{"id":27089,"date":"2025-12-09T14:37:05","date_gmt":"2025-12-09T14:37:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/?post_type=insights&p=27089"},"modified":"2025-12-09T14:37:07","modified_gmt":"2025-12-09T14:37:07","slug":"model-context-protocol-mcp-im-industriellen-umfeld","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/insight\/model-context-protocol-mcp-im-industriellen-umfeld\/","title":{"rendered":"Model Context Protocol (MCP) im industriellen Umfeld"},"content":{"rendered":"
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Warum MCP f\u00fcr industrielle Unternehmen relevant ist<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Sobald KI-Agenten nicht nur Texte verfassen, sondern aktiv im Produktionsumfeld unterst\u00fctzen sollen, stellt sich eine zentrale Frage: Wie erhalten sie die Daten und Funktionen, die sie nutzen d\u00fcrfen – und nicht mehr?<\/p>\n<\/div>\n\n

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Genau hier setzt das Model Context Protocol (MCP) an. Es definiert ein offenes Protokoll, \u00fcber das KI-Anwendungen kontrolliert auf industriell bereitgestellte Daten und Funktionen zugreifen k\u00f6nnen. Die KI ben\u00f6tigt keine propriet\u00e4ren APIs mehr, sondern arbeitet ausschlie\u00dflich mit den vom MCP-Server (z.B. HighByte Intelligence Hub<\/a>) freigegebenen Ressourcen und Tools. So bleibt die OT-Anwendung entkoppelt, KI-Operationen sind klar begrenzt und nachvollziehbar.<\/p>\n<\/div>\n\n

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AI-Agent<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Die ausf\u00fchrende Instanz<\/strong>, die bereitgestellte Daten und Funktionen nutzt, um Informationen zu verarbeiten <\/strong>und Aktionen auszul\u00f6sen<\/strong>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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MCP<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Das standardisierte Protokoll<\/strong>, \u00fcber das AI-Agents und MCP-Server sicher miteinander kommunizieren<\/strong>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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MCP-Server<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Die kontrollierte Drehscheibe<\/strong>, die definiert<\/strong>, welche Daten, Modelle und Funktionen der KI zur Verf\u00fcgung stehen, z.B. HighByte Intelligence Hub.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Was ist das Model Context Protocol?<\/h2>\n<\/div>\n\n
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MCP ist ein offener Standard, der festlegt, wie KI-Anwendungen, etwa Chatbots, Assistenten, Analyse- oder Engineering-Tools, mit externen Datenquellen, Werkzeugen und Funktionen interagieren.<\/p>\n<\/div>\n\n

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F\u00fcr industrielle Anwendungen bedeutet das konkret: KI greift strukturiert auf Maschinen-, Linien-, Prozess- und Qualit\u00e4tsdaten zu; inklusive historischer, kontextualisierter und modellierter Informationen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Wichtig:<\/strong> MCP als Standard definiert das Protokoll, nicht die Sicherheitsrichtlinien. Die tats\u00e4chliche Kontrolle dar\u00fcber, welche Datenbereiche verf\u00fcgbar sind, welche Lese- und Schreibrechte gelten und welche Funktionen genutzt werden d\u00fcrfen, wird durch die konkrete Konfiguration des MCP-Servers festgelegt.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Die einmal aufgebaute Verbindung funktioniert mit verschiedenen KI-Systemen – egal ob ChatGPT, Claude oder firmeneigene Modelle. Auch die Benutzeroberfl\u00e4che spielt keine Rolle: Chatbot, Dashboard oder mobile App nutzen dieselben Daten. Das reduziert Abh\u00e4ngigkeiten von einzelnen Anbietern.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Wie MCP technisch funktioniert<\/h2>\n<\/div>\n\n
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In industriellen Architekturen dient MCP als standardisierte Vermittlungsschicht zwischen KI-Anwendungen und OT. Alle Anfragen laufen \u00fcber einen MCP-Server, mit dem die KI-Anwendung \u00fcber das JSON-RPC-Protokoll kommuniziert, ein leichtgewichtiges Verfahren f\u00fcr strukturierten Datenaustausch.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Die KI ist dabei logisch von den OT-Systemen entkoppelt. Betreiber definieren im MCP-Server:<\/p>\n<\/div>\n\n

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  • welche Datenpunkte oder Modelle bereitgestellt werden<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • in welcher Struktur und mit welchen Metadaten<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • welche Operationen erlaubt sind (Lesen, Transformationen, Abfragen, Tool-Ausf\u00fchrung)<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • mit welchen Einschr\u00e4nkungen, Frequenzen oder Sicherheitsregeln der Zugriff erfolgt<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div>\n\n
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    Durch diese Implementierung entstehen auditierbare, nachvollziehbare und anbieterunabh\u00e4ngige KI-Integrationen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Sicherheit und Governance<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Ein korrekt konfigurierter MCP-Server gew\u00e4hrleistet:<\/p>\n<\/div>\n\n

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    • Zugriffskontrolle:<\/strong> Festlegung welche Anwendungen auf welche Daten zugreifen d\u00fcrfen<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Nachvollziehbarkeit:<\/strong> Alle Zugriffe k\u00f6nnen protokolliert und gepr\u00fcft werden<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Datenisolation:<\/strong> OT-Systeme bleiben von direkten KI-Zugriffen gesch\u00fctzt<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Rechteverwaltung:<\/strong> Separate Lese- und Schreibrechte f\u00fcr verschiedene Datenbereiche<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div>\n\n
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      MCP als Grundlage f\u00fcr KI-Use-Cases<\/h2>\n<\/div>\n\n
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      MCP schafft eine gemeinsame Basis, um KI-Anwendungen \u00fcber verschiedene Werke, Systeme und Datenquellen hinweg konsistent zu betreiben. Statt jede Integration lokal neu aufzubauen, lassen sich einmal definierte Datenmodelle und Prozesslogiken zentral bereitstellen und wiederverwenden.<\/p>\n<\/div>\n\n

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      \"MCP-Server<\/figure>\n<\/div>\n\n
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      Das reduziert den Integrationsaufwand, verk\u00fcrzt Projektlaufzeiten und macht KI-Use-Cases skalierbar statt punktuell.<\/p>\n<\/div>\n\n

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      Gerade in heterogenen Systemlandschaften zeigt MCP seine St\u00e4rke: Die KI erh\u00e4lt \u00fcberall dieselbe modellierte Sicht auf Maschinen, Prozesse und Dokumentation, unabh\u00e4ngig von den eingesetzten OT- oder IT-Systemen. Das macht den KI-Einsatz planbarer, stabiler und wirtschaftlicher.<\/p>\n<\/div>\n\n

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      Beispiele f\u00fcr den praktischen Einsatz:<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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      • Abfrage von Produktions- oder St\u00f6rungsdaten zur situationsabh\u00e4ngigen Unterst\u00fctzung von Teams<\/li>\n<\/div>\n\n
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      • Standort\u00fcbergreifende Harmonisierung von Qualit\u00e4tsdaten f\u00fcr Mustererkennung<\/li>\n<\/div>\n\n
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      • Automatisierte Testausf\u00fchrungen \u00fcber angebundene Build- oder Pr\u00fcfsysteme<\/li>\n<\/div>\n\n
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      • Zugriff auf technische Dokumentationen aus internen Wikis<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div>\n\n
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        Verwendung von MCP im HighByte Intelligence Hub<\/h2>\n<\/div>\n\n
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        Der HighByte Intelligence Hub implementiert MCP nativ und fungiert als MCP-Server. Damit stehen KI-Anwendungen folgende Funktionen zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n<\/div>\n\n

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        • Kontextualisierte und harmonisierte OT\/IT-Daten \u00fcber ein zentrales Datenmodell<\/li>\n<\/div>\n\n
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        • Modellierte Strukturen f\u00fcr Maschinen, Linien, Assets, Prozesse und Qualit\u00e4tsdaten<\/li>\n<\/div>\n\n
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        • Metadaten und Domain-Wissen in KI-verst\u00e4ndlicher Form<\/li>\n<\/div>\n\n
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        • Klare Governance, welche Modelle, Datenbereiche und Tools f\u00fcr KI freigegeben sind<\/li>\n<\/div>\n\n
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        • Edge- und Cloud-Bereitstellung \u2013 unabh\u00e4ngig vom Anlagenstandort<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div>\n\n
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          In diesem Video erhalten Sie einen kompakten Einblick in die zentralen Bausteine eines industriellen MCP-Servers und sehen, wie sich MCP als Einstieg in industrielle KI-Anwendungen praktisch einsetzen l\u00e4sst.<\/p>\n<\/div>\n\n

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