MCP-Server

Das Model Context Protocol ist ein gemeinsamer Standard, mit dem sich ein KI-Client direkt mit einem Tool verbinden und darin Aktionen ausführen kann, statt Dokumentation zu lesen und zu raten. ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot und andere unterstützen ihn nativ.

Mehr erfahren: weiterführende Dokumentation

Es ist die Verbindung zwischen Ihrem KI-Client und Ihrem DecisionRules Space. Nach der Verbindung kann Ihr Assistent Regeln erstellen und erklären, Testdaten generieren, Regeln mit echten Eingaben ausführen, Versionen und Tags verwalten und Abhängigkeiten nachverfolgen.

Nein. Sie verbinden sich mit Ihrem vorhandenen DecisionRules-Konto und wählen bei der Einrichtung, in welchem Space der Assistent arbeiten soll.

Ja. Im Space muss ein Management API Key eingerichtet sein. Darüber hinaus kann der Space leer sein; Ihre erste Anfrage kann darin etwas erstellen.

Ja. Der optionale Distribution Server stellt DecisionRules-Dokumentation, Vorlagen und wiederverwendbare Funktionen ohne Anmeldung in Ihrer Unterhaltung bereit. Er greift niemals auf Ihren Space zu.

Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, VS Code und Codex haben eigene Connector-Einträge. Cursor und andere MCP-kompatible Clients verbinden sich über Smithery. DecisionRules ist außerdem im Docker MCP Catalog und im Azure MCP Center veröffentlicht.

Öffnen Sie die Connector-Liste in Ihrem Client, suchen Sie nach DecisionRules, melden Sie sich an und wählen Sie einen Space. Clients, die keinen Anmeldefluss abschließen können, lassen sich stattdessen mit einem Management API Key authentifizieren.

Sie legt alles fest, was der Assistent sehen und bearbeiten kann. Er kann keine Regeln in einem anderen Space erreichen und wechselt nicht selbstständig. Nutzen Sie für einen ersten Test besser einen Sandbox-Space statt eines Space mit Produktionsentscheidungen.

Meist wurde der falsche Space ausgewählt. Verbinden Sie sich erneut und prüfen Sie die Space-Auswahl, besonders wenn Ihr Konto mehrere Spaces hat.

Prüfen Sie, ob Ihr Client im Agent-Modus und nicht im normalen Chat-Modus läuft. In Copilot und Cursor ist dies ein separater Schalter, während die Tools in beiden Modi sichtbar bleiben können.

Alles – von einer vollständigen Regel bis zu einem einzelnen Lookup. Häufige Anfragen sind: eine Decision Table aus einer Beschreibung erstellen, eine angehängte Preisliste in eine neue Version überführen, Testfälle generieren, eine Regel mit Eingaben ausführen, Versionen vergleichen und Abhängigkeiten finden.

Nein. Die Erstellung erfolgt über den DecisionRules AI Assistant, denselben Assistenten wie im Editor. Er ist mit echter Regellogik und Best Practices trainiert und kennt Ihre Tabellenstruktur.

Ja. Sie können eine Regel mit beliebigen Eingaben ausführen und erhalten das Ergebnis in der Unterhaltung. Für eine vollständige Test-Suite mit erfolgreichen und fehlgeschlagenen Fällen verwenden Sie Rule Tests im Editor.

Ja. MCP-Clients können mehrere Serververbindungen gleichzeitig halten, und Ihr Assistent kann sie in einer Anfrage verwenden. Jeder Server wird separat verbunden; DecisionRules muss nicht wissen, dass die anderen existieren.

Der Assistent kann Regeln ändern, doch der Zugriff ist auf einen Space begrenzt, jede Änderung landet im Versionsverlauf und nichts erreicht Aufrufer, bevor eine Version veröffentlicht wird. Event Logs erfassen jede Änderung und ihren Auslöser.

Der Regelverlauf erfasst jeden Speichervorgang, Versionen sind explizite Momentaufnahmen und beides unterstützt ein Rollback mit einem Klick. Das schlimmste realistische Ergebnis ist ein Rollback.

Nein. Anfragen werden zu Enterprise-Bedingungen verarbeitet, ohne Training mit Ihren Daten. DecisionRules verfügt über SOC-2- und ISO-27001-Zertifizierungen sowie konfigurierbare Datenresidenz und SSO. Wenn Sie einen eigenen Modellanbieter nutzen, bestimmen dessen Bedingungen die No-Training-Garantie.

Die API ist für Systeme und wiederholbare Aufrufe. MCP ist für Unterhaltungen, Erstellung und Debugging. Die meisten Teams erstellen und debuggen über MCP und übernehmen sowie synchronisieren Änderungen anschließend über die API.

Nein. Alles, was geplant, reproduzierbar oder hochvolumig ist, gehört in die Management API. Eine Pipeline, die Anweisungen gelegentlich anders interpretiert, ist keine Pipeline.

Ja. Regeln können über MCP erstellt und debuggt und anschließend über die API übernommen und synchronisiert werden. MCP schreibt den Entwurf, die API liefert ihn aus.