MCP-Server für Teamwissen: Warum Tool-Zugriff nicht reicht

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, den Anthropic Ende 2024 vorgestellt hat (Spezifikation). Ein KI-Assistent ruft darüber die Werkzeuge eines Servers auf, etwa „suche“, „lies dieses Dokument“ oder „lege ein Ticket an“. Ruft er solche Werkzeuge selbst auf, heißt er Agent.

https://app.scibly.com/api/mcp

ClaudeChatGPTCursorCopilotGeminiMistralGoogle MeetNotionJiraConfluenceSlackGitHub

Warum reicht ein Server pro Tool nicht?

Für fast jedes Tool gibt es inzwischen einen eigenen MCP-Server: Mit dem von GitHub sieht der Agent Issues und Pull Requests, mit dem von Notion Seiten, mit dem von Atlassian Tickets. Für jede Frage sucht er dann live in jedem Tool, mit Suchwörtern, die er sich jeweils neu ausdenkt. So sieht dieselbe Frage mit beiden Arten von Server aus:

Wann startet Projekt Atlas, und wer hat das entschieden?

Ein Server pro Tool3 Aufrufe · 40 Treffer

14 IssuesATLAS · 23 TicketsStart 1. Sept.Planungscall, nicht gelesen

„Atlas startet am 1. September.“Veraltet. Wer entschied, bleibt offen.

Ein Server für Teamwissen1 Aufruf · 2 Quellen

gilt jetztgesagt im CallentschiedProjekt Atlasatlas-webATLAS · 23 TicketsStart 1. Sept.Start 15. Okt.Mia Roth

„Atlas startet am 15. Oktober, Mia Roth hat verschoben.“Richtig, mit Grund und Quelle.

Drei Dinge fehlen dem Agenten dabei:

• Zusammenhang. Dass „Projekt Atlas“ im Ticket, „das neue Kundenportal“ im Meeting und „atlas-web“ im Repository dasselbe meinen, weiß keiner der Server.
• Was jetzt gilt. Die Suche findet die alte und die neue Aussage gleichermaßen, und der Agent muss raten, welche stimmt.
• Gesprochenes. Viele Entscheidungen fallen im Call und werden nie aufgeschrieben. Kein Tool-Server hat sie.

Was muss ein Server für Teamwissen können?

• Vorab lesen und verbinden. Er liest eure Quellen, bevor jemand fragt, und verknüpft Personen, Projekte und Entscheidungen darin, auch wenn sie unterschiedlich heißen.
• Jede Aussage mit Quelle. Der Agent bekommt das Dokument, die Mail oder das Meeting dazu, aus dem sie stammt. So kann ein Mensch sie prüfen.
• Nur, was die Person sehen darf. Jede Person meldet sich selbst an, und der Server antwortet nur mit dem, was sie in den Quellen öffnen dürfte. Ein gemeinsamer Zugang für alle würde jedem alles zeigen.
• Zurückschreiben. Der Agent kann festhalten, was er gelernt hat, etwa eine Regel des Teams, mit der Person als Quelle. Beim nächsten Mal findet jeder Agent sie wieder.

So sieht das bei Scibly aus

Scibly, unser Produkt, ist ein solcher Server. Es liest eure Meetings, die Tools, die jede Person selbst verbindet (Google, Notion, Jira, Confluence, Slack, GitHub), und was Personen und ihre Agenten speichern. Wie es mit diesen Daten umgeht, steht unter Sicherheit. Ein Agent bekommt darüber unter anderem diese Werkzeuge:

• search
• entity
• path
• read
• rules
• save
• refute
• ask

Passagen zu einer Frage, mit den Personen und Projekten darin und ihren aktuellen Fakten.

Startalter Startsteht ingesagt inentschiedleitetProjekt AtlasStart 15. Okt.Start 1. Sept.PlanungscallMia RothClara WeissJonas WeberNordwerkatlas-webTobias WolfMigrationen im eigenen PR

search("Wann startet Atlas?")

2 Passagen aus Planungscall und Roadmap, dazu Atlas mit Start und Leitung

In Claude Code genügt ein Befehl. Angemeldet wird danach im Browser, wie bei „Mit Google anmelden“:

claude mcp add --transport http --scope user scibly https://app.scibly.com/api/mcp

Andere Assistenten tragen https://app.scibly.com/api/mcp als MCP-Server ein. Welche Quellen Scibly liest, steht unter Integrationen.