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 KI-Agenten mit Unternehmensanwendungen interagieren können. MCP-kompatible AI Agents können über MCP auf freigegebene Informationen in Thinkwise-Anwendungen zugreifen und bereitgestellte Funktionen ausführen, beispielsweise einen Auftragsstatus abfragen oder einen Auftragsentwurf erstellen.
Über MCP können AI Agents innerhalb bestehender Berechtigungen direkt mit Thinkwise-Anwendungen interagieren.
So lassen sich AI-gestützte Aufgaben in bestehende Geschäftsprozesse integrieren, ohne dass Anwender selbst durch verschiedene Bildschirmansichten und Systeme navigieren müssen.
Da die Thinkwise Software Factory selbst auf der Thinkwise Plattform basiert, ist auch die gesamte Software Factory über MCP zugänglich.
Entwickler können KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge über MCP mit der Software Factory interagieren lassen und beispielsweise auf Basis einer Beschreibung neue Anwendungskomponenten entwickeln oder bestehende Funktionen anpassen.
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, während die Thinkwise Plattform die zugrunde liegende Technologie übernimmt. So entsteht die Grundlage für Agentic Model Engineering.
Mögliche Einsatzszenarien
Aufträge vorbereiten
Ein KI-Agent verarbeitet eine Kundenanfrage per E-Mail, identifiziert Kunden und Artikel und erstellt einen Auftragsentwurf zur Prüfung.
Geschäftsinformationen abrufen
Anwender fragen in natürlicher Sprache nach offenen Rechnungen, aktuellen Angeboten oder Servicevorgängen und erhalten die relevanten Informationen aus der Anwendung.
Risiken frühzeitig erkennen
KI unterstützt dabei, Produktionsaufträge zu identifizieren, bei denen vereinbarte Liefertermine gefährdet sein könnten.
Mit MCP kann Indicium, die Runtime-Komponente der Thinkwise Plattform, als MCP Server fungieren. Dadurch können MCP-kompatible KI-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 und Businesslogik. Die Ausführung der Aktionen erfolgt weiterhin innerhalb der Anwendung.
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 zugreifen darf.
Thinkwise integriert MCP in die bestehende Benutzer-, Rollen- und Berechtigungsstruktur der Plattform. Administratoren und Anwender autorisieren den KI-Zugriff entsprechend ihrer jeweiligen Rollen. AI Agents können nur auf Daten und Funktionen zugreifen, für die sie berechtigt sind.
Änderungen an Daten durch KI werden explizit protokolliert. So bleiben KI-gesteuerte Aktionen transparent und nachvollziehbar.
Beispiel: Ein KI-Agent kann aus einer Kundenanfrage einen Auftragsentwurf erstellen. Die verbindliche Freigabe bleibt jedoch einem autorisierten Mitarbeiter vorbehalten. Welche Aufgaben AI Agents übernehmen dürfen und welche Entscheidungen eine menschliche Freigabe erfordern, lässt sich über Rollen, Berechtigungen und definierte Aufgaben in der Thinkwise-Anwendung steuern.
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 die Unternehmensanwendung auf einem zentralen Anwendungsmodell, in dem Datenstrukturen, Businesslogik, Prozesse und Funktionen abgebildet sind. AI Agents können dadurch auf definierte Funktionen innerhalb der Unternehmensanwendung zugreifen.
Ein strukturiertes Anwendungsmodell schafft Kontext für AI. Über MCP können AI-Agents auch die im Anwendungsmodell hinterlegten Bezeichnungen, Beschreibungen und Aufgabeninformationen nutzen. Je eindeutiger diese Informationen sind, desto besser können AI Agents den fachlichen Zusammenhang verstehen und geeignete Aktionen auswählen.
So schafft die modellgetriebene Architektur die Grundlage für eine AI-native Enterprise Architecture, in der Businesslogik, Daten und Prozesse strukturiert vorliegen und von AI Agents und intelligenter Automatisierung genutzt werden können.
Viele gewachsene Kernsysteme enthalten wertvolle Geschäftslogik, sind jedoch technisch nur schwer für moderne AI-Anwendungen und AI Agents zugänglich.
Mit dem Thinkwise AI Upcycler können bestehende Anwendungen analysiert und ihre Datenstrukturen und Geschäftslogik in ein modernes Anwendungsmodell auf der Thinkwise Plattform überführt werden. So bleibt vorhandenes Unternehmenswissen erhalten und kann in einer modernen Anwendung weitergenutzt werden.
Über MCP können AI Agents anschließend auf freigegebene Daten und Funktionen dieser Anwendung zugreifen. Damit schafft die Modernisierung die Voraussetzungen, um bestehende Kernsysteme schrittweise für Agentic AI zu öffnen.
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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.
Unternehmen können MCP zunächst für ausgewählte Informationsabfragen und klar begrenzte Anwendungsfälle nutzen. Anschließend lassen sich weitere Aufgaben und Aktionen für AI Agents freigeben. Bestehende Rollen und Berechtigungen bestimmen dabei, auf welche Daten und Funktionen die Agents zugreifen dürfen. So kann der Einsatz von Agentic AI schrittweise und kontrolliert erweitert werden.
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.