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18 | w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e · 0 8 -2 5 K I - Ag e n t e n i n d e r In d u s t r i e | Te i l 3 Zugriffsprobleme zu lösen Die manuelle JSON-Konfiguration erwies sich als fehleranfällig bei Technikern die an grafische Oberflächen gewöhnt sind Wie sich zeigte ermöglichen die neuen Desktop-Erweiterungen DXT-Dateien von Claude Desktop die am 26 Juni 2025 eingeführt wurden eine einfache Ein-Klick-Einrichtung MCP-Merkmale und strategische Kompromisse MCP hat klare strategische Vorteile Dank der Transparenz sind alle Tools Ressourcen und Prompts sichtbar und überprüfbar Dies ist unerlässlich für die Einhaltung von Vorschriften und die Fehlersuche bei komplexem KI-Agentenverhalten in Industrieumgebungen in denen Sicherheit und Zuverlässigkeit entscheidend sind Das Versprechen der Herstellerunabhängigkeit ist ein weiterer strategischer Vorteil wenn auch mit erheblichen praktischen Einschränkungen Theoretisch können Unternehmen die LLMs austauschen um ihre Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter zu verringern und bei Verhandlungen eine stärkere Verhandlungsposition zu erreichen Belden stellte jedoch fest dass Prompts bei verschiedenen Modellen eine erhebliche Feinabstimmung erfordern so dass die praktische Übertragbarkeit begrenzt bleibt Was bei Claude gut funktioniert kann bei GPT-4 oder anderen Sprachmodellen erhebliche Änderungen erfordern Dank des modularen Aufbaus von MCP können Unternehmen mit internen Entwicklungsteams spezialisierte Server für Aufgaben wie Netzwerkanalyse Dokumentationsabruf oder Sicherheitsworkflows erstellen und dabei eine einheitliche Agentenschnittstelle beibehalten Diese Flexibilität trägt dazu bei Fachwissen dort zu konzentrieren wo es den größten Nutzen bringt Dennoch bringt MCP auch erhebliche Herausforderungen mit sich die Unternehmen sorgfältig abwägen müssen Der Einsatz mehrerer Server erhöht die Komplexität der Infrastruktur und erfordert Aktualisierungen Überwachung und hohe Verfügbarkeit Die dafür aufgewendeten Ressourcen könnten an anderer Stelle besser investiert werden Verteilte Server vervielfachen die Authentifizierungspunkte was zusätzliche Sicherheitsaspekte mit sich bringt und die potenzielle Angriffsfläche vergrößert auch wenn die MCP-Updates frühere Schwachstellen reduziert haben In der Praxis kann das Versprechen einer nahtlosen LLMnteroperabilität nicht immer eingehalten werden Die Pflege mehrerer Prompt-Versionen für verschiedene KI-Anbieter verursacht einen operativen Mehraufwand der die Vorteile einer standardisierten Schicht mindert wenn mehr als ein System verwendet wird Optimale Anwendungsfälle für MCP MCP eignet sich am besten für Szenarien die seinen architektonischen Stärken entsprechen Es eignet sich besonders gut für Organisationen mit standardisierter öffentlich zugänglicher Dokumentation und klaren Verfahren die kein sensibles geistiges Eigentum betreffen Handbücher für Netzwerkgeräte CLI-Referenzen und allgemeine Schritte zur Fehlerbehebung sind wichtige Anwendungsfälle bei denen Transparenz und Konsistenz unverzichtbar sind Unternehmen die über leistungsfähige interne Entwicklungskapazitäten verfügen und offene Standards bevorzugen werden MCP besonders interessant finden Das HiOS-Projekt von Belden hat gezeigt wie sich proprietäre Dokumente mit Standard-Netzwerkinformationen über eine Schnittstelle integrieren lassen Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von MCP sind in Branchen von entscheidender Bedeutung in denen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Betriebssicherheit eine klare Rückverfolgbarkeit der KI-Ergebnisse erfordern Der Custom-Framework-Ansatz AWS Bedrock Agents Obwohl MCP eine solide Basis für die Verbindung von KI-Agenten mit Daten und Tools bietet bleibt es genau das eine Basis Wenn ein Unternehmen einen Endto-End Digital Worker benötigt der Advanced Reasoning und Aufgabenautomatisierung beherrscht ist ein Custom Framework oft sinnvoller als die Kombination mehrerer MCP-Server Die Entscheidung hängt oft von praktischen Erwägungen ab Ein einziges Web-UI-Handbuch auf das Belden bei seiner MCP-Implementierung verwiesen hat kann beispielsweise mehr als tausend Seiten umfassen was auf die gesamte Produktpalette gesehen Hunderte von Handbüchern sind Um fundiertes Fachwissen zu all diesen Themen per MCP zur Verfügung zu stellen müsste man Tausende von separaten Tools über mehrere Server verteilt bereitstellen Ein LLM das mit so vielen Optionen konfrontiert wird kann sich schwertun das richtige Werkzeug für jede Situation zu wählen In kom-Bild 2 Beispiel für die Integration von Amazon Q Pro CLI mit HiOS Documentation MCP Server Bil d Beld en