Kontext entsteht durch Suchen
Ohne Wissensquelle liest der Agent sich durch Verzeichnisse, bis er glaubt, genug zu haben. Das kostet Laufzeit, füllt das Kontextfenster mit Rauschen und endet regelmäßig bei der zweitbesten Datei.
Conjola stellt einen MCP-Server bereit. Claude Code und andere MCP-fähige Coding-Agenten fragen damit direkt ab, was Ihr SAP-System tut — Feature Map, Eigenentwicklungen, Datenmodell und Wissensbasis. Statt sich Kontext aus Tickets und Quelltext zusammenzusuchen, stellt der Agent eine Frage.
Ein Sprachmodell, das ein SAP-Thema umsetzen soll, hat kein Modell Ihrer Landschaft. Es hat Dateien.
Ohne Wissensquelle liest der Agent sich durch Verzeichnisse, bis er glaubt, genug zu haben. Das kostet Laufzeit, füllt das Kontextfenster mit Rauschen und endet regelmäßig bei der zweitbesten Datei.
Was ein Feature im Haus bedeutet, welche Sonderlogik daran hängt, warum ein Z-Programm existiert — das steht in Confluence, in einem Ticket oder in niemandes Kopf. Für den Agenten existiert es nicht.
Selbst wenn er den richtigen Report findet, sieht er Code — nicht, welche Capability er bedient, wozu er gebaut wurde und welche Tabellen fachlich dahinterstehen.
Welche Module im aktuellen Landscape lesbar sind und wie viel darin steckt. Der Einstieg, bevor der Agent irgendwo hineinliest.
overview Suche über Titel und Texte — Feature Map, Eigenentwicklungen, Wissensbasis —, danach den Treffer vollständig lesen. Der Agent findet den fachlichen Ort eines Themas, bevor er die erste Datei öffnet.
search · read Tabelle und Felder aus dem extrahierten SAP-Datenkatalog: Beschreibung, Datentyp, Länge, Schlüsselfeld. Aus Ihrem System, nicht aus dem Gedächtnis des Modells.
catalog_lookup Wo ein Tabellenfeld oder Begriff im Quelltext Ihrer Eigenentwicklungen vorkommt — je Objekt mit Zeilennummern, einen Ausschnitt nur, wenn Ihr Mandant das erlaubt.
source_search Der Zugang liest. Er ändert nichts in Conjola und erst recht nichts in Ihrem SAP-System. Das Zurückschreiben — etwa Erkenntnisse aus der Umsetzung an ein Feature hängen — ist der nächste Ausbauschritt und in Entwicklung.
Ein Modell, das Ihre Systemdaten lesen darf, ist eine Entscheidung — keine Installation. Deshalb hängen diese Grenzen nicht am Wohlverhalten des Clients, sondern am Zugang selbst.
Kein zweiter Weg in die Anwendung: dieselbe Kette aus Lizenz, Rolle und Datensatzprüfung wie im Browser, dieselbe Mandantentrennung. Was ein Benutzer nicht sehen darf, sieht auch sein Agent nicht.
Beide werden bei der Ausstellung gesetzt und sind danach unveränderlich. Das Modell kann sie nicht wählen, weil es sie nicht nennen kann.
Jedes Token ist lesend und läuft nach spätestens 90 Tagen ab. Widerrufen lässt es sich jederzeit.
Nicht der einzelne Benutzer: Erst wenn die Mandantenverwaltung den MCP-Zugang öffnet, kann sich jemand ein Token ausstellen.
Ob Quelltext Ihrer Eigenentwicklungen über den Zugang herausgegeben werden darf, entscheiden Sie auf Mandantenebene — getrennt von der Freischaltung selbst. Wer die Feature Map öffnen und das Coding drinbehalten will, kann genau das.
Ausstellung, Widerruf und jede Herausgabe von Quelltext landen im Audit-Log des Mandanten — mit dem Benutzer, dem das Token gehört. Kein Dienstkonto, hinter dem niemand steht.
Ein Server nach MCP-Standard, kein Client-spezifischer Sonderweg. Eine Anleitung gibt es für Claude Code; andere MCP-fähige Clients wie Codex CLI oder GitHub Copilot binden sich über denselben Standard an.
In Conjola, für einen Mandanten und ein Landscape. Nur lesend, höchstens 90 Tage gültig, jederzeit widerrufbar.
Ein Eintrag in der MCP-Konfiguration Ihres Clients — bei Claude Code die .mcp.json des Projekts.
Nicht in die Datei, sondern aus einer Umgebungsvariablen. Die Konfiguration darf ins Repository, das Geheimnis nicht.
Der Wert liegt nicht darin, dass ein Agent klüger wird, sondern dass alle aus derselben Quelle lesen. Was Ihr Team in Feature Map und Wissensbasis festgehalten hat, findet jeder Agent vor — statt dass zehn Entwickler zehnmal dasselbe herausfinden.
Fünf Transformationsprojekte, fünf Mandanten, ein Rechner: Wer alle Zugänge gleichzeitig geladen hat, kann „vergleich mal Kunde A mit Kunde B“ fragen — jeder einzelne Aufruf sauber getrennt, die Frage trotzdem beantwortbar. Empfohlen ist deshalb ein Server je Arbeitsverzeichnis: Wer im Projekt von Kunde A arbeitet, für den existiert Kunde B in dieser Sitzung nicht. Das schützt nicht unsere Mandantentrennung — die greift ohnehin eine Ebene tiefer — sondern Ihre Trennungspflicht gegenüber Ihren eigenen Kunden.
Mehr für Berater →Ihre Entscheidung — und kein Widerspruch zu diesem Zugang. Ein Agent am System bekommt Reichweite: Er kann alles lesen, also liest er alles. Was ihm das nicht gibt, ist Orientierung. Beides zusammen ist der Normalfall: eine Quelle für den Zugriff, eine für die Bedeutung. Conjola selbst bleibt dabei detached — die Analyse läuft ausschließlich auf Ihren Extrakten, ohne Live-Zugriff und ohne Rückkanal.
KI am SAP-System: attached vs. detached →Wir zeigen Ihnen in einer kurzen Demo, wie Conjola aus Ihren Systemdaten eine Entscheidungsgrundlage macht.
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