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.








































































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 vereinbarenWas 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
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.
| Phase | Was passiert | Zeitraum (Erfahrungswert) |
|---|---|---|
| Discovery | Prozesse sichten, Systeme und Schnittstellen prüfen, Datenschutz-Rahmen klären: Am Ende steht eine priorisierte Liste mit einem klaren Pilot-Kandidaten | 1–2 Wochen |
| Pilot mit einem System | Ein MCP-Server für ein System, ein Workflow mit Prüfschritten, Betrieb in Ihrer Umgebung: Der Pilot läuft an echten Daten, zunächst nur lesend | 4–8 Wochen bis zum produktiven Lauf |
| Ausbau | Weitere Systeme und Workflows, Schreibzugriffe mit Freigabestufen, Übergabe an Ihr Team oder Betrieb durch uns: priorisiert pro Quartal | iterativ, je Ausbaustufe 4–12 Wochen |
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
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 kennenlernenFAQ
Antworten auf die Fragen, die im Erstgespräch tatsächlich fallen.