KI-bereite SAP-Erweiterungen mit MCP entwickeln

Das Model Context Protocol (MCP) entwickelt sich rasch zum Standard für die Verbindung von KI-Anwendungen mit Unternehmenssystemen. Für Organisationen, die SAP-Erweiterungen entwickeln, eröffnet die Berücksichtigung der MCP-Kompatibilität bereits im Design die Möglichkeit, KI-Fähigkeiten sowohl heute als auch in Zukunft zu nutzen. KI-bereite Erweiterungen funktionieren nicht nur mit traditionellen Schnittstellen - sie sind so konzipiert, dass sie von KI-Agenten konsumiert werden können, die über Geschäftsprozesse nachdenken und im Namen von Benutzern handeln.

Dieser Leitfaden untersucht, wie SAP-Erweiterungen entworfen und entwickelt werden können, die für die KI-Integration durch MCP vorbereitet sind, und behandelt Architekturmuster, API-Design-Prinzipien und praktische Implementierungsüberlegungen.

Warum KI-bereite Erweiterungen wichtig sind

Bevor wir in die Implementierungsdetails eintauchen, hilft das Verständnis des Wertangebots bei der Priorisierung von Investitionen in KI-Bereitschaft.

Die KI-Transformation

Unternehmens-KI bewegt sich über Chatbots und einfache Automatisierung hinaus. KI-Agenten können jetzt komplexe Geschäftskontexte verstehen, natürliche Sprachschnittstellen machen Systeme für mehr Benutzer zugänglich, KI kann mehrstufige Geschäftsprozesse orchestrieren, und intelligente Automatisierung erledigt Routineaufgaben ohne menschliches Eingreifen. Erweiterungen, die für den KI-Konsum konzipiert sind, erschließen diese Fähigkeiten für Ihre benutzerdefinierten Funktionen, nicht nur für SAP-Standardprozesse.

MCP als universeller Konnektor

Das Model Context Protocol bietet eine standardisierte Methode für die KI-Interaktion mit Systemen. Tools sind Funktionen, die die KI aufrufen kann, um Aktionen auszuführen. Resources sind Daten, die die KI für Kontext lesen kann. Prompts sind Vorlagen, die das KI-Verhalten leiten. Indem Sie Erweiterungen mit MCP-Mustern im Hinterkopf entwerfen, schaffen Sie Funktionalität, die jedem MCP-kompatiblen KI-System zugänglich gemacht werden kann.

Zukunftssicherung Ihrer Investition

KI-bereites Design bietet Vorteile noch vor der KI-Integration. Klare API-Verträge verbessern die traditionelle Integration, selbstbeschreibende Schnittstellen reduzieren den Dokumentationsaufwand, strukturierte Fehlerbehandlung verbessert das Debugging, und modulares Design erhöht die Wartbarkeit.

Prinzipien des KI-bereiten Designs

Mehrere Design-Prinzipien leiten die Erstellung KI-bereiter Erweiterungen.

Prinzip 1: Semantische Klarheit

KI-Systeme interpretieren Bedeutung aus Namen, Beschreibungen und Strukturen. Entwerfen Sie für semantische Klarheit, indem Sie beschreibende Namen verwenden, die den Zweck vermitteln (createSalesOrder, nicht doProcess), klare Beschreibungen für alle APIs und Parameter bereitstellen, Domänenterminologie konsistent verwenden und Daten so strukturieren, dass sie Geschäftskonzepte widerspiegeln. Eine KI sollte allein aus den Metadaten verstehen können, was eine API tut.

Prinzip 2: Selbstbeschreibende Schnittstellen

KI-bereite APIs dokumentieren sich selbst durch umfassende Metadaten in API-Definitionen, Dokumentation von Parameterbeschränkungen und gültigen Werten, Bereitstellung von Beispielen typischer Nutzung und Erklärung des Geschäftskontexts und der Beziehungen.

Prinzip 3: Vorhersagbares Verhalten

KI-Systeme arbeiten am besten mit konsistenten, vorhersagbaren APIs. Dieselben Eingaben sollten dieselben Ausgaben produzieren, die Fehlerbehandlung sollte konsistenten Mustern folgen, Seiteneffekte sollten dokumentiert und minimal sein, und Zustandsänderungen sollten explizit und beobachtbar sein.

Prinzip 4: Angemessene Granularität

KI-Agenten arbeiten am besten mit angemessen dimensionierten Operationen. Nicht zu feingranular, um Dutzende von Aufrufen für einfache Aufgaben zu vermeiden. Nicht zu grobgranular, um Flexibilität bei der Kombination von Operationen zu ermöglichen. Aufgabenorientiert, sodass Operationen auf bedeutsame Geschäftsaktionen abgebildet werden. Komponierbar, sodass einfache Operationen für komplexe Workflows kombiniert werden können.

Prinzip 5: Reicher Kontext

KI benötigt Kontext, um gute Entscheidungen zu treffen. Stellen Sie relevante zusammenhängende Daten mit Abfrageergebnissen bereit, fügen Sie Status- und Zustandsinformationen hinzu, geben Sie nützliche Metadaten über Ergebnisse zurück und bieten Sie Drill-Down-Fähigkeit für Details.

APIs für KI-Konsum entwerfen

Das API-Design beeinflusst erheblich, wie effektiv KI Ihre Erweiterungen nutzen kann.

Operations-Design

Entwerfen Sie Operationen, die KI verstehen und effektiv nutzen kann. Abfrageoperationen sollten flexible Suchkriterien akzeptieren, strukturierte, interpretierbare Ergebnisse zurückgeben, relevanten Kontext in Antworten einschließen, Paginierung für große Ergebnismengen unterstützen und Zusammenfassungszähler und Aggregationen bereitstellen. Aktionsoperationen sollten einen klaren Zweck haben, der aus Name und Beschreibung ersichtlich ist, Validierung vor der Ausführung mit klaren Fehlermeldungen durchführen, Bestätigungsanforderung für signifikante Änderungen haben, bedeutsame Erfolgsinformationen zurückgeben und wo möglich idempotent sein. Analyseoperationen sollten Berechnungen und Vergleiche durchführen, strukturierte Analyseergebnisse zurückgeben, Konfidenz- oder Qualitätsindikatoren einschließen und die Methodik erklären, wenn relevant.

Parameter-Design

Entwerfen Sie Parameter, die KI effektiv befüllen kann, durch klare, beschreibende Parameternamen, Beschreibungen, die Zweck und Format erklären, Dokumentation von Einschränkungen (erforderlich, min/max, gültige Werte), geeignete Datentypen, sinnvolle Standardwerte und logische Gruppierung zusammengehöriger Parameter.

Antwort-Design

Strukturieren Sie Antworten für KI-Interpretation durch konsistente Antwortstrukturen über Operationen hinweg, Erfolgs-/Fehlschlag-Indikatoren, aussagekräftige Fehlermeldungen, Rückgabe erstellter/modifizierter Identifikatoren, relevante Kontextdaten und Unterstützung verschiedener Ausführlichkeitsstufen.

Fehlerbehandlung

Entwerfen Sie Fehler, die KI verstehen und auf die sie reagieren kann. Kategorisieren Sie Fehler (Validierung, Autorisierung, System, Geschäftsregel), bieten Sie handlungsorientierte Fehlermeldungen, fügen Sie Validierungsdetails auf Feldebene hinzu, schlagen Sie korrigierende Maßnahmen vor wo möglich und verwenden Sie konsistente Fehlerstrukturen.

Implementierungsmuster

Spezifische Implementierungsmuster unterstützen KI-bereite Erweiterungen.

RAP-basierte Services

RAP bietet ein exzellentes Fundament für KI-bereite Services. CDS-Annotationen bieten reichhaltige Metadaten, OData-Exposition schafft Standardschnittstellen, Behavior-Definitionen dokumentieren gültige Operationen, Draft-Handling unterstützt komplexe Workflows. Beim Bau von RAP-Services für KI-Konsum verwenden Sie bedeutungsvolle Entity- und Feldnamen, stellen Sie umfassende Annotationen bereit, implementieren Sie Custom Actions für Geschäftsoperationen und fügen Sie Validierungsmeldungen hinzu, die Probleme erklären.

CAP-basierte Services

Für Side-by-Side-Erweiterungen unterstützt CAP KI-bereite Muster. Service-Definitionen enthalten semantische Informationen, Annotation-Support für Dokumentation, Event-Handler für benutzerdefinierte Logik und Standard-OData-Exposition sind verfügbar.

MCP-Server-Implementierung

Um den vollständigen KI-Zugriff zu ermöglichen, implementieren Sie MCP-Server, die Ihre Erweiterungen exponieren. Tool-Definitionen wickeln Ihre Erweiterungs-APIs ein - benennen Sie Tools mit klaren Aktionsverben, bieten Sie umfassende Beschreibungen, definieren Sie Eingabeschemata mit Dokumentation und spezifizieren Sie Ausgabestrukturen. Resource-Definitionen exponieren Daten durch MCP-Resources für Stammdaten und Referenzinformationen, Metadaten über Datenaktualität und -umfang, Unterstützung für Filterung und Navigation und angemessene Zugriffskontrolle. Prompt-Templates definieren Prompts für gängige Aufgabenmuster, einschließlich Kontext und Einschränkungen, Führung zu erfolgreichen Ergebnissen und Behandlung von Randfällen und Fehlern.

Daten-Design für KI

Datenstrukturen und Zugriffsmuster beeinflussen die KI-Effektivität erheblich.

Stammdatenzugriff

Bieten Sie KI Zugriff auf Stammdatenkontext wie Kunden- und Lieferanteninformationen, Produkt- und Materialdetails, Organisationsstrukturen sowie Konfiguration und Einstellungen. Stammdaten-Resources helfen KI, den Geschäftskontext zu verstehen und Operationen zu validieren.

Transaktionsdatenzugriff

Ermöglichen Sie KI, Transaktionsdaten abzufragen und zu verstehen wie Verkaufsaufträge, Bestellungen, Fertigungsaufträge, Bestandsbewegungen und -bestände, Finanzbuchungen und -salden sowie Status- und Historieinformationen. Stellen Sie geeignete Aggregationen und Filter bereit, um Datenvolumen zu verwalten.

Analytische Daten

Unterstützen Sie KI-Analyse mit vorberechneten Metriken wie KPIs und Leistungskennzahlen, Trenddaten und Vergleichen, Aggregationen auf verschiedenen Ebenen sowie Anomalie- und Ausnahmeindikatoren.

Sicherheitsüberlegungen

KI-Zugriff erfordert sorgfältiges Sicherheitsdesign.

Authentifizierung

Implementieren Sie robuste Authentifizierung. Die Benutzeridentität muss vor jedem SAP-Zugriff etabliert werden, Servicekonten benötigen angemessene Einschränkungen, Token-basierte Authentifizierung für API-Zugriff und Sitzungsmanagement für zustandsbehaftete Operationen.

Autorisierung

Erzwingen Sie Autorisierung auf allen Ebenen. KI sieht nur Daten, auf die der Benutzer Zugriff hat, Operationen respektieren das SAP-Autorisierungsmodell, sensible Operationen erfordern explizite Bestätigung, und ein Audit-Trail aller KI-initiierten Aktionen wird geführt.

Aktionssicherheit

Implementieren Sie Sicherheitsvorkehrungen für KI-initiierte Aktionen durch Bestätigungsanforderung für irreversible Operationen, Rate-Limiting zur Missbrauchsverhinderung, Protokollierung aller KI-initiierten Änderungen und Ermöglichung schnellen Rollbacks bei Bedarf.

Beispiel: KI-bereite Custom-Approval-Erweiterung

Betrachten wir das Design einer KI-bereiten Custom-Approval-Erweiterung für benutzerdefinierte Genehmigungsworkflows für Bestellanforderungen, die Standardlimits überschreiten.

API-Design

Abfrageoperationen umfassen getPendingApprovals, das auf die Genehmigung des Benutzers wartende Elemente mit Zusammenfassung und Details zurückgibt, getApprovalHistory für historische Genehmigungen mit Ergebnissen und Timing, und getRequisitionDetails für vollständige Anforderungsinformationen zur Überprüfung. Aktionsoperationen umfassen approveRequisition zur Genehmigung eines ausstehenden Elements mit optionalem Kommentar, rejectRequisition zur Ablehnung mit erforderlicher Begründung, delegateApproval zur Weiterleitung an einen anderen Genehmiger und requestInformation zur Anforderung von Klärung vom Anforderer.

MCP-Tool-Definitionen

Die Erweiterung exponiert MCP-Tools wie get_pending_approvals ("Bestellanforderungen abrufen, die auf Ihre Genehmigung warten. Gibt eine Liste mit Anforderungsnummer, Anforderer, Betrag und Grund für die Genehmigungsanforderung zurück"), approve_requisition ("Eine Bestellanforderung genehmigen. Erfordert die Anforderungsnummer. Optional können Sie einen Kommentar für den Anforderer hinzufügen") und reject_requisition ("Eine Bestellanforderung ablehnen. Erfordert die Anforderungsnummer und einen Ablehnungsgrund").

KI-Interaktionsbeispiel

Benutzer: "Welche Genehmigungen habe ich offen?" Die KI ruft get_pending_approvals auf, erhält eine Liste und fasst zusammen: "Sie haben 3 ausstehende Genehmigungen mit einem Gesamtwert von 45.000 EUR..." Benutzer: "Genehmige die von Sarah für Büromaterial." Die KI identifiziert die Anforderung, ruft approve_requisition auf und bestätigt: "Anforderung PR-123456 für Büromaterial von Sarah Martinez genehmigt."

KI-Bereitschaft messen

Bewerten Sie die KI-Bereitschaft Ihrer Erweiterungen anhand von Dokumentationsvollständigkeit (alle Operationen haben Beschreibungen, alle Parameter sind dokumentiert, Beispiele werden bereitgestellt, Geschäftskontext wird erklärt), API-Qualität (konsistente Namenskonventionen, vorhersagbares Verhalten, umfassende Fehlerbehandlung, angemessene Granularität) und MCP-Kompatibilität (Tools für Schlüsseloperationen definiert, Resources für Kontext verfügbar, Sicherheitsmodell unterstützt KI-Zugriff, Tests validieren KI-Interaktion).

Fazit

Der Bau KI-bereiter SAP-Erweiterungen erfordert intentionale Design-Entscheidungen, die über traditionelle API-Entwicklung hinausgehen. Indem Sie den in diesem Leitfaden skizzierten Prinzipien und Mustern folgen, schaffen Sie Erweiterungen, die effektiv von KI-Systemen durch MCP konsumiert werden können und neue Möglichkeiten für Benutzerinteraktion und Prozessautomatisierung erschließen.

Die Investition in KI-bereites Design bietet unmittelbare Vorteile durch bessere Dokumentation, sauberere APIs und verbesserte Wartbarkeit. Da die KI-Fähigkeiten weiter voranschreiten, werden Erweiterungen, die mit KI im Hinterkopf entworfen wurden, positioniert sein, neue Möglichkeiten ohne signifikantes Redesign zu nutzen. Beginnen Sie mit den Prinzipien: semantische Klarheit, selbstbeschreibende Schnittstellen, vorhersagbares Verhalten, angemessene Granularität und reicher Kontext. Wenden Sie diese Prinzipien konsistent über Ihre Erweiterungsentwicklung an, und Sie werden ein Fundament bauen, das für die KI-erweiterte Zukunft der Unternehmenssoftware bereit ist.