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AI Engineering

MCP Server Entwicklung für sichere Agenten- und Tool-Integration

Model Context Protocol macht Fähigkeiten für intelligente Systeme standardisiert nutzbar. GI baut MCP-Schichten so, dass Discovery, Authentifizierung und Tool-Ausführung produktionsfähig bleiben.

Production-first · offene Standards · Auditierbarkeit · Betrieb
Projekt technisch einordnen lassen →AI Engineering im Überblick
Was ein produktiver Ansatz liefern muss
  • Klar geschnittene Tools und Ressourcen mit stabilen Schemas
  • Auth, Rollen und serverseitige Berechtigungsprüfung
  • Timeouts, Retries, Rate Limits und Observability
  • OpenAPI-, A2A- und bestehende API-Landschaften sinnvoll anbinden
Verwandte Such- und Projektbegriffe
MCP Server EntwicklungMCP IntegrationModel Context Protocol BeratungMCP Tools entwickelnMCP für UnternehmenMCP OpenAPI Integration
AI Engineering
KI-Agentur & AI Engineering Partner für produktive Systeme→KI-Agenten entwickeln, die im Betrieb kontrollierbar bleiben→Agentic AI Entwicklung für autonome, aber kontrollierte Workflows→KI-Automatisierung für Mittelstand und produktive Teams→AI Governance, Audit Trails und Human Oversight für Agenten→Self-hosted AI und private LLMs für sensible Daten und kontrollierten Betrieb→KI-Agentur, Freelancer oder Inhouse-Team: welches Modell passt wann?→Agentic AI oder klassische Workflow-Automatisierung?→MCP oder direkte API-Integration: welche Schnittstelle ist die richtige?→