Plattform

Produkte

Private KI-Infrastruktur — von Compute bis Agenten.

Compute

GPU Instances
Dedizierte GPUs, stündlich abgerechnet
BYOK & Managed Keys
OpenAI, Anthropic, benutzerdefiniert

Intelligence

Agents & Smart Routing
Virtuelle Modelle, Kostenkontrolle
Fine-Tuning (LoRA)
Eigene Daten, eigene Modelle
Knowledge Bases & RAG
Dokumente, Vektorsuche
Semantic Cache
Kosten senken durch KI-Caching

Integration

MCP Tools
Tools, APIs, externe Dienste
API Gateway
OpenAI-kompatibler Endpunkt
Datensouveränität
On-Prem, EU-Hosting, DSGVO

Zielgruppen

Use Cases

Für Enterprise, KMU und private Entwickler.

Enterprise

Compliance & Datenschutz
DSGVO, kein US-Cloud-Provider
Team-Rollout
Workspace, Rollen, API-Gateway
Kostenkontrolle
Smart Routing senkt Token-Kosten

KMU

Schnellstart mit Managed Keys
Keine GPU nötig, sofort loslegen
Eigene Assistenten
Chatbot mit RAG + System-Prompt
Fine-Tuning mit Branchenwissen
Kleines Modell, präzise Antworten

Entwickler & Private

OpenClaw / OpenCode
Agenten privat & on-prem
MCP-Integration
Tools direkt im Modell-Kontext
OpenAI-Kompatibilität
Drop-in-Ersatz, kein SDK-Wechsel

Wissen & Support

Ressourcen

Alles, was du brauchst, um erfolgreich mit Mycelis zu arbeiten.

Lernen

Dokumentation
API-Referenz & Guides
Learn
Tutorials & Video-Kurse
Quickstart
In 5 Minuten produktiv

Community & Updates

Blog
News, Guides & Deep Dives
Changelog
Was ist neu bei Mycelis?

Support

Status
Uptime & Incidents
Kontakt
hello@mycelis.io

Integration

MCP Tools —
Externe APIs direkt im Modell-Kontext.

Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es Modellen, externe Tools und APIs aufzurufen. Nutze die Mycelis MCP Library oder binde eigene Dienste an.

Kostenlos starten MCP-Dokumentation

Was ist das Model Context Protocol?

MCP (Model Context Protocol) ist ein offenes Protokoll, das es Sprachmodellen erlaubt, definierte Tools aufzurufen — APIs, Datenbankabfragen, Dateisystem-Zugriffe, Berechnungen.

Das Modell entscheidet selbst, wann ein Tool aufgerufen werden soll, führt es aus und integriert das Ergebnis in seine Antwort. Ohne MCP ist das Wissen des Modells auf den Trainingszeitpunkt beschränkt.

MCP Library — Ready-to-use Tools

Web Search

Aktuelle Suchergebnisse direkt im Kontext. Keine veralteten Trainingsdaten.

SQL-Datenbank

PostgreSQL, MySQL, SQLite — Modell schreibt und führt Abfragen aus.

GitHub

Repositories lesen, Issues erstellen, PRs kommentieren.

Kalender

Google Calendar, Outlook — Termine lesen, erstellen, verwalten.

Slack

Nachrichten lesen und senden, Kanäle durchsuchen.

REST APIs

Beliebige HTTP APIs — mit oder ohne Authentifizierung.

Eigene Tools anbinden — Code-Beispiel

Python — Tool-Definition
# Tool-Definition im Mycelis Dashboard oder per API
tool = {
    "name": "get_product_price",
    "description": "Gibt den aktuellen Preis eines Produkts zurück",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "product_id": {"type": "string", "description": "Produkt-ID"}
        },
        "required": ["product_id"]
    },
    # Mycelis ruft diese URL auf, wenn das Modell das Tool nutzt
    "endpoint": "https://your-api.example.com/products/{product_id}/price"
}

Sicherheit & Isolation

  • Pro-Workspace-Isolation — Tools eines Workspaces sind nicht von anderen Workspaces erreichbar
  • Authentifizierung über Mycelis PAT — kein direkter Zugriff von außen
  • API-Secrets (Keys für externe Dienste) verschlüsselt gespeichert
  • Tool-Calls werden im Usage-Dashboard protokolliert
  • Rate-Limiting konfigurierbar pro Tool und Workspace

Häufige Fragen

Kann jedes Modell MCP Tools nutzen?

MCP funktioniert mit allen Modellen, die Tool-Calling / Function-Calling unterstützen: GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3.1 70B/405B, Mixtral 8x7B und weitere.

Wie definiere ich eigene Tools?

Im Mycelis Dashboard unter „MCP Tools“. Du gibst Name, Beschreibung, JSON-Schema der Parameter und den HTTP-Endpunkt an. Das Modell ruft diesen Endpunkt automatisch auf, wenn es das Tool nutzen möchte.

Werden Tool-Calls in meiner Usage-Statistik angezeigt?

Ja. Jeder Tool-Call wird im Usage-Dashboard aufgezeichnet: Zeitpunkt, genutztes Modell, Tool-Name und Latenz — für Debugging und Monitoring.

Gibt es Kosten für MCP Tool-Calls?

Nein. Tool-Calls selbst haben keine separaten Kosten. Du zahlst nur für die Token, die das Modell verarbeitet (Prompt + Tool-Definition + Ergebnis).

Modelle die handeln, nicht nur antworten.

MCP Library sofort verfügbar. Eigene Tools in wenigen Minuten anbinden.

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