Model Context Protocol (MCP)

Conectați ChatGPT, Claude și alți asistenți AI la LDB

Prin Model Context Protocol (MCP), aplicațiile AI externe pot accesa funcțiile LDB pentru care ați autorizat explicit accesul. Astfel, AI poate nu doar să răspundă la întrebări, ci și să preia informații actualizate, să înregistreze date structurate și să execute etape de lucru definite.

Rapoartele sunt utilizate pentru a pune la dispoziție date din LDB. Prin interfețele de import, datele noi, sarcinile sau modificările de stare pot fi transmise înapoi către LDB.

  • Conectare AI standardizată: MCP este un standard deschis, acceptat de tot mai multe aplicații AI. Astfel, nu mai este necesară dezvoltarea unei interfețe separate pentru fiecare model AI.
  • Citire și actualizare: Asistenții AI pot prelua informații prin rapoartele pentru care accesul este autorizat și pot transmite date către LDB prin interfețe de import definite.
  • Acces autorizat selectiv: Dumneavoastră decideți ce rapoarte și interfețe de import pot fi utilizate prin MCP. AI nu primește acces nelimitat la baza de date.
  • Drepturi de acces specifice utilizatorului: Autentificarea MCP este asociată unui utilizator LDB. Aplicația AI are acces doar la rapoartele și interfețele de import activate pentru acel utilizator. Toate modificările sunt înregistrate în jurnalul de audit sub utilizatorul respectiv și sunt marcate cu „MCP”.
  • Fluxuri de lucru automatizabile în laborator: Agenții AI pot sprijini sau automatiza interogările recurente și etapele de lucru clar definite.
  • Alegere flexibilă a modelului: Conexiunea MCP poate fi utilizată cu diferite aplicații și modele AI compatibile.
Prezentarea integrării MCP în versiunea de toamnă 2026 – întâlnire cu utilizatorii

Ce este MCP?

Model Context Protocol – pe scurt, MCP – este un standard deschis pentru conectarea aplicațiilor AI la surse de date și funcții externe.

Pe scurt, MCP este un limbaj comun între AI și LDB. AI poate identifica instrumentele autorizate disponibile, informațiile necesare pentru utilizarea lor și structura în care sunt returnate rezultatele.

În LDB, rapoartele pot fi puse la dispoziție ca instrumente MCP pentru citire, iar interfețele de import ca instrumente MCP pentru scriere. Astfel, AI lucrează prin interfețe clar definite, nu prin acces direct și nelimitat la baza de date.

MCP nu este în sine un model AI. Acesta conectează aplicații AI precum ChatGPT sau Claude la funcțiile și datele LDB pentru care autorizați accesul în acest scop.

Exemplu: prelevare de probe cu comandă vocală

La prelevarea probelor de apă potabilă, punctul de prelevare, ora, temperatura, valoarea pH-ului și alte observații trebuie documentate direct la fața locului. Cu ajutorul unei aplicații vocale AI compatibile cu MCP, această înregistrare poate fi realizată fără folosirea mâinilor.

De exemplu, persoana care prelevează probele poate dicta valorile folosind ChatGPT Voice Mode configurat corespunzător:

„Creează o probă de apă potabilă pentru punctul de prelevare Bucătărie. Temperatura 12,4 grade, pH 7,3. Fără modificări neobișnuite de miros sau aspect.”

AI structurează informațiile și le transmite către LDB prin interfața de import MCP autorizată în acest scop. În LDB se creează proba și se returnează un mesaj de stare cu numărul probei. Asistentul vocal AI comunică starea și numărul probei, astfel încât persoana care prelevează proba să poată eticheta recipientul corespunzător.

După prelevare, asistentul AI poate prelua și alte etape de lucru:

  • Crearea unei sarcini pentru o abatere constatată sau o verificare ulterioară necesară
  • Preluarea informațiilor despre următoarea programare
  • Afișarea următorului punct de prelevare și a setului de analize prevăzut
  • Identificarea informațiilor lipsă și solicitarea de clarificări specifice
  • Crearea unui scurt rezumat al prelevării efectuate

Astfel, atenția rămâne asupra punctului de prelevare, iar mâinile rămân libere pentru prelevarea propriu-zisă.

Control și securitate

MCP nu înseamnă că o aplicație AI externă primește automat acces la toate datele din LDB. Fiecare raport și fiecare interfață de import trebuie autorizate explicit pentru utilizator și pentru utilizarea prin MCP.

Pentru acțiunile sensibile sau cele care scriu date, agentul AI utilizat ar trebui să solicite o confirmare înainte de executare. Acest comportament poate fi controlat prin descrierea MCP asociată.

Consultați: Politica generală de securitate a datelor (ADSR)
Ghid pas cu pas

MCP: conectați LIMS la Claude și ChatGPT

Sebastian, Patrick și Konrad vă arată cum să vă conectați asistentul AI:

Questions about MCP integration and LIMS:

Yes. LDB connects to AI applications such as Claude, ChatGPT and Google Gemini through the Model Context Protocol (MCP). MCP is an open standard supported by all major AI providers, so you configure the connection once and can use it with any supported assistant. The AI works with current LIMS data: it retrieves enabled reports and returns new data through import interfaces. No separate programming is required for each AI application.
LDB LIMS supports MCP. With the Fall Release, the connection is available in production to all LDB customers from 7 September 2026, with user-specific permissions and a complete audit trail.
MCP (Model Context Protocol) is an open standard for connecting AI applications to external systems: a shared language between AI and LDB. Your laboratory no longer needs a separate interface for each AI tool. You enable individual reports and import interfaces, with control and traceability through the audit trail.
No. AI applications can access only functions and reports that have been specifically enabled. They do not receive unrestricted database access. LDB’s user-specific access rights also apply: the AI can see only what the signed-in user is allowed to see. Follow the principle of data minimisation by enabling only what the AI actually needs. Sensitive content can be excluded from enabled reports. LDB’s MFA and SSO also apply to MCP access. AI usage is disabled by default and must be deliberately enabled. Details on model selection and data protection are documented in our General Data Security Guidelines (ADSR).
Every MCP call is recorded in LDB against the relevant report or import interface, marked “MCP” and assigned to the user. Changes made through an AI application are therefore identifiable and attributable to a person at any time, with the same traceability as an entry made through the user interface. Your approval and validation steps remain in place. Transmitted data are used solely to answer the respective request, not to improve or train models. This is documented in our General Data Security Guidelines (ADSR).
MCP is included at no additional cost in LDB licences with AI integration. Existing customers with an older licence without AI can take advantage of a discounted upgrade to the AI licence, which automatically enables MCP.
Open the report or import interface, click “Edit” under “Connection”, enable the MCP checkbox, enter the displayed MCP URL in your chosen AI assistant and authenticate once with your LDB credentials. The assistant can then immediately access the enabled data.
In Claude (claude.ai or Claude Desktop), open the settings under “Connectors” or “Custom Connectors” and add a new connector. Enter the MCP server URL from the enabled LDB report or import interface and confirm. Claude asks you to sign in once with your LDB credentials. The connection then appears in the tool list and can be used directly in chat. See the video guide to installing LDB MCP in Claude and ChatGPT.
No. MCP is disabled by default and must be explicitly enabled for each report or import interface and each user. This conservative default protects against unintended data access.
No SQL knowledge is required to use MCP with an AI assistant: the AI handles the database queries. SQL knowledge is helpful only if you want to create your own reports or import interfaces to enable through MCP. Ready-made templates are available to get you started.
Ready-to-use MCP templates cover common use cases, including searches for sample orders, customers, prices, parameters and limit values, and imports of measurements, orders, customers and samples. Import them through System settings → AI integration → MCP templates → Import templates. The templates are then immediately available in the system.
MCP supports many laboratory automation use cases. Voice-controlled sampling: an AI voice assistant receives dictated sampling points, temperatures, pH values and observations on site, creates the sample through the import interface and reads back the sample number. Sample data maintenance: AI retrieves the sample, customer and order, adds missing measurements directly in the system and records everything in the audit trail. Capacity and staff planning: AI retrieves absence and leave data to help plan appointments or shifts with sufficient staff available.
No. MCP calls do not use AI tokens in LDB. Only the tokens of the respective AI assistant, such as Claude or ChatGPT, are used. An LDB licence with AI integration is required to use MCP.
LDB LIMS offers free workshops and onboarding sessions on AI in the laboratory, reporting and MCP.

Utilizăm cookie-uri

Utilizăm cookie-uri proprii și cookie-uri de la terți pentru a vă putea afișa site-ul și a înțelege mai bine cum îl utilizați, în scopul îmbunătățirii serviciilor pe care le oferim.