Custom MCP
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So funktioniert's

Ein MCP-Server ist die Steckdose zwischen deiner KI und Xentral.

Du stellst zusammen, welche Auswertungen dahinter liegen, und hinterlegst die Adresse einmal in Claude oder ChatGPT. Ab dann fragst du in normaler Sprache.

Das Bild dazu

Drei Beteiligte, eine Richtung

Die KI stellt Fragen an deinen MCP-Server, der MCP-Server liest aus deiner Xentral-Instanz. Zurück fließen nur Ergebnisse. Nichts wird geschrieben, nichts wird zwischengespeichert.

Claude oder ChatGPT

Dein KI-Tool, Web, Desktop oder Claude Code

Frage⇄Antwort

Dein eigener MCP-Server

Die Tools, die du für diese Abteilung freigegeben hast, mit eigenem Schlüssel

lesen, ändern mit OK⇄Daten

Deine Xentral-Instanz

Xentral-API, Zugang über deinen Personal Access Token

MCP steht für Model Context Protocol, einen offenen Standard, mit dem KI-Tools externe Werkzeuge benutzen. Für dich heißt das: Jeder Client, der MCP spricht, kann deinen Server nutzen, ohne dass wir für jeden Anbieter etwas Eigenes bauen müssen.

Was bei einer Frage passiert

Vier Schritte, alle nachvollziehbar

  1. 1

    Du fragst

    In normaler Sprache, im Chat deines KI-Tools. Zum Beispiel: „Welche Artikel müssen wir dringend nachbestellen?“

  2. 2

    Die KI wählt das Tool

    Aus den Tools deines MCP-Servers sucht sie das passende, hier den Dispositionsvorschlag, und übergibt die Parameter, etwa den Zeitraum.

  3. 3

    Das Tool rechnet

    Es liest die nötigen Daten aus deiner Xentral-Instanz, paginiert selbst, rechnet deterministisch und gibt ein strukturiertes Ergebnis samt Datenquellen zurück.

  4. 4

    Die KI formuliert

    Sie fasst das Ergebnis zusammen, in Sätzen und Tabellen. Zahlen kommen ausschließlich aus dem Tool, nicht aus dem Modell.

Beispiel, wie ein Tool-Aufruf im Chat sichtbar ist

✓ Dispositionsvorschlag · xentral_dispositionsvorschlag · 2,1 s

✓ Offene Auftrags- und Bestellpositionen je Artikel · xentral_offene_positionen_je_artikel · 0,7 s

Datenquellen: Artikel (v1), Bestände je Artikel (v1), Auftragspositionen (v1), Bestellpositionen je Artikel (v1)

Out of the box, und trotzdem deins

Jedes Unternehmen ist anders. Deine KI weiß das.

Die Auswertungen laufen ab der ersten Minute. Aber in jedem Xentral stecken eigene Felder: Freifelder am Artikel, Merkmale, Kundenfelder. Was dort steht, weiß nur ihr. Genau das erklärst du der KI in einem Satz pro Feld, einmal, ohne Technik. Ab dann liest sie eure Daten wie jemand, der seit Jahren im Unternehmen ist.

So pflegst du es

  1. 1

    Felder laden. Im Dashboard bei deiner Verbindung auf „Freifelder, Merkmale & Stammdaten“ klicken. Alle Felder deiner Instanz erscheinen mit Namen, Typ und möglichen Werten, dazu Zahlungsarten, Versandarten, Lager, Projekte und Kundengruppen, so wie Xentral sie kennt.

  2. 2

    Einen Satz je Feld. Zu den Feldern, die zählen, schreibst du, was sie bedeuten und wie die Werte zu lesen sind. Fünf Sätze reichen für den Anfang, der Rest darf leer bleiben.

  3. 3

    Speichern, fertig. Gilt sofort für alle Sammlungen dieser Verbindung. Ändert sich ein Feld in Xentral, lädst du die Liste neu. Deine Sätze bleiben erhalten.

Was es bringt

  • ✓Die KI versteht eure Kürzel und Codes: „B“ heißt B-Ware, „2“ heißt Zahlungsverzug, genau so, wie ihr es meint.
  • ✓Felder mit Beschreibung erscheinen automatisch in Listen, zum Beispiel in der Artikelsuche.
  • ✓Fragen wie „Welche B-Ware liegt auf Lager?“ funktionieren direkt, weil die KI weiß, in welchem Feld sie suchen muss.
  • ✓Kein Prompt, keine Schulung: Fachwissen einmal eintragen, jeder im Unternehmen profitiert.

Beispiel

Freifeld in Xentral

Artikelzustand Auswahl: neu, B-Ware, C-Ware

Dein Satz dazu

„B-Ware = Retoure oder Ausstellungsstück, geht mit 20 % Rabatt raus. C-Ware nur noch im Abverkauf.“

Frage: „Welche B-Ware liegt noch auf Lager?“

Ohne Kontext

„Es gibt ein Feld Artikelzustand mit dem Wert B-Ware bei 17 Artikeln. Was B-Ware bei euch bedeutet, kann ich nicht sagen.“

Mit Kontext

„17 Artikel sind B-Ware, also Retouren oder Ausstellungsstücke mit 20 % Rabatt, zusammen 212 Stück. Drei weitere sind C-Ware und nur noch für den Abverkauf.“

Feldkontext im MCP

Tenant-Semantik für Freifelder und Merkmale, ohne Prompt-Basteln

Die Xentral-API liefert Freifelder und Merkmale als ID, Name und Wert. Der Name trägt keine Semantik, und jede Instanz belegt die Felder anders. Wir speichern je Verbindung einen Snapshot der Definitionen plus deine Beschreibung und reichen beides zur Laufzeit an die Tools durch. Das Modell bekommt die Bedeutung dort, wo es sie braucht: in der Tool-Antwort, direkt neben dem Wert.

  1. 1

    Abgleich. Leseaufrufe holen die Definitionen: Artikel-Freifelder, Artikel-Merkmale, Kunden-Freifelder sowie Zahlungsarten, Versandarten, Lager, Projekte und Kundengruppen. ID, Name, Typ und erlaubte Werte werden je Verbindung gespeichert. Xentrals Auswahlsyntax im Feldnamen wird zu einer Werteliste aufgelöst. Beim Anlegen einer Verbindung automatisch, danach per Klick.

  2. 2

    Laufzeit. Jeder MCP-Request lädt den Kontext der Verbindung aus der Datenbank und übergibt ihn im Session-Objekt an die Tools. Kein zusätzlicher Xentral-Aufruf, keine Latenz.

  3. 3

    Ausgabe. Ein Sammler merkt sich, welche Felder in der Antwort tatsächlich vorkommen, und hängt genau für diese den Block feldkontext an: Beschreibung, Typ, mögliche Werte. Einmal je Antwort, nicht je Datensatz. Auswahl- und Checkbox-Werte bekommen ein Klartext-Label. Beschriebene Stammdaten wie Projekte oder Lager erkennt die MCP-Route zentral in jeder Antwort und ergänzt den Block stammdatenkontext.

  4. 4

    Listenregel. Felder mit Beschreibung gelten als geschäftsrelevant und erscheinen auch in Listenausgaben wie der Artikelsuche. Undokumentierte Felder bleiben dem Datenblatt vorbehalten, damit Listen kompakt bleiben.

  5. 5

    Eigene Tools. Ein Tool liefert alle Felder mit Bedeutung, damit das Modell vor dem Filtern nachschlagen kann. Ein zweites filtert Artikel serverseitig über ein Freifeld und bildet Klartext auf die gespeicherten Werte ab. Ohne gepflegten Kontext greift eine Live-Rückfallebene auf die Definitionen.

  6. 6

    Datensparsam. Gespeichert werden nur Definitionen und deine Beschreibungen, nie Feldwerte. Beschreibungen sind auf 500 Zeichen je Feld begrenzt, damit der Kontext das Token-Budget nicht sprengt.

// xentral_artikel_suche, Auszug der Antwort
{
  "artikel": [
    {
      "nummer": "100234-B",
      "name": "Ladekabel USB-C 2 m",
      "freifelder": [
        { "feld": "Artikelzustand", "wert": "B-Ware" }
      ]
    }
  ],
  "feldkontext": {
    "Freifeld \"Artikelzustand\"":
      "B-Ware = Retoure oder Ausstellungsstück, 20 % Rabatt.
       C-Ware nur noch im Abverkauf.
       | Typ: Auswahl | Mögliche Werte: neu, B-Ware, C-Ware"
  }
}

Die Server-Instructions weisen das Modell an, den Block beim Interpretieren zu nutzen. Aufträge tragen in der Xentral-API keine eigenen Freifelder, daher gilt der Kontext für Artikel und Kunden.

Einrichtung

Von der Registrierung zur ersten Auswertung

Wenige Minuten, alles über die Oberfläche.

1

Registrieren

E-Mail eintragen, Bestätigungslink klicken, fertig. Keine Kreditkarte, keine Vertragsbindung, kein Setup-Projekt.

2

Xentral verbinden

Xentral-ID und einen Personal Access Token aus den Developer-Einstellungen deiner Xentral-Instanz eintragen. Die Zugangsdaten werden verschlüsselt gespeichert und nur für deine Abfragen verwendet.

3

MCP-Server zusammenstellen

Vorlage wählen oder Tools per Klick auswählen, ein eigener Server je Abteilung. Der Einkauf sieht Disposition und Lieferanten, der Vertrieb Kunden und Umsätze, das Lager keine Rechnungsdaten.

4

Verbinden und losfragen

Server-URL in Claude oder ChatGPT als Connector hinterlegen und in normaler Sprache fragen. Keine Reports, keine Exporte, keine Schulung.

Kurzanleitung

MCP-Server mit Claude oder ChatGPT verbinden

Nach dem Anlegen zeigt dir die Oberfläche die Server-URL und den Schlüssel. Beides trägst du einmal in deinem KI-Tool ein.

Claude

Web, Desktop und Claude Code

  1. 1In Claude auf Einstellungen → Connectors gehen.
  2. 2„Custom Connector hinzufügen“ wählen.
  3. 3Die Server-URL aus deinem Dashboard einfügen, die Variante mit Schlüssel in der URL. Claude-Connectors können keine eigenen Header senden.
  4. 4Verbinden. Die Tools deines Servers erscheinen sofort im Chat.

ChatGPT

Connectors bzw. Entwicklermodus

  1. 1In ChatGPT die Connector-Einstellungen öffnen.
  2. 2Neuen MCP-Connector anlegen und die Server-URL einfügen.
  3. 3Den Schlüssel als Bearer-Token hinterlegen, falls nach Authentifizierung gefragt wird.
  4. 4Speichern. Danach stehen die Tools im Chat zur Verfügung.

Hinweis: Die genauen Menüpunkte der KI-Anbieter ändern sich gelegentlich. Im Dashboard steht zu jedem Server die aktuelle URL samt Kopierbutton, und wenn etwas klemmt, helfen wir beim Verbinden.

Voraussetzungen auf Xentral-Seite und Antworten auf typische Fragen findest du in den häufigen Fragen.

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