Bauen Sie Agentische KI Grundlagen

MCP ist ein offener Standard, der entwickelt wurde, um eine einheitliche, universelle Sprache für KI-Agenten und Large Language Models (LLMs) zur Kommunikation mit externen Systemen zu schaffen. Sein Hauptzweck besteht darin, einem KI-Agenten oder einem KI-Assistenten eine sichere Verbindung mit einer Anwendung (z. B. Datenkatalog), Datenquellen und Tools zu ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Antworten und Aktionen der KI nicht nur auf ihren allgemeinen Training basieren, sondern im spezifischen Echtzeitkontext der Datenlandschaft Ihres Unternehmens verankert sind.

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

Unsere wichtigsten Unterscheidungsmerkmale sind 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 ein ausgewähltes Set von MCP-Tools, die die wichtigsten Herausforderungen bei der Daten-Discovery und dem Datenverständnis lösen. Dieser Ansatz liefert schneller greifbare Ergebnisse und vermeidet die Komplexität eines zu breiten Toolsets.
• 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, um Sie vor Lieferanten-Lock-in zu schützen.

Kontext-Engineering ist der entscheidende Prozess, um KI zur richtigen Zeit mit den richtigen Informationen zu versorgen und so sicherzustellen, dass ihre Aktionen präzise und zuverlässig sind. Der Actian MCP Server ist speziell für diesen Zweck entwickelt worden:

• Es verankert die KI in der Realität: Durch die direkte Verbindung zum Datenkatalog wird verhindert, dass die KI "halluziniert" oder falsche Daten verwendet.
• Es lehrt AI Ihre Geschäftssprache: Mit Actian MCP kann ein Analyst KI nutzen, um genau zu verstehen, wie die Definition eines bestimmten Geschäftsbegriffs in seinem Unternehmen lautet, bevor er versucht, ihn zu analysieren.
• Es zeigt der KI, wo sie suchen muss: Sie hilft den Nutzern, den genauen, zertifizierten Datensatz zu finden, den sie abfragen müssen, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Wesentlichen verwandelt der Actian MCP Server Ihren passiven Datenkatalog in ein aktives, abfragbares Gehirn, das Ihre KI-Agenten konsultieren können, bevor sie eine Aktion ausführen.

Der Actian MCP Server ist für die Verbindung mit einer Vielzahl von KI-Assistenten und Automatisierungs-Frameworks konzipiert. Zu den bestätigten kompatiblen Tools gehören:

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

Da unser Server auf dem offenen MCP-Standard basiert, gehen wir davon aus, dass die Liste der kompatiblen Tools mit der Weiterentwicklung des Ökosystems weiter wachsen wird.

Der Actian MCP Server bietet eine Reihe von Werkzeugen, die es Ihnen oder Ihrem KI-Agenten ermöglichen, bestimmte Aktionen in Ihrem Metadaten durchzuführen:

• Offizielle Definitionen nachschlagen: Verwenden Sie die find_glossary_definition können Sie die genaue, genehmigte Definition für jeden in Ihrem Glossar gespeicherten Geschäftsbegriff abrufen.
• 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 die semantische_suche_glossar um eine KI-gestützte Suche durchzuführen, die konzeptionell ähnliche Geschäftsbegriffe findet, auch wenn sie nicht dieselben Schlüsselwörter enthalten.