Ihre Systeme
für jedes LLM.

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, den Anthropic 2024 publiziert hat. Er beschreibt, wie grosse Sprachmodelle strukturiert mit Datenquellen und Werkzeugen sprechen – vergleichbar mit LSP (Language Server Protocol) für Entwicklungsumgebungen oder USB-C für Hardware: einmal definiert, überall nutzbar. Ein MCP-Server stellt zwei Dinge bereit: Resources, also Daten, und Tools, also Aktionen. Ein MCP-Client wie Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT oder Gemini konsumiert sie. Der praktische Vorteil ist erheblich: Eine einmal gebaute Integration zu Bexio, SharePoint oder einer Postgres-Datenbank funktioniert in mehreren LLM-Apps gleichzeitig, statt für jede KI neu entwickelt werden zu müssen. Das vermeidet Vendor-Lock-in und schützt Ihre Investition, denn Sie binden sich an einen offenen Standard statt an einen einzelnen Anbieter. Für KMU heisst das konkret: KI-Assistenten können sicher und kontrolliert auf Ihr Firmenwissen und Ihre Systeme zugreifen, ohne dass Sie sich auf ein Ökosystem festlegen.

Die Kosten hängen vor allem davon ab, wie viele Systeme angebunden werden und ob der Server nur lesen oder auch schreiben darf. Als Bandbreiten für typische Projekte von der Discovery bis zum Produktivbetrieb, ohne Lizenzkosten: Ein Read-only-Wrapper über eine bestehende REST-API liegt bei CHF 6'000–10'000. Ein vollwertiger Read/Write-Server mit Authentifizierung und Audit-Logging kostet CHF 10'000–20'000. Ein komplexer Mehr-System-Connector, der etwa Bexio, Microsoft 365 und ein ERP verbindet, bewegt sich zwischen CHF 20'000 und 45'000. Der Stundensatz für spätere Erweiterungen beträgt CHF 140–160, der optionale Betrieb inklusive Wartung ist ab CHF 200 pro Monat verfügbar. Schreibzugriffe und sensible Systeme treiben den Aufwand, weil Sicherheit, Validierung und Tests dann deutlich gewichtiger werden. Nach einer kurzen Discovery erhalten Sie eine konkrete Offerte mit klarem Umfang und nachvollziehbarer Schätzung, sodass Sie die Investition gegen den erwarteten Nutzen abwägen können.

Wir nutzen primär die offiziellen MCP-SDKs, damit Ihr Server auf einer gepflegten, standardkonformen Basis steht: TypeScript auf der Node-Runtime, Python mit FastMCP und C# für Häuser, die auf .NET setzen. Das Java-SDK ist ebenfalls verfügbar. Die Wahl der Sprache richtet sich konsequent nach Ihrem bestehenden Tech-Stack und Ihrem Hosting-Modell, nicht nach unserer Vorliebe – so bleibt der Server für Ihr Team oder einen Nachfolger wartbar. Beim Transport unterscheiden wir je nach Einsatz: Stdio-Transport für lokale Clients wie Claude Desktop oder Cursor, HTTP beziehungsweise SSE für die Kommunikation von Server zu Server und Streamable HTTP für moderne Setups mit mehreren Nutzern. Diese Entscheidungen treffen wir nicht dogmatisch, sondern anhand Ihrer konkreten Anforderungen an Latenz, Sicherheit und Skalierung. Sauberer, dokumentierter Code ist dabei selbstverständlich, damit Sie nicht an uns gebunden sind und den Server jederzeit selbst weiterentwickeln könnten.

Wir haben eine Reihe praxisrelevanter Schweizer Use-Cases umgesetzt und kennen ihre Eigenheiten. Dazu gehören Bexio für Buchhaltung, Kontakte und Rechnungen, Abacus für ERP und Lohn, Microsoft SharePoint und OneDrive für Dokumente, Microsoft Teams und Outlook über die Graph-API, plentyONE und WooCommerce für E-Commerce inklusive Galaxus-Anbindung, Active Directory beziehungsweise Entra ID für Identitäten, Postgres und MariaDB sowie interne ERP-Datenbanken und Dokumentenmanagement-Systeme wie M-Files oder DocuWare. Für Schweizer Spezifika wie die Galaxus-Schnittstelle, Swissdec im Lohnumfeld oder eBill bringen wir konkretes Anbindungs-Know-how mit, statt bei null zu beginnen. Das spart Zeit und reduziert Risiko, weil typische Stolperfallen bereits bekannt sind. Falls Ihr System nicht in dieser Liste steht, lässt es sich nach demselben Prinzip anbinden, sofern es eine API oder einen strukturierten Datenzugang bietet. In der Discovery klären wir vorab, wie aufwendig die Anbindung in Ihrem konkreten Fall ausfällt.

Es gibt drei gängige Betriebsmodelle, und wir wählen mit Ihnen das passende. Erstens lokal pro Nutzer über Stdio: Der MCP-Server läuft im Hintergrund auf dem Gerät, Claude Desktop verbindet sich direkt – ideal für Entwickler-Workloads und Einzelplätze. Zweitens als Selfhost im Kunden-Netzwerk: ein Docker-Container in einem Schweizer Rechenzentrum wie Infomaniak, Hostpoint oder Swisscom oder vollständig On-Premises, womit Sie den Datenstandort revDSG-konform unter Kontrolle behalten. Drittens Cloud-managed auf AWS Fargate, Azure Container Apps oder Google Cloud Run, jeweils in der Region Zürich. Für produktive Szenarien mit mehreren Nutzern empfehlen wir in der Regel Modell zwei oder drei, weil sie zentral verwaltbar, überwachbar und sicher absicherbar sind. Die Wahl hängt von Ihren Anforderungen an Datenschutz, Verfügbarkeit und Skalierung ab. In jedem Fall sorgen wir für Monitoring, damit ein Ausfall früh erkannt wird, und dokumentieren das Setup so, dass Ihr Team den Betrieb nachvollziehen oder übernehmen kann.

Sicherheit ist bei MCP-Servern entscheidend, weil sie KI-Modellen Zugriff auf echte Systeme geben. Unsere Baseline für produktive Server umfasst acht Punkte: erstens OAuth 2.1 mit PKCE für die Authentifizierung, zweitens Tool-Allowlists statt offener Tool-Sets, drittens verpflichtende JSON-Schema-Validierung aller Eingaben, viertens ein Read-Default, bei dem Schreibzugriffe nur über explizite, eng definierte Tools möglich sind, fünftens Audit-Logs für jede Aktion, sechstens Rate-Limits und Quotas pro Client, siebtens ein bewusster Umgang mit Prompt-Injection – Resources werden grundsätzlich als nicht vertrauenswürdig behandelt, und sensible Tools verlangen eine menschliche Bestätigung – und achtens die Ablage von Secrets in einem Vault oder Key Vault statt im Code. Wir folgen dem MCP-Security-Best-Practice-Guide und passen die Massnahmen an Ihr konkretes Risikoprofil an. So nutzen Sie die Möglichkeiten der KI-Anbindung, ohne unkontrollierte Zugriffe oder Datenabflüsse zu riskieren – ein Punkt, der gerade bei Buchhaltungs- und Kundendaten zentral ist.

Stand 2026 unterstützen praktisch alle grossen Anbieter MCP, was den Standard zur sicheren Wahl macht. Dazu gehören Anthropic Claude in den Varianten Desktop, Code und API, OpenAI mit ChatGPT und Codex, Google Gemini in Workspace, als CLI und über die Cursor-Integration, Microsoft Copilot Studio sowie Entwickler-Werkzeuge wie Cursor, Windsurf, Continue.dev und JetBrains AI. Ein gut gebauter MCP-Server funktioniert in all diesen Clients – und genau das ist der Sinn eines offenen Standards. Sie investieren einmal in die Anbindung Ihrer Systeme und können danach frei wählen oder wechseln, welches KI-Werkzeug Ihr Team einsetzt, ohne die Integration neu bauen zu müssen. Das schützt vor Vendor-Lock-in und vor dem Risiko, sich an einen Anbieter zu binden, der später teurer wird oder die Richtung ändert. Weil sich das Feld schnell entwickelt, behalten wir die Client-Landschaft im Blick und stellen sicher, dass Ihr Server kompatibel bleibt.

Ja, denn oft ist der erste Schritt nicht Code, sondern Klarheit darüber, wo MCP überhaupt Nutzen stiftet. Wir bieten drei Formate an. Erstens den Workshop «MCP-Eignung und Use-Case-Discovery» über vier Stunden, der mit einem priorisierten Backlog endet, zum Preis von CHF 1'400. Zweitens ein MCP-Architektur-Review für bestehende Implementationen, das Sicherheit, Performance und Governance prüft, für CHF 2'000–4'000 – sinnvoll, wenn Sie bereits einen Server haben und wissen wollen, ob er produktionsreif und sicher ist. Drittens ein Custom-MCP-Coaching für interne Entwicklungsteams über drei bis fünf Sessions zu je zwei Stunden, für CHF 3'500–5'000, damit Ihr Team selbst MCP-Server bauen und betreiben kann. Auf Anfrage übernehmen wir auch In-House-Schulungen oder Inputs an Anlässen. Dieser beratungsorientierte Einstieg sorgt dafür, dass Sie nicht in eine Lösung investieren, bevor der Anwendungsfall und der erwartete Nutzen klar sind.