Controlled access to data, tools and back-end functions

Model Context Protocol (MCP)

CreaLog uses MCP as a standardised interface between AI applications and enterprise systems. This enables defined functions to be deployed in a targeted manner, access to be controlled, and existing back-end processes to be integrated into AI-powered services.

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What is MCP?

MCP is an open standard that enables AI applications to access specific tools, resources and data sources in a targeted manner.

AI applications require access to various systems: CRM, ticketing, databases, APIs or specialist applications.

MCP standardises this connection. MCP servers describe which prompts, tools and resources are available. AI applications make targeted requests to the servers via an MCP client. This allows access to backend systems to be facilitated in a structured and controlled manner, without an LLM accessing data and systems directly.

How do the MCP client and MCP server work?

MCP separates the requesting AI application from the systems and functions it wishes to use.

MCP client

Submits requests to one or more MCP servers on behalf of the AI application.

MCP server

Describes which capabilities are available and provides them in a standardised manner.

Three key functions:

Tools

Defined functions that an AI application can call, such as a status query or a backend function call.

Resources

Data or content that an AI application can read, such as information from an API, file or data source.

Prompts

Predefined instructions or contexts that assist an AI application with a specific task.

We integrate MCP into real-world communication and service environments

Integrated MCP client

The MCP client is an integral part of the CreaLog platform.

Flexible deployment of MCP servers

Existing MCP servers can be integrated. CreaLog also develops and implements new MCP servers tailored to individual requirements, providing the appropriate data, tools and backend functions.

Integrating backend systems

APIs, databases and business systems are integrated in a controlled manner via defined MCP functions.

Remaining technology-agnostic

MCP is not tied to a specific LLM and is therefore in line with CreaLog’s technology-agnostic integration approach.

Omnichannel communication built in

The integrated functions can be used in voice, chat and digital service processes.

Omnichannel Agents erkunden

Taking MCP further

Sessionless MCP

MCP itself is also evolving. In traditional MCP operations, sessions must be taken into account in terms of architecture and scaling. Sessionless MCP simplifies this approach: requests are no longer tied to an existing session or a specific server instance.

For businesses, this means that new features and backend systems can be made available via MCP with less technical effort.

MCP is part of our AI architecture

MCP is a key connectivity layer within viable AI applications. However, it does not replace the entire AI architecture.

Find out more about how MCP can be effectively combined with AI agents, RAG, communication channels, governance and operations.

Wie funktionieren MCP-Client und MCP-Server?

MCP trennt die anfragende AI-Anwendung von den Systemen und Funktionen, die sie nutzen möchte.

MCP-Client
Stellt im Auftrag der AI-Anwendung Anfragen an einen oder mehrere MCP-Server.

MCP-Server
Beschreibt, welche Fähigkeiten verfügbar sind, und stellt diese standardisiert bereit.

Drei zentrale Funktionen:

Tools - Handeln

Definierte Funktionen, die eine AI-Anwendung aufrufen kann, zum Beispiel eine Statusabfrage oder einen Backend-Funktionsaufruf.

Resources - Lesen

Daten oder Inhalte, die eine AI-Anwendung lesen kann, zum Beispiel Informationen aus APIs, Dateien, Datenquellen oder anderen freigegebenen Quellen.

Prompts - Anleiten

Vorgegebene Anleitungen oder Kontexte, die eine AI-Anwendung bei einer bestimmten Aufgabe unterstützen und ihr einen strukturierten Rahmen für die Bearbeitung geben.

MCP weitergedacht

Stateless MCP für skalierbare Architekturen

Mit der aktuellen MCP-Spezifikation ist der Protokollkern zustandslos. Requests sind nicht mehr an eine bestehende MCP-Session oder eine bestimmte Serverinstanz gebunden und können flexibel verarbeitet werden. Das erleichtert insbesondere den Aufbau skalierbarer und verteilter MCP-Architekturen.

Für Unternehmen bedeutet das vor allem: weniger Aufwand, um neue Funktionen und Systeme über MCP verfügbar zu machen. In unserer Architektur können dafür spezialisierte MCP-Server und bestehende Backend-Systeme zentral orchestriert und kontrolliert zusammengeführt werden.