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Integration & Verlässlichkeit

Sauber anbinden. Dann belegen, dass es funktioniert.

Die meisten KI-Projekte bleiben an zwei Stellen stehen: das Modell erreicht die Daten nicht, und niemand kann zeigen, dass die Ergebnisse gut genug sind. Ich baue beides — die Anbindung und den Nachweis.

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Was enthalten ist

Die unglamouröse Hälfte eines KI-Systems.

Zugriff, Integration und Messung — die Teile, die über den produktiven Betrieb entscheiden.

01

MCP-Server & KI-Integration

Claude, ChatGPT oder Cursor erhalten kontrollierten Zugriff auf Ihre eigenen Systeme über das Model Context Protocol. Ich betreue drei quelloffene MCP-Server auf Cloudflare Workers.

DigestSEO MCP Suite
02

LLM-Evaluation & Observability

Ein Evaluationsrahmen, der Rückschritte vor Ihren Nutzern bemerkt, dazu Logging und Traces, die erklären, warum sich ein System so verhalten hat.

Flight Deck
03

Dokumenten- & ERP-Integration

REST-Integrationen für Dokumentenmanagement- und ERP-Systeme — einschließlich DocuWare und .NET-Landschaften — damit die Automatisierung die nötigen Daten erreicht.

Was Sie mitnehmen

Systeme, die erklärbar bleiben.

Zugriff ohne Preisgabe

Eingegrenzte Berechtigungen und Prüfspuren: Ein Assistent erreicht die vorgesehenen Daten und nichts darüber hinaus.

Rückschritte früh erkannt

Änderungen an Prompt oder Modell werden gemessen, bevor sie Ihre Mandanten erreichen.

Fehler, die auffindbar sind

Wenn etwas schiefgeht, sehen Sie, an welcher Stelle — nicht nur, dass es passiert ist.

Bringen Sie die Integration mit, die feststeckt.

Wir sehen uns an, was sie blockiert — Zugriff, Datenform oder das Fehlen eines Maßstabs für Erfolg.

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