Eine KI-Assistenz ist nur so gut wie der Kontext, aus dem sie antwortet. Mit Dokumenten und Erinnerungen kommt man weit – aber die aktuellsten Daten liegen meist woanders: im CRM, im Wiki, in einer internen API. Mit unserem neuesten Release schließt Synaplan diese Lücke über das Model Context Protocol (MCP): Sie verbinden Ihre MCP-Server einmal, und die KI holt sich Live-Daten daraus vorab, schon beim Routing Ihrer Anfrage – bevor auch nur ein Wort der Antwort geschrieben ist.

Wer lieber schaut als liest: hier ist die einminütige Demo auf YouTube.

MCP in einem Absatz

MCP ist ein offener Standard, mit dem KI-Anwendungen externe Werkzeuge über einen einzigen Endpunkt entdecken und aufrufen können. Statt für jede Integration eigenen Anbindungscode zu schreiben, fragt der Client einen Server: „Was kannst du?“ – und bekommt eine maschinenlesbare Liste von Tools zurück: eine Wissensdatenbank-Suche, eine Kundenabfrage, ein Wiki-Lookup. Anthropic, OpenAI, Cursor, VS Code und ein schnell wachsendes Ökosystem haben den Standard übernommen; gut möglich, dass Ihre internen Systeme ihn bereits sprechen.

Eigene Server verbinden

In Synaplan öffnen Sie Channels → MCP Servers und legen eine Verbindung an: ein Name, die HTTPS-URL und optional ein Auth-Header mit API-Schlüssel (verschlüsselt gespeichert, nie wieder angezeigt). Wählen Sie einen einfachen Namen, den Sie sich merken können – Sie können den Server direkt im Prompt ansprechen, wie im Demo-Video.

Eine bewusste Design-Entscheidung: Einen Server zu verbinden bewirkt für sich genommen noch nichts. Jeder Aufgabentyp in Ihrem KI-Setup entscheidet selbst, ob er Daten von Ihren Servern abrufen darf – für alltägliche Fragen ist das die Aufgabe „General Chat“. So gelangt eine MCP-Quelle nie in eine Aufgabe, in der Sie sie nicht haben wollen.

Was beim Prompt passiert

Hier kommt das DAG-Routing ins Spiel – die Planungs-Engine, die wir in „Aus einem Prompt wird ein Plan“ vorgestellt haben. Wenn Ihre Nachricht es erfordert, entwirft ein Planer-Modell einen kleinen Graphen aus Schritten, und Synaplan führt sie der Reihe nach aus.

Neu ist: Der Planer sieht jetzt die Tools Ihrer verbundenen MCP-Server in seinem Katalog. Nehmen wir die Anfrage aus dem Video:

Bitte recherchiere in Knowledge Base One Informationen über die Plattform und das Unternehmen und berichte mir davon.

Der Planer erkennt die Absicht, plant einen MCP-Abruf gegen den Server „Knowledge Base One“, führt die Suche dort aus und übergibt den gefundenen Text als Kontext an den Antwort-Schritt. Das Modell antwortet dann auf Basis der Live-Daten – nicht aus dem, was es zufällig gelernt hat. Sie sehen dabei jeden Schritt als eigene Task-Karte von läuft zu fertig springen.

Verglichen mit einer Tool-Calling-Schleife mitten im Gespräch hat das Vorab-Planen handfeste Vorteile: Der Plan wird vor der Ausführung validiert (ein gerichteter azyklischer Graph – keine Endlosschleifen), jeder Schritt ist sichtbar und nachvollziehbar, und ein fehlgeschlagener MCP-Aufruf reißt nicht die ganze Antwort mit – der Rest des Plans liefert trotzdem, was möglich ist.

Kostenloser MCP-Server inklusive

Und jetzt der Teil, der diesen Kreislauf besonders rund macht: Jedes Synaplan ist selbst auch ein MCP-Server – die kostenlosen Cloud-Konten auf web.synaplan.com genauso wie jede selbst gehostete Installation. Richten Sie Claude Desktop, Cursor oder einen beliebigen MCP-Host mit einem API-Schlüssel auf Ihren /mcp-Endpunkt, und Ihr Workspace wird zu einem Satz von Werkzeugen: die komplette KI-Chat-Pipeline, Wissensdatenbank-Suche, Erinnerungen, Datei-Ingestion und mehr – neun Tools zum Start.

Weil beide Seiten dasselbe Protokoll sprechen, können Sie sogar einen Synaplan-Workspace als Datenquelle eines anderen anbinden – genau das passiert in der Demo: „Knowledge Base One“ ist schlicht ein zweiter Synaplan-Workspace, der als Wissensdatenbank dient.

Das alles ist Open Source unter Apache 2.0, im selben GitHub-Repository wie der Rest der Plattform. Kein Bezahl-Tarif, kein separates Modul.

Leitplanken – Ihre Daten haben sie verdient

Einer KI Zugriff auf interne Systeme zu geben verlangt Sorgfalt; die erste Version ist deshalb bewusst konservativ:

Nur lesend. Tools, die sich als destruktiv oder nicht rein lesend deklarieren, werden abgelehnt. Die Assistenz ruft Daten ab – sie schreibt nicht in Ihr CRM.
Freigabe pro Aufgabe, optional mit einer Liste, welche Server eine Aufgabe nutzen darf.
Verschlüsselte Zugangsdaten; Tokens werden nie an den Browser zurückgegeben.
Netzwerkschutz: nur HTTPS, SSRF-Schutz gegen interne Ziele, keine Redirects, strikte Timeouts und Größenlimits.
Isolierte Fehler: Ein langsamer oder defekter Server überspringt seinen Schritt, statt die Antwort zu blockieren.

Ausprobieren

Schauen Sie die einminütige Demo.
Lesen Sie die Doku: MCP-Server & -Client und Wie DAG-Routing funktioniert.
Self-Hosting: github.com/metadist/synaplan – docker compose up -d, und es läuft.
Oder starten Sie kostenlos auf web.synaplan.com und verbinden Sie Ihren ersten MCP-Server unter Channels → MCP Servers.

Das Feature ist im Early Access – Details können sich noch weiterentwickeln –, aber es verändert schon jetzt, was ein einzelner Prompt leisten kann: Er erkennt Ihre Absicht, sammelt zuerst die nötigen Informationen und Werkzeuge aus Ihren Systemen ein und antwortet dann. Genau das sollte „angereicherte Prompts“ bedeuten.