TL;DR – MCP-Version

Hier ist ein kurzer Blick auf einige der häufigsten Fragen, die wir zu MCP erhalten und Mendix. Ausführlichere Antworten auf die folgenden Fragen finden Sie in unseren FAQ am Ende dieses Beitrags.

• Was ist das Model Context Protocol oder MCP? Ein offenes Protokoll, das standardisiert, wie LLMs autonom eine Verbindung zu Apps herstellen.
• Warum ist MCP wichtig? MCP ermöglicht die Tool-Erkennung, ohne dass zur Entwurfszeit alles vorkonfiguriert werden muss.
• Warum Mendix mit MCP? Sie können problemlos leistungsstarke Mikroflüsse erstellen in Mendix und starten Sie einen MCP-Server innerhalb Ihrer App, um diese Mikroflüsse für agentenbasierte KI-Systeme verfügbar zu machen.

Was ist MCP und warum wird es verwendet? Mendix?

MCP ist ein offener Standard Stellen Sie sich das wie einen USB-C-Anschluss für KI vor, um KI-Anwendungen (LLM) mit Daten und Tools zu verbinden. Mit MCP kann ein LLM (Host) andere Apps (Server) erreichen, die Tools, Eingabeaufforderungen oder Daten anbieten. Mendix'S neue MCP-Servermodul dreht deine Mendix Anwendung in einen solchen Server. Das bedeutet, dass eine LLM-Anwendung (wie Claude für Desktop) Ihre Mendix Mikroflüsse als Werkzeug und integrieren Sie das Ergebnis in die Antwort an den Benutzer.

Die Vorteile sind enorm: Sie können intelligentere Agenten, Debugging-Helfer oder beliebige Agenten-Workflows erstellen, die direkt auf Ihre Mendix App und profitieren Sie gleichzeitig von der vorgefertigten Integration und Anbieterflexibilität von MCP.

Hinweis: Die neueste Version der GenAI Showcase App zeigt genau, wie Sie einen MCP-Server in Ihrem Mendix App, stellen Sie Tools bereit und bereiten Sie Claude für Desktop für die Interaktion mit ihnen vor. 

Seien Sie sicher, dass Sie die GenAI Showcase App!

1 – Richten Sie den MCP-Server ein in Mendix

Voraussetzungen:

Sie können wählen, ob Sie von Grund auf neu beginnen oder eine bestehende Anwendung erweitern möchten. Wenn Sie von Grund auf neu beginnen möchten, Leere GenAI-App, das bereits alle notwendigen GenAI-Module enthält, ist der beste Ausgangspunkt. Wenn Sie eine bestehende App erweitern, installieren Sie unbedingt die MCP-Servermodul vom Marktplatz.

Einrichten Ihrer App-Daten

Für dieses Beispiel wird eine Datenbank mit historischen Ticketinformationen benötigt. Anleitungen dazu finden Sie im MCPServer_ExposeTools.Ticket Entität und Ticket_CreateDataset Mikroströmung im Inneren GenAI Showcase App.

Erstellen Sie das Tool zum Aufdecken

Erstellen Sie zunächst einen Microflow, den Sie als Tool bereitstellen möchten. In diesem Beispiel erstellen wir einen Microflow, der alle Datensätze (z. B. Tickets) in einer Datenbank anhand eines Eingabeparameters wie einem Status- und Kategoriefeld zählt. Der Microflow sollte einen String zurückgeben.

So sieht der Mikrofluss aus:

Es entspricht dem Ticket_GetNumberOfTicketsInStatusCategory Mikroströmung im MCP-Schaukasten innerhalb der GenAI Showcase App erwähnt.

Initialisieren Sie den MCP-Server

Um Ihren MCP-Server zu initialisieren, rufen Sie den MCP-Server erstellen Aktion aus dem Tools im Start-Microflow. Erstellen Sie einen neuen Microflow AS_InitMCPServer und fügen Sie die MCP-Server erstellen Aktion. Konfigurieren Sie den Vorgang mit:

• Legen Sie den Pfad fest auf mendix-mcp
• Setzen Sie den Namen auf mein erster MCP-Server und
• Setzen Sie die Version auf 1.0.0

Im Demonstrationsbeispiel wird der Server innerhalb des MCPServer_Initialize-Mikroflows initialisiert, falls Sie einen Blick darauf werfen möchten.

Zuletzt fügen Sie diesen Mikrofluss hinzu zum nach dem Start Mikroflow Ihres Projekts, sodass der Server beim Ausführen der App initialisiert wird.

Konfigurieren Sie die Tools, die Sie bereitstellen möchten

Ein leerer MCP-Server ist recht leistungsschwach, daher sollten Sie ihm einige Funktionen hinzufügen. Dies können Sie im selben Microflow tun, in dem Sie den Server initialisieren. Ziehen Sie den Werkzeug hinzufügen Aktion aus der Toolbox direkt nach der Servererstellung. Hier müssen Sie den Namen des Tools angeben, RetrieveNumberOfTicketsInStatusCategory, sowie eine optionale Beschreibung, damit das Modell weiß, was es erwartet und wann dieses Tool aufgerufen werden muss. Die Schemaeingabe kann leer gelassen werden, da sie automatisch aus dem ausgewählten Mikrofluss extrahiert wird.

Schließlich ist in der Werkzeug hinzufügen Wählen Sie in der Aktion den Microflow und den Server aus, den Sie zuvor erstellt haben. Im Showcase-Beispiel sieht das wie folgt aus:

Führen Sie den MCP-Server aus

Wenn der Microflow zur Serverinitialisierung ausgelöst wird, startet er einen MCP-Server auf dem Mendix Runtime und registriert das hinzugefügte Tool. Beachten Sie, dass dieser Beitrag nicht die Authentifizierung behandelt, die Sie für eine Produktionsumgebung einrichten müssten. Sobald der MCP-Host (Claude für Desktop) eine Verbindung zum Server herstellt, kann das Modell das Tool namens RetrieveNumberOfTicketsInStatusCategory und entscheiden, ob es verwendet wird, wenn es den Anforderungen des Benutzers entspricht. Das werden wir als Nächstes tun.

2 – Einrichten des MCP-Hosts

Der MCP-Server läuft, aber wie interagieren Sie nun mit dem bereitgestellten Tool? Dazu benötigen Sie einen MCP-Host, der das Protokoll zur Verbindung mit MCP-Servern unterstützt (siehe Abbildung oben). In diesem Blog verwenden wir Claude für Desktop, andere Hosts funktionieren jedoch möglicherweise ähnlich (z. B. Github Copilot in Visual Studio Code).

Installation

Besuchen Sie https://claude.ai/download Installieren Sie Claude für Desktop auf Ihrem Computer. Folgen Sie den Anweisungen. Melden Sie sich mit Ihrem Anthropic-Konto an (oder erstellen Sie zuerst ein Konto). Derzeit ist Claude für Desktop als kostenlose Testversion verfügbar, die ausreicht, um die Mendix Werkzeuge über MCP.

Fügen Sie Mendix MCP-Server zu Claude für Desktop

Wir müssen nun den MCP-Server bei Claude für Desktop registrieren. Öffnen Sie in Claude für Desktop die Entwicklereinstellungen Datei > Einstellungen > Entwickler. Klicken Sie Konfiguration bearbeiten Navigieren Sie zur Konfigurationsdatei von Claude, die Sie in einem beliebigen Texteditor (z. B. Visual Studio Code) öffnen können. Fügen Sie den folgenden Codeausschnitt in die Datei ein und bearbeiten Sie die Felder entsprechend Ihrer Serverkonfiguration (vor allem den Pfad):

Bitte achten Sie darauf, dass die Konfiguration tatsächlich den Pfad verwendet, den Sie zuvor angegeben haben.

{
    "mcpServers": {
        "mendix-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "mcp-remote",
                "https://127.0.0.1:8080/mendix-mcp/sse",
                "--allow-http"
            ]
        }
    }
}

Starten Sie anschließend Claude für Desktop neu, damit sich der Client mit dem Server verbinden kann. Unter dem Texteingabefeld sollte ein Werkzeugsymbol angezeigt werden, das die verfügbaren Werkzeuge anzeigt:

Das Modell kann nun die registrierten Werkzeuge aus dem Mendix MCP-Server. Wenn Sie nach etwas gefragt haben, das mit Ihrem Tool zusammenhängt (zum Beispiel: „Wie viele Tickets sind offen?”), sollte das Modell die Tools zur Beantwortung der Frage verwenden. Normalerweise bittet Claude den Benutzer zunächst, die Verwendung des Tools zu bestätigen, bevor er es aufruft. Dadurch bleiben die Benutzer auf dem Laufenden, auch wenn diese Option deaktiviert werden kann.

Was kommt als Nächstes? Unendliche Möglichkeiten

Jetzt haben Sie gesehen, wie Mendix arbeitet mit dem Model Context Protocol (MCP) zusammen, um agentische KI zu betreiben. Dies ermöglicht die Erstellung intelligenter, KI-gesteuerter Workflows, indem Sie Ihre Mendix Mikroflüsse zu KI-Tools. Und wir fangen gerade erst an – es gibt noch mehr spannende Inhalte zu MCP und KI in Mendix demnächst.

Da MCP für agentenbasierte Workflows entwickelt wurde, sind noch weitere Schritte möglich. Stellen Sie sich vor, Sie verbinden mehrere Microflows miteinander: einen zum Abrufen von Daten, einen weiteren zum Analysieren und einen dritten zum Aktualisieren eines Dashboards – alles gesteuert von einem KI-Agenten, wobei ein Mensch stets im Spiel ist. Sie können sogar Mendix Tools mit anderen MCP-Diensten wie Datenbanken oder CRM-Systemen, um erweiterte, KI-gestützte Apps zu erstellen.

In naher Zukunft könnte dies bedeuten, dass KI-Agenten ganze Geschäftsprozesse mit Mendix– wie das Zuweisen von Aufgaben, das Aktualisieren von Datensätzen und das Erstellen von Berichten – alles aus einem einfachen Chat heraus. Und es wird nicht nur Claude für Desktop sein. Jeder MCP-kompatible KI-Host kann sich mit Ihrem verbinden Mendix Mikroströme.