MCP- und KI-Agenten-Entwicklung für den Mittelstand: Ihre Systeme werden für KI-Assistenten nutzbar

Über 97 Millionen SDK-Downloads pro Monat, Unterstützung von Anthropic, OpenAI, Google und Microsoft: Das Model Context Protocol (MCP) hat sich als Standard durchgesetzt, über den KI-Assistenten auf Unternehmenssysteme zugreifen. Wir machen Ihr ERP, CRM, PIM und Ihre Datenbanken dafür nutzbar — mit MCP-Servern und Agenten-Workflows, sicher, DSGVO-bewusst und produktionsreif.

Wir sind ein Senior-first-Team aus Berlin und gehören zu den frühen Anwendern des Protokolls: Unsere eigene Content- und Angebotsproduktion läuft über selbst gebaute Agenten-Workflows mit MCP-Anbindungen. Was wir Ihnen anbieten, betreiben wir täglich selbst — samt der Lehren aus den Stellen, an denen es zuerst brach.

Ein KI-Agent ist nicht immer die richtige Antwort: Läuft ein Prozess mit einem Skript oder einer klassischen Schnittstelle zuverlässiger und günstiger, sagen wir Ihnen das im Erstgespräch. Diese Ehrlichkeit kostet uns zuweilen einen Auftrag — und erspart Ihnen eine Fehlinvestition.

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Typische MCP-Projekte

MCP passt, wenn Ihre Teams KI-Assistenten nutzen, die mit Ihren eigenen Systemen und Daten arbeiten und dabei nur sehen, was sie sehen dürfen.

  • Vertriebsfragen direkt ans CRM

    Ihr Vertrieb fragt den KI-Assistenten nach offenen Angeboten oder dem letzten Kontakt mit einem Kunden und bekommt die Antwort aus dem CRM. Vor dem Termin fasst der Assistent Verlauf und offene Punkte zusammen, ohne dass jemand eine Liste exportiert.

  • KI-Agent im Kundenservice

    Ihr Serviceteam bekommt zu jeder Anfrage einen Antwortentwurf, in dem Lieferstatus und Bestellhistorie aus dem ERP schon stehen. Der KI-Agent darf dabei nur lesen: Verschickt wird erst, wenn jemand aus Ihrem Team den Entwurf geprüft hat.

  • Rechnungsprüfung mit KI-Agent

    Ihrer Buchhaltung liegt jede Eingangsrechnung bereits mit Bestellung und Wareneingang abgeglichen vor, Abweichungen sind markiert. Im ERP darf der Agent lesen, aber nur einen Buchungsvorschlag anlegen: Gebucht wird weiterhin von Ihrem Team.

  • Produktdaten im PIM vervollständigen

    Ihr Produktmanagement tippt technische Daten nicht mehr aus Hersteller-PDFs ab, sondern prüft fertige Vorschläge im PIM. Der KI-Agent ordnet die Werte über einen MCP-Server Ihren Attributen zu und markiert, wo er unsicher ist.

  • Firmenwissen mit Quellenangabe

    Ihre Mitarbeitenden fragen Handbücher, Verträge oder Projektakten ab und erhalten eine Antwort mit Verweis auf das Dokument. Der Assistent greift per MCP auf Ihr Dokumentenmanagement zu und findet nur, was die Person dort öffnen darf.

  • Ein MCP-Server für alle KI-Assistenten

    Ihre Teams nutzen Claude, ChatGPT oder Copilot, und Ihre IT will nicht für jedes Werkzeug eine eigene Anbindung pflegen. Ein MCP-Server je System genügt: Rechte und Protokoll liegen an einer Stelle, das Modell dahinter bleibt austauschbar.

Ihr Vorhaben ist nicht dabei? Im Erstgespräch klären wir in 30 Minuten, welche Systeme angebunden werden, welche Rechte der Agent bekommt und welches Modell passt.

Erstgespräch vereinbaren

Was MCP ist — und warum es zum Standard wird

Definition

MCP (Model Context Protocol)
Ein offener Standard, den Anthropic im November 2024 vorgestellt hat: Er definiert, wie KI-Assistenten auf externe Systeme zugreifen — eine einheitliche Schnittstelle statt einer Einzelanbindung pro Werkzeug und Modell. Seit Dezember 2025 liegt MCP herstellerneutral bei der Linux Foundation.

Definition

MCP-Server
Ein kleines Programm, das ein System wie ERP, CRM, PIM oder eine Datenbank über den Standard zugänglich macht. Der Server legt fest, welche Daten und Aktionen ein KI-Assistent nutzen darf: nicht mehr, nicht weniger. Damit ist er zugleich Schnittstelle und Kontrollpunkt.

Definition

KI-Agent
Ein KI-System, das mehrstufige Aufgaben ausführt: Informationen zusammentragen, Entwürfe erstellen, Systeme aktualisieren. Produktionsreif wird ein Agent erst mit Prüfschritten — an den kritischen Stellen entscheidet ein Mensch, bevor etwas geschrieben oder verschickt wird.

Warum das für Entscheider zählt: Vor MCP brauchte jede Kombination aus KI-Werkzeug und Unternehmenssystem eine eigene Anbindung — teuer im Aufbau, teurer in der Pflege. Mit MCP bauen Sie die Anbindung einmal, und jeder kompatible Assistent kann sie nutzen.

Der Standard ist keine Anthropic-Insel mehr: OpenAI, Google und Microsoft haben MCP 2025 übernommen, seit Dezember 2025 liegt es bei der Agentic AI Foundation unter der Linux Foundation. Die Foundation nennt über 97 Millionen SDK-Downloads pro Monat und mehr als 10.000 aktive Server. Wer heute eine MCP-Anbindung baut, investiert in einen offenen Standard — nicht in einen einzelnen Anbieter.

Was Sie bei uns kaufen können

Drei klar geschnittene Leistungen: vom einzelnen MCP-Server bis zur Architektur für den EU-Betrieb.

MCP-Server-Entwicklung

KI-Assistenten greifen auf Ihre Systeme zu, aber nur mit den Rechten, die Sie festlegen.

  • Anbindung Ihrer Systeme

    ERP, CRM, PIM, DMS oder Datenbanken.

  • Berechtigungskonzept

    Der Server gibt nur frei, was Sie erlauben.

  • Getrennte Lese- und Schreibrechte

    Zum Start meist nur lesend.

  • Protokoll jedes Zugriffs

    Sie können jeden Zugriff nachvollziehen.

KI-Agenten-Workflows

KI-Agenten erledigen mehrstufige Aufgaben in Ihren Systemen, an kritischen Stellen gibt ein Mensch frei.

  • Abläufe über mehrere Systeme

    Etwa Anfrage prüfen, Daten abgleichen, Entwurf erstellen.

  • Menschliche Freigabe

    Vor jedem Schreibzugriff prüft ein Mensch.

  • Fehlerbehandlung und Protokoll

    Jeder Lauf bleibt nachvollziehbar.

  • Kostenkontrolle

    Budgetgrenzen pro Workflow und Monat.

Beratung und Architektur

Vor dem ersten Code klären Sie, welche Prozesse sich eignen und wo das Ganze läuft.

  • Auswahl der Prozesse

    Geeignete finden, ungeeignete aussortieren.

  • Sicherheit und Berechtigungen

    Festgelegt vor der ersten Zeile Code.

  • DSGVO-Bewertung

    Welche Daten das Modell sieht und welche nicht.

  • Betrieb in der EU

    Modell und Hosting, mit Vor- und Nachteilen abgewogen.

Wir verkaufen nichts, was wir nicht selbst betreiben

Zum Hintergrund: Unsere eigene Content- und Angebotsproduktion läuft über Agenten-Workflows, die wir selbst gebaut haben — mit MCP-Anbindungen an unser Content-Management-System, unsere Web-Analytics und unsere SEO-Datenquellen. Recherche, Entwurf, Qualitätsprüfung und Veröffentlichung sind mehrstufige Abläufe mit definierten Prüfschritten.

Dabei lernen wir täglich, wo solche Systeme in der Praxis brechen: Ein Agent ohne Prüfschritt veröffentlicht selbstbewussten Unsinn. Eine fehlende Fehlerbehandlung lässt Workflows still scheitern. Und ohne Budgetgrenzen wachsen die Modellkosten unbemerkt. An diesen drei Stellen entscheidet sich, ob ein Agenten-System im Betrieb trägt oder nur in der Demo glänzt.

Für Sie heißt das: Sie kaufen keine Folienarchitektur, sondern Muster aus dem eigenen Betrieb — vom Freigabeschritt vor jedem Schreibzugriff bis zur Protokollierung jedes einzelnen Workflow-Laufs.

Sicherheit & Compliance

Ihre Kunden vertrauen Ihnen sensible Daten an. Wir nehmen diese Verantwortung ernst.

Ob Datenschutzbeauftragter, IT-Sicherheit oder der Einkauf eines Großkunden: Wenn Fragen zur Sicherheit kommen, haben Sie belastbare Antworten. Wir planen Datenschutz und Sicherheit vom ersten Tag an mit und bauen nach den Prinzipien der Twelve-Factor App. Das erleichtert Freigaben und Audits und schafft die technische Grundlage, damit Sie Anforderungen aus DSGVO, ISO 27001 oder HIPAA erfüllen können.

Regelwerke, deren technische Anforderungen wir in Projekten umsetzen

  • DSGVO
  • ISO 27001
  • HIPAA
  • EU AI Act
Anforderungen im Erstgespräch klären

Unser Vorgehen: Discovery, Pilot, Ausbau

Wir starten nicht mit der großen Plattform, sondern mit einem System und einem Prozess. So sehen Sie früh, ob der Ansatz trägt — und geben erst dann mehr Geld aus, wenn der Pilot es rechtfertigt.

Discovery

Was passiert
Prozesse sichten, Systeme und Schnittstellen prüfen, Datenschutz-Rahmen klären: Am Ende steht eine priorisierte Liste mit einem klaren Pilot-Kandidaten
Zeitraum (Erfahrungswert)
1–2 Wochen

Pilot mit einem System

Was passiert
Ein MCP-Server für ein System, ein Workflow mit Prüfschritten, Betrieb in Ihrer Umgebung: Der Pilot läuft an echten Daten, zunächst nur lesend
Zeitraum (Erfahrungswert)
4–8 Wochen bis zum produktiven Lauf

Ausbau

Was passiert
Weitere Systeme und Workflows, Schreibzugriffe mit Freigabestufen, Übergabe an Ihr Team oder Betrieb durch uns: priorisiert pro Quartal
Zeitraum (Erfahrungswert)
iterativ, je Ausbaustufe 4–12 Wochen
Stand: September 2026. Die Zeiträume sind Erfahrungswerte aus eigenen und Kundenprojekten — sie hängen an der Qualität Ihrer Schnittstellen und an der Geschwindigkeit interner Freigaben. Ob Ihr Vorhaben in den Pilot- oder den Ausbau-Rahmen fällt, klären wir im Erstgespräch.

Wer an Ihrem Projekt arbeitet

Unser Berliner Senior-Team, vom ersten Entwurf bis zum Betrieb. Sie sprechen direkt mit denen, die Ihren Code schreiben.

Das Team kennenlernen

FAQ

Antworten auf die Fragen, die im Erstgespräch tatsächlich fallen.

Ein MCP-Server ist ein kleines Programm, das eines Ihrer Systeme über das Model Context Protocol zugänglich macht: Er beschreibt, welche Daten und Aktionen ein KI-Assistent nutzen darf, und beantwortet dessen Anfragen. Der Unterschied zur klassischen API: Eine API ist für Entwickler dokumentiert, ein MCP-Server beschreibt seine Fähigkeiten dem KI-Modell selbst. Für Sie zählt vor allem eines: Er ist der Kontrollpunkt, an dem Sie festlegen, was KI in Ihren Systemen darf.

Grundsätzlich jedes System mit Schnittstelle oder Datenbankzugang: ERP, CRM, PIM, Dokumentenmanagement, Ticketsysteme, selbst entwickelte Fachanwendungen. Auch Altsysteme ohne moderne API sind anbindbar — dann setzen wir eine Zwischenschicht davor, die den Zugriff kontrolliert. Im Zweifel prüfen wir die Anbindbarkeit in der Discovery, bevor Sie sich festlegen.

Der MCP-Server ist der Ort, an dem beides entschieden wird: Er gibt nur die Daten und Aktionen frei, die Sie definiert haben, und protokolliert jeden Zugriff. Berechtigungen lassen sich pro Rolle und pro Workflow einschränken, Schreibzugriffe an Freigaben koppeln. Für die DSGVO gilt Datensparsamkeit: Das Modell sieht nur, was es für die Aufgabe braucht — und für den Betrieb gibt es EU-Optionen, vom Hosting bis zur Modellwahl.

Eine ehrliche Antwort: Das hängt von der Zahl der anzubindenden Systeme und Ihren Sicherheitsanforderungen ab — eine Pauschale wäre geraten, nicht kalkuliert. Pilotprojekte starten überschaubar, weil wir bewusst mit einem System und einem Workflow beginnen. Im Erstgespräch bekommen Sie eine belastbare Spanne für Ihr konkretes Vorhaben; den strategischen Rahmen klärt vorab unsere KI-Beratung.

Als Erfahrungswert: Die Discovery braucht ein bis zwei Wochen, der Pilot mit einem angebundenen System vier bis acht Wochen bis zum produktiven Lauf. Die Spanne hängt an zwei Faktoren: der Qualität der vorhandenen Schnittstellen und der Geschwindigkeit, mit der intern Berechtigungsfragen entschieden werden. Beides prüfen wir in der Discovery, bevor wir einen Termin zusagen.

Nein, und das ist keine Beschwichtigung, sondern Architektur: Wir bauen Assistenzsysteme, bei denen an den kritischen Stellen ein Mensch entscheidet. Der Agent übernimmt das Zusammentragen, Abgleichen und Vorbereiten — die Freigabe bleibt ein Prüfschritt im Workflow. In der Praxis verschiebt sich Arbeit: weniger Routineaufwand, mehr Zeit für die Fälle, die Urteilsvermögen brauchen.

Weil wir betreiben, was wir verkaufen: Unsere eigene Content- und Angebotsproduktion läuft über selbst gebaute Agenten-Workflows mit MCP-Anbindungen — wir kennen die Bruchstellen solcher Systeme aus dem täglichen Betrieb, nicht aus Folien. Dazu kommt ein Senior-first-Team, das seit Jahren Schnittstellen zu ERP-, CRM- und PIM-Systemen baut. Und wenn ein Skript reicht, sagen wir Ihnen das, statt einen Agenten zu verkaufen.

Offen für ausgewählte Projekte

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150+
Abgeschlossene Projekte
15
Jahre Erfahrung
7
Senior‑Level Teammitglieder