AI Agents kontrolliert mit Unternehmensanwendungen verbinden
auf Basis bestehender Rollen, Berechtigungen und Governance.
MCP ermöglicht AI Agents, kontrolliert auf Daten und Funktionen von Unternehmensanwendungen zuzugreifen und Aufgaben im jeweiligen Geschäftskontext auszuführen.
Mit dem Model Context Protocol (MCP) unterstützt die Thinkwise Plattform einen offenen Standard, über den AI Agents mit Unternehmensanwendungen interagieren können. MCP-kompatible AI-Systeme können auf freigegebene Daten und Funktionen innerhalb einer Thinkwise-Anwendung zugreifen und diese als Tools nutzen.
Entscheidend dabei: AI Agents agieren innerhalb des bestehenden Sicherheits- und Berechtigungsrahmens der Thinkwise Plattform.
Was ist MCP?
AI-Systeme können verfügbare Tools erkennen und abhängig von der jeweiligen Aufgabe nutzen.
MCP ist weder ein Sprachmodell noch ein AI Agent. Es stellt eine standardisierte Verbindung zwischen AI und Unternehmenssoftware bereit.
Das wird insbesondere dann relevant, wenn AI nicht mehr nur Fragen beantwortet, sondern als AI Agent eigenständig Aufgaben ausführt.
Mit MCP kann Indicium, die Runtime-Komponente der Thinkwise Plattform, als MCP Server fungieren. Dadurch können MCP-kompatible AI-Anwendungen auf freigegebene Daten und Funktionen von Anwendungen zugreifen, die auf der Thinkwise Plattform betrieben werden.
Die Thinkwise-Anwendung bleibt dabei das führende System für Daten, Businesslogik und Berechtigungen.
Technische Grundlage
- Standardisierter MCP-Endpunkt über Indicium
- OAuth-basierte Authentifizierung
- Rollenbasierte Access Delegation über den Thinkwise Intelligent Application Manager (IAM)
- Anbindung MCP-kompatibler AI-Systeme
Bei geschäftskritischen Kernsystemen muss klar geregelt sein, auf welche Daten und Aktionen ein AI Agent im jeweiligen Kontext zugreifen darf.
Thinkwise integriert MCP deshalb in die bestehende Benutzer-, Rollen- und Berechtigungsstruktur der Plattform. Administratoren und Anwender autorisieren den AI-Zugriff entsprechend ihrer jeweiligen Rollen. Ein AI Agent kann nur auf Daten und Funktionen zugreifen, für die er autorisiert ist.
Änderungen an Daten durch AI werden explizit protokolliert. So bleiben AI-gesteuerte Aktionen transparent und nachvollziehbar.
Entscheidend ist, was dahintersteht.
MCP standardisiert die Verbindung zu AI Agents. Entscheidend ist jedoch, welche Daten, Businesslogik und Funktionen ihnen darüber zur Verfügung stehen.
Bei Thinkwise basiert diese Anwendung auf einem zentralen Anwendungsmodell, in dem Datenstrukturen, Businesslogik, Prozesse, Funktionen und Berechtigungen strukturiert abgebildet sind. AI Agents interagieren dadurch mit definierten Funktionen innerhalb einer kontrollierbaren Unternehmensanwendung.
Die modellgetriebene Architektur schafft die Grundlage dafür, Funktionen auf Basis strukturierter Businesslogik, Prozesse und Datenmodelle kontrolliert für AI Agents bereitzustellen. So entsteht eine moderne AI-native Enterprise Architecture, in der Businesslogik, Daten und Prozesse strukturiert vorliegen und von AI Agents und intelligenter Automatisierung genutzt werden können.
MCP wird besonders relevant, wenn Unternehmenssoftware im Zuge der Modernisierung für AI Agents vorbereitet wird.
Viele bestehende Kernsysteme enthalten wertvolle Businesslogik, sind technisch jedoch nur schwer für moderne AI-Anwendungen und AI Agents zugänglich. Mit dem Thinkwise AI Upcycler können bestehende Datenstrukturen und Businesslogik analysiert und in ein modernes Anwendungsmodell auf der Thinkwise Plattform transformiert werden.
So schafft Modernisierung zugleich die Voraussetzung, bestehende Businesslogik strukturiert für AI, moderne Technologien und AI Agents nutzbar zu machen.
MCP eröffnet innerhalb der Thinkwise Plattform zwei zentrale Einsatzbereiche:
AI unterstützt die Softwareentwicklung
AI arbeitet an der Anwendung
Da die Thinkwise Software Factory auf der Thinkwise Plattform basiert, kann auch die gesamte Software Factory über MCP angesprochen werden.
Über MCP können Entwickler GenAI-Tools mit der Software Factory interagieren lassen und beispielsweise auf Basis einer Beschreibung Teile einer Anwendung entwickeln. Damit verlagert sich ein Teil des Entwicklungsprozesses vom manuellen Modellieren und Programmieren hin zum Beschreiben, Prüfen und Verfeinern dessen, was entwickelt werden soll.
Die Anwendung bleibt dabei modellgetrieben innerhalb der Thinkwise Plattform, während die Plattform die zugrunde liegende Technologie übernimmt. Damit entsteht die Grundlage für Agentic Model Engineering.
Thinkwise verbindet so Agentic AI in Unternehmensanwendungen mit Agentic Model Engineering in der Softwareentwicklung.
AI Agents mit Ihren Anwendungen verbinden
Erfahren Sie, wie AI Agents kontrolliert auf Daten, Businesslogik und Funktionen Ihrer Unternehmensanwendungen zugreifen und autorisierte Aufgaben ausführen können.
MCP ist ein offener Standard für die strukturierte Kommunikation zwischen AI-Systemen und externen Anwendungen oder Datenquellen. Über MCP können AI Agents verfügbare Tools erkennen und diese zur Bearbeitung von Aufgaben nutzen.
Nein. MCP ergänzt klassische APIs und Integrationsmechanismen. APIs eignen sich weiterhin für definierte System-zu-System-Kommunikation. MCP standardisiert dagegen, wie AI-Systeme verfügbare Daten und Funktionen erkennen und nutzen können.
Indicium kann als MCP Server fungieren und Daten und Funktionen einer Thinkwise-Anwendung für MCP-kompatible AI-Systeme bereitstellen. Authentifizierung und Autorisierung erfolgen über die bestehende Rollen- und Berechtigungsstruktur der Thinkwise Plattform.
Nein. Ein AI Agent kann nur auf Daten und Funktionen zugreifen, für die er autorisiert ist. Der Zugriff wird über rollenbasierte Access Delegation im Thinkwise Intelligent Application Manager (IAM) gesteuert. Die bestehenden Zugriffsregeln der Anwendung bleiben dabei erhalten.
MCP ist ein offener Standard, der von führenden AI-Anbietern wie Anthropic, Mistral AI und OpenAI unterstützt wird. Unternehmen können dadurch kompatible AI Tools ihrer Wahl mit Thinkwise-Anwendungen einsetzen.
Agentic Model Engineering beschreibt einen modellzentrierten Software-Engineering-Ansatz, bei dem AI-basierte Entwicklungswerkzeuge mit strukturierten Anwendungsmodellen interagieren und deren Entwicklung und Weiterentwicklung unterstützen.
Mit Thinkwise können Entwickler GenAI-Tools über MCP mit der Software Factory interagieren lassen und beispielsweise auf Basis einer Beschreibung Teile einer Anwendung entwickeln. Der Fokus des Entwicklers verlagert sich zunehmend auf das Beschreiben, Prüfen und Verfeinern dessen, was entwickelt werden soll, während die Anwendung modellgetrieben bleibt.
Anstatt die zugrunde liegende Technologie für jede Anwendung durch AI neu generieren zu lassen, übernimmt die Thinkwise Plattform diese Technologie. So verbindet Agentic Model Engineering AI-gestützte Entwicklung mit der Struktur und Governance modellgetriebener Softwareentwicklung.
MCP wird insbesondere dann relevant, wenn Unternehmenssoftware so modernisiert wird, dass Daten, Businesslogik und Funktionen strukturiert und kontrolliert für AI-Systeme verfügbar gemacht werden können.
Die modellgetriebene Architektur von Thinkwise schafft dafür die Grundlage und verbindet Modernisierung mit der Vorbereitung auf AI Agents und Agentic AI.
Thinkwise schafft die Grundlage.