Live-Demo · Model Context Protocol

Frag deine Daten. Ein KI-Agent antwortet – über MCP.

Ein echtes Claude-Modell ruft die Tools eines OData-Dienstes auf, liest Länderdaten und erklärt sein Ergebnis. Jeder Schritt bleibt dabei live sichtbar.

So funktioniert es

Ein Agent, der seine Tools sichtbar benutzt

3 Toolssearch_countries, get_country, list_regions
nur lesendkeine Schreibzugriffe
Zur Anmeldung

Fehler, aus denen er lernt

Scheitert ein Aufruf, liest der Agent die Fehlermeldung und versucht es anders.

✕ Fehlerget_country("Island")
✓ OKsearch_countries("Island")
  1. Frage stellen

    Du schreibst eine Frage zu 264 Ländern und 6 Weltregionen in normaler Sprache.

  2. Agent ruft Tools auf

    Das Modell wählt selbst zwischen search_countries, get_country und list_regions und korrigiert sich bei Fehlern.

  3. Antwort mit sichtbarer Spur

    Du siehst die Antwort und daneben jeden Tool-Aufruf mit Argumenten, Status und Dauer.

Zahlen & Zusammenhang

Zahlen & Grenzen

GrenzeWertGilt für
Stunde100Abfragen für alle zusammen
Sitzung15pro Sitzung und Stunde
Tag400Abfragen pro Tag
Frage300Zeichen pro Frage
Zur Anmeldung

So hängt es zusammen

BrowserFrage AppAPI-Key Claudewählt Tools MCPnur lesend

Sicherheit & Ehrlichkeit

Sicher gebaut

  • Nur Lesezugriff: Die Tools können nichts schreiben oder ändern.
  • API-Key serverseitig: Er gelangt nie in deinen Browser.
  • Rate Limits: 100 Abfragen pro Stunde für alle, 15 pro Sitzung und Stunde, 400 pro Tag.
  • Datensparsam: Es gibt keine Konten und kein Tracking. Deine Fragen gehen zur Beantwortung an die Anthropic-API, und die Server-Logs enthalten technisch bedingt IP-Adressen.
  • Zugangscode für Eingeladene: Ohne Code kein Zugriff.

Ehrlich gesagt

  • Es antwortet ein echtes Modell. Antworten und Tool-Wege können abweichen.
  • Das Kontingent kann bei einem Neustart zurückgesetzt werden.
  • Die Daten sind flüchtige Demo-Daten und nicht als Quelle gedacht.
  • Der erste Aufruf kann wegen eines Kaltstarts einige Sekunden dauern.

Aus dem Projekt