf
• Microsoft Copilot Studio
• ChatGPT

Da unser Server auf dem offenen MCP-Standard basiert, gehen wir davon aus, dass diese Liste kompatibler Tools im Zuge der Weiterentwicklung des Ökosystems weiter wachsen wird.

Der Actian MCP Server bietet eine Reihe von Tools, mit denen Sie oder Ihr KI-Agent bestimmte Aktionen in Bezug auf Ihren Metadatenkatalog ausführen können:

• Offizielle Definitionen nachschlagen: Verwenden Sie die find_glossary_definition, um die genaue, genehmigte Definition für jeden in Ihrem Glossar gespeicherten Fachbegriff abzurufen,
  
• Daten hinter einem Konzept finden: Verwenden Sie die get_glossary_implementations, um alle physischen Datenbestände (Tabellen, Dateien usw.) zu finden, die mit einem bestimmten Geschäftskonzept verknüpft sind.
• Datenbeziehungen abbilden: Verwenden Sie die Funktion get_dataset_data_model, um sofort zu verstehen, wie ein Datensatz mit anderen verbunden ist, einschließlich seiner spezifischen Felder und relationalen Abhängigkeiten.
• Entdecken Sie verwandte Ideen: Verwenden Sie das semantische_suche_glossar, um eine KI-gestützte Suche durchzuführen, die konzeptionell ähnliche Geschäftsbegriffe findet, auch wenn sie nicht dieselben Schlüsselwörter enthalten.