FAQ
Fragen zu MCP-Servern, Datenhaltung und KI-Betrieb.
Hier finden Sie die wichtigsten Antworten zur technischen Rolle von MCP-Servern, lokalen LLMs, OpenAI API, Datenquellen, Rechten und Wartung.
FAQ
Häufige Fragen zu MCP Core und KI-Infrastruktur.
Die wichtigsten Punkte zu MCP-Servern, OpenAI API, lokaler KI mit Ollama, Datenquellen, Rechten und Betrieb.
Was ist ein MCP-Server?
Ein MCP-Server stellt KI-Anwendungen strukturierte Werkzeuge und Datenzugänge bereit. Unternehmen können damit interne Quellen wie Dateiserver, SharePoint, DMS oder Wissensdatenbanken kontrolliert für KI-Workflows nutzbar machen.
Bleiben unsere Dokumente lokal?
Das hängt vom gewählten Betriebsmodell ab. Bei hybriden OpenAI-Architekturen bleiben Originaldateien und Index lokal, relevante Textausschnitte können aber an die OpenAI API übertragen werden. Bei lokalem LLM-Betrieb mit Ollama können Dokumenteninhalte vollständig im Unternehmen bleiben.
Was wird an OpenAI übertragen?
Wenn OpenAI API genutzt wird, werden keine Originaldateien verschoben. Für die Antwortgenerierung können jedoch die für die Anfrage relevanten Textpassagen, Metadaten und die Nutzerfrage an OpenAI gesendet werden. MCP Core legt diese Datenflüsse transparent offen.
Können wir ein lokales LLM mit Ollama nutzen?
Ja. MCP Core kann lokale LLM-Setups mit Ollama konzipieren und anbinden. Das ist besonders sinnvoll, wenn sensible Dokumenteninhalte das Unternehmensnetz nicht verlassen sollen.
Ist MCP Core eine Plattform oder Beratung?
MCP Core ist keine reine Standardplattform, sondern eine spezialisierte Beratungs- und Umsetzungsagentur. Wir planen die Architektur, richten MCP-Server und Connectoren ein und begleiten Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung.
Welche Datenquellen können angebunden werden?
Typische Quellen sind Dateiserver, Netzlaufwerke, NAS, Dokumentenordner, DMS, interne Wissensdatenbanken, Datenbanken, SharePoint, OneDrive, Google Drive, Dropbox, Confluence und weitere Unternehmenssysteme.
Können SharePoint oder Google Drive integriert werden?
Ja. Cloudbasierte Datenquellen wie SharePoint, OneDrive, Google Drive, Dropbox oder Confluence können angebunden werden, sofern Zugriffsrechte, API-Möglichkeiten und Sicherheitsanforderungen sauber geklärt sind.
Wie startet ein Pilotprojekt?
Ein Pilot beginnt mit Zielklärung, Datenquellen-Analyse und Architekturentscheidung. Danach wird ein begrenzter Prototyp mit ausgewählten Dokumenten umgesetzt, getestet und fachlich bewertet.
Ist das für mittelständische Unternehmen geeignet?
Ja. Gerade mittelständische Unternehmen profitieren von einem pragmatischen Einstieg, weil vorhandene Dokumente, Projektordner und Wissensquellen schrittweise für KI nutzbar gemacht werden können.
Können bestehende Rechte und Rollen berücksichtigt werden?
Ja. MCP Core plant Berechtigungs- und Zugriffskonzepte mit ein. Ziel ist, dass KI-Antworten nur auf Informationen basieren, für die Nutzerinnen und Nutzer auch berechtigt sind.
Wie wird das System gewartet?
Je nach Setup übernimmt MCP Core technische Betreuung, Updates, Connector-Anpassungen, Monitoring, Fehleranalyse, Sicherheitsprüfungen und Weiterentwicklung der KI-Workflows.
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