Model Context Protocol (MCP)

Verbinden Sie ChatGPT, Claude und andere KI-Assistenten mit LDB

Mit dem Model Context Protocol (MCP) können externe KI-Anwendungen auf gezielt freigegebene Funktionen von LDB zugreifen. Dadurch kann eine KI nicht nur Fragen beantworten, sondern aktuelle Informationen abrufen, Daten strukturiert erfassen und definierte Arbeitsschritte ausführen.

Auswertungen werden dabei verwendet, um Daten aus LDB bereitzustellen. Über Importschnittstellen können neue Daten, Tasks oder Statusänderungen wieder an LDB zurückgegeben werden.

  • Einheitliche KI-Anbindung: MCP ist ein offener Standard und wird von immer mehr KI-Anwendungen unterstützt. Dadurch muss nicht für jedes KI-Modell eine eigene Schnittstelle entwickelt werden.
  • Lesen und aktualisieren: KI-Assistenten können Informationen über freigegebene Auswertungen abrufen und Daten über definierte Importschnittstellen an LDB übergeben.
  • Gezielte Freigabe: Sie entscheiden, welche Auswertungen und Importschnittstellen über MCP verwendet werden dürfen. Die KI erhält keinen uneingeschränkten Zugriff auf die Datenbank.
  • Nutzerspezifische Zugriffsrechte: Die MCP-Anmeldung ist an einen LDB-Nutzer gekoppelt. Die KI-Anwendung hat nur Zugriff auf Auswertungen und Importschnittstellen, die für den Nutzer freigeschaltet sind. Alle Änderungen werden im Audit Trail bei dem zugehörigen Nutzer erfasst und sind mit "MCP" gekennzeichnet.
  • Automatisierbare Laborabläufe: Wiederkehrende Abfragen und klar definierte Arbeitsschritte können durch KI-Agenten unterstützt oder automatisiert werden.
  • Flexible Modellauswahl: Die MCP-Anbindung kann mit unterschiedlichen kompatiblen KI-Anwendungen und KI-Modellen verwendet werden.
Vorstellung der MCP-Anbindung im Fall Release 2026 - Anwendercall

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol – kurz MCP – ist ein offener Standard für die Verbindung von KI-Anwendungen mit externen Datenquellen und Funktionen.

Vereinfacht gesagt ist MCP eine gemeinsame Sprache zwischen einer KI und LDB. Die KI kann erkennen, welche freigegebenen Werkzeuge zur Verfügung stehen, welche Angaben dafür benötigt werden und in welcher Struktur die Ergebnisse zurückgegeben werden.

In LDB können Auswertungen als lesende MCP-Werkzeuge und Importschnittstellen als schreibende MCP-Werkzeuge bereitgestellt werden. Dadurch arbeitet die KI über klar definierte Schnittstellen und nicht über einen direkten, uneingeschränkten Datenbankzugriff.

MCP ist selbst kein KI-Modell. Es verbindet KI-Anwendungen wie ChatGPT oder Claude mit den Funktionen und Daten von LDB, die Sie dafür freigeben.

Bsp.: Probenahme mit Sprachsteuerung

Bei einer Trinkwasser-Probenahme müssen Entnahmestelle, Zeitpunkt, Temperatur, pH-Wert und weitere Beobachtungen direkt vor Ort dokumentiert werden. In Kombination mit einer MCP-fähigen KI-Voice-Anwendung kann diese Erfassung freihändig erfolgen.

Der Probenehmer kann die Werte beispielsweise über einen entsprechend konfigurierten ChatGPT Voice Mode diktieren:

„Trinkwasserprobe an der Entnahmestelle Küche anlegen. Temperatur 12,4 Grad, pH-Wert 7,3. Keine Auffälligkeiten bei Geruch und Aussehen.“

Die KI strukturiert die Angaben und übergibt sie über die dafür freigegebene MCP-Importschnittstelle an LDB, dort wird die Probe angelegt und eine Statusmeldung mit Probennummer zurückgemeldet. Der KI-Voiceassistent meldet den Status und die Probennummer, sodass der Probenehmer die Flasche entsprechend beschriften kann.

Nach der Probenahme kann der KI-Assistent weitere Arbeitsschritte übernehmen:

  • Einen Task für eine festgestellte Abweichung oder notwendige Nachkontrolle anlegen
  • Informationen zum nächsten geplanten Termin abrufen
  • Die nächste Entnahmestelle und den vorgesehenen Untersuchungsumfang anzeigen
  • Fehlende Angaben erkennen und gezielt nachfragen
  • Eine kurze Zusammenfassung der durchgeführten Probenahme erstellen

So bleibt der Blick bei der Entnahmestelle und die Hände bleiben für die eigentliche Probenahme frei.

Kontrolle und Sicherheit

MCP bedeutet nicht, dass eine externe KI automatisch Zugriff auf alle Daten von LDB erhält. Jede Auswertung und Importschnittstelle muss gezielt für den Nutzer und die MCP-Verwendung freigegeben werden.

Bei sensiblen oder schreibenden Aktionen sollte der verwendete KI-Agent vor der Ausführung eine Bestätigung einholen, was über die zugehörige MCP-Beschreibung gesteuert werden kann.

Vorstellung der MCP-Anbindung im Fall Release 2026 - Anwendercall

Fragen zum Thema MCP-Anbindung in LDB:

Ja. LDB lässt sich über das Model Context Protocol (MCP) mit KI-Anwendungen wie Claude, ChatGPT oder Google Gemini verbinden. MCP ist ein offener Standard, den alle großen KI-Anbieter unterstützen — die Anbindung wird deshalb nur einmal eingerichtet und funktioniert dann in jedem unterstützten Assistenten. Die KI arbeitet mit aktuellen Daten aus Ihrem LIMS: Sie ruft freigegebene Auswertungen ab und übergibt neue Daten über Importschnittstellen zurück. Eine eigene Programmierung je KI-Anwendung ist dafür nicht erforderlich.
LDB unterstützt MCP. Mit dem Fall Release ist die Anbindung ab dem 7. September 2026 produktiv für alle LDB-Kunden verfügbar — mit nutzerspezifischen Rechten und vollständigem Audit Trail.
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard für die Verbindung von KI-Anwendungen mit externen Systemen - eine gemeinsame Sprache zwischen einer KI und LDB. Für Ihr Labor bedeutet das: Sie brauchen keine Schnittstelle je KI-Werkzeug mehr. Sie geben einzelne Auswertungen und Importschnittstellen frei. Kontrolliert und nachvollziehbar (Audit Trail).
Nein. KI-Anwendungen erreichen ausschließlich gezielt freigegebene Funktionen und Auswertungen — die KI erhält keinen uneingeschränkten Zugriff auf die Datenbank. Zusätzlich gelten die nutzerspezifischen Zugriffsrechte von LDB: Die KI sieht nur, was der angemeldete Nutzer auch selbst sehen darf. Es gilt das Prinzip der Datensparsamkeit: Geben Sie nur frei, was die KI tatsächlich benötigt — sensible Inhalte lassen sich gezielt aus den freigegebenen Auswertungen ausschließen. Auch MFA und SSO von LDB gelten für den Zugriff über MCP. Die KI-Nutzung ist standardmäßig deaktiviert und wird von Ihnen bewusst freigeschaltet. Details zu Modellauswahl und Datenschutz finden Sie unter KI in LDB.
Alle über MCP ausgelösten Änderungen werden im Audit Trail beim zugehörigen Nutzer erfasst und sind zusätzlich klar mit MCP gekennzeichnet. Eine über eine KI-Anwendung vorgenommene Änderung ist damit jederzeit erkennbar und einer Person zugeordnet — dieselbe Nachvollziehbarkeit wie bei einer Eingabe über die Oberfläche. Ihre Freigabe- und Validierungsschritte bleiben unverändert bestehen. Die übermittelten Daten werden ausschließlich zur Beantwortung der jeweiligen Anfrage verwendet und nicht zur Verbesserung oder zum Training der Modelle genutzt. Dies ist in unseren Allgemeinen Datensicherheitsrichtlinien (ADSR) dokumentiert.
Die MCP-Anbindung ist im Lizenzumfang enthalten — für alle Labore, deren Lizenz bereits die KI-Integration einschließt und es entstehen keine zusätzlichen Kosten. Bestandskunden mit einer älteren Lizenz ohne KI bieten wir eine rabattierte Wechseloption auf die KI-Lizenz an, mit der MCP automatisch freigeschaltet wird. Dieses vergünstigte Wechselangebot ist befristet und gilt nur bis zum Ende des Jahres 2026.
Die Aktivierung erfolgt in wenigen Schritten: Auswertung bzw. Importschnittstelle aufrufen, unter „Anbindung“ auf „Bearbeiten“ klicken, die Checkbox für MCP aktivieren, den angezeigten MCP-URL in den gewünschten KI-Assistenten eintragen und sich einmalig mit den LDB-Zugangsdaten authentifizieren. Danach kann der KI-Assistent sofort auf die freigegebenen Daten zugreifen.
In Claude (claude.ai oder Claude Desktop) öffnen Sie die Einstellungen unter „Connectors“ bzw. „Custom Connectors“ und fügen einen neuen Connector hinzu. Dort tragen Sie den MCP-URL der freigegebenen Auswertung bzw. Importschnittstelle aus LDB ein und bestätigen. Claude fordert Sie einmalig zur Anmeldung mit Ihren LDB-Zugangsdaten auf; danach erscheint die Anbindung in der Werkzeugliste und kann direkt im Chat verwendet werden.
Nein. MCP ist standardmäßig deaktiviert und muss pro Auswertung bzw. Importschnittstelle sowie pro Nutzer explizit freigeschaltet werden. Diese konservative Grundeinstellung schützt vor unbeabsichtigtem Datenzugriff.
Für die Nutzung von MCP mit einem KI-Assistenten sind keine SQL-Kenntnisse erforderlich — die KI übernimmt die Datenbankabfragen. SQL-Kenntnisse sind nur hilfreich, wenn Sie eigene Auswertungen oder Importschnittstellen erstellen möchten, die anschließend über MCP freigegeben werden. Für den Einstieg stehen fertige Vorlagen zur Verfügung.
Es stehen sofort einsatzbereite MCP-Vorlagen für die häufigsten Anwendungsfälle zur Verfügung, u. a. Suche (Probenaufträge, Kunden, Preise, Parameter, Grenzwerte) und Import (Messwerte, Aufträge, Kunden, Proben). Der Import erfolgt über: KI-Integration → MCP-Vorlagen → Vorlagen importieren. Danach stehen die Vorlagen sofort im System zur Nutzung bereit.
MCP eröffnet zahlreiche Anwendungsfälle für die Laborautomatisierung, zum Beispiel: Probenahme per Sprachsteuerung — ein KI-Voice-Assistent nimmt Entnahmestelle, Temperatur, pH-Wert und Beobachtungen direkt vor Ort diktiert entgegen, legt die Probe über die Importschnittstelle an und meldet die Probennummer zurück. Probendatenpflege — die KI ruft Probe, Kunde und Auftrag ab, ergänzt fehlende Messwerte direkt im System und dokumentiert dies vollständig im Audit Trail. Kapazitäts- und Personalplanung — die KI ruft Abwesenheits- und Urlaubsdaten ab und unterstützt so bei der Planung von Terminen oder Schichten, an denen ausreichend Personal verfügbar ist.
Nein. LDB selbst verbraucht keine eigenen Tokens beim MCP-Betrieb. Genutzt werden ausschließlich die Tokens des jeweiligen KI-Assistenten (z. B. Claude oder ChatGPT). Wer ein firmeneigenes KI-Gateway einsetzt, nutzt dafür die eigenen Unternehmens-Tokens.
Es gibt drei kostenlose Workshops im September 2026: 17. September — Schritt-für-Schritt MCP-Einrichtung (für Nutzer, die sofort loslegen möchten), 18. September — Einführung in Auswertungen & Importschnittstellen (Grundlagenwissen als Voraussetzung für MCP), 25. September — KI-Onboarding-Workshop (allgemeiner Überblick über alle KI-Features).