Wer seine Zahlen im KI-Chat auswerten will, kopiert sie normalerweise hinein — und erzeugt damit eine unkontrollierte Kopie seiner Geschäftsdaten. Das Model Context Protocol dreht das um: dein Agent fragt die Daten dort ab, wo sie liegen, mit deiner Freigabe und nur so lange, wie du sie erteilst.
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, über den ein KI-Client auf externe Datenquellen und Werkzeuge zugreift. Für die Buchhaltung heißt das: dein Agent liest deine echten Buchungen und Belege — statt dass du sie in ein Chatfenster kopierst.
Grundlagen
Vor MCP brauchte jede Kombination aus KI-Client und Datenquelle ihre eigene Anbindung. MCP definiert stattdessen eine gemeinsame Sprache: ein Server stellt Werkzeuge bereit, ein Client ruft sie auf. Derselbe belege.ai-Server funktioniert deshalb mit Claude, ChatGPT, Codex und Hermes Agent — die Bedienoberfläche unterscheidet sich, der Datenzugriff nicht.
Ein MCP-Server liefert dem Modell keine Textwand, sondern klar umrissene Werkzeuge mit typisierten Parametern: eine Abfrage, ein Belegbild, ein Link, eine Währungsumrechnung, das Starten einer Belegsuche. Das Modell entscheidet, welches Werkzeug passt — was es damit anrichten kann, entscheidet der Server.
Der Zugriff läuft über OAuth 2.1 mit PKCE: du meldest dich bei belege.ai an und bestätigst die Freigabe. Es wandert kein Passwort in eine Konfigurationsdatei, und du kannst den Zugang jederzeit unter API-Tokens widerrufen — ohne etwas anderes zu ändern.
Vergleich
| DATEV Unternehmen Online | Lexware Office | sevDesk | ADDISON Direkt | |
|---|---|---|---|---|
| Datenzugriff | Read-only auf die Belege und Buchungen in belege.ai — DATEV selbst bietet keine MCP-Schnittstelle | Read-only auf die täglich aus Lexware Office synchronisierten Buchungen und Belege | Read-only auf die Buchungen und Dokumente im belege.ai-Datenbestand | Read-only auf den belege.ai-Datenbestand — ADDISON gibt keine Buchungen zurück |
| Schreibrechte | Keine — freies SQL-Schreiben weist Postgres ab; der DATEV-Export bleibt im Web-UI | Keine — die Zuordnung gefundener Belege übernimmt die Lexware-Integration, nicht der Agent | Keine — die Übergabe in den Beleg-Eingang übernimmt die sevDesk-Integration, nicht der Agent | Keine — den Belegversand löst belege.ai aus, nicht der Agent im Chat |
| Belegsuche | Gebündelter Suchlauf für ausgewählte Buchungen, Rückfragen über Telegram | Gebündelter Suchlauf für offene Lexware-Buchungen, Rückfragen über Telegram | Gebündelter Suchlauf für offene Belegfälle, Rückfragen über Telegram | Gebündelter Suchlauf für ausgewählte Buchungen, Rückfragen über Telegram |
| Exportweg | Format-700-Buchungsstapel (EXTF) inklusive Belegbilder für DATEV Unternehmen Online | Zuordnung des gefundenen PDFs zur passenden offenen Lexware-Buchung | Upload des gefundenen PDFs in den sevDesk-Beleg-Eingang | Belegversand per E-Mail an die Upload-Adresse des ADDISON-Belegordners |
| OAuth-Anmeldung | OAuth 2.1 mit PKCE, Token jederzeit widerrufbar | OAuth 2.1 mit PKCE, Token jederzeit widerrufbar | OAuth 2.1 mit PKCE, Token jederzeit widerrufbar | OAuth 2.1 mit PKCE, Token jederzeit widerrufbar |
| Mandantentrennung | Row-Level Security je Konto und Organisation | Row-Level Security je Konto und Organisation | Row-Level Security je Konto und Organisation | Row-Level Security je Konto und Organisation |
| Leseverbindung zurück | Nein — sichtbar ist allein der in belege.ai protokollierte Übergabestatus | Ja — die in Lexware Office erfassten Buchungen werden eingelesen | Ja — Buchungen und Dokumente werden mit belege.ai abgeglichen | Nein — sichtbar ist allein der in belege.ai protokollierte Übergabestatus |
Warum Buchhaltung
Kontobewegungen, Bewirtungsteilnehmer, Reisewege: nichts davon gehört in eine Zwischenablage. Ein Zugriff mit Freigabe und Widerruf ist strukturell sauberer als eine Kopie, die niemand mehr einsammeln kann.
„Was habe ich dieses Jahr für Software ausgegeben?“ ist keine Auswertung, für die man einen Report baut. Genau solche Fragen beantwortet ein Chat gut — wenn er an die echten Daten kommt.
Buchhaltung trennt sauber zwischen Nachsehen und Verändern. Lesen darf viel, Schreiben fast nichts — eine Unterscheidung, die sich technisch durchsetzen lässt, statt sie dem Modell zu überlassen.
Wer sieht, dass sieben Buchungen keinen Beleg haben, will sie nicht abschreiben, sondern etwas dagegen tun. Genau dafür gibt es das Werkzeug, das für ausgewählte Transaktionen einen Suchlauf startet.
Zugriffsgrenze
So sieht's aus
Einrichtung
Die vollständige Anleitung: alle Werkzeuge, die drei Einrichtungsschritte und die Sicherheitsgrenzen an einem Ort.
Lexware-Buchungen im KI-Chat auswerten und für offene Posten gezielt Belegsuchen anstoßen.
Dasselbe für sevDesk — Buchungen und Belege lesen, Suchläufe starten, Rückfragen beantworten.
Wie sich der Zugriff in einen DATEV-Workflow einfügt, ohne die Kanzlei-Übergabe zu stören.
Die Variante für ADDISON-Anwender, mit demselben lesenden Datenzugriff.
Entwicklermodus, eigene App, OAuth — und was du danach im Chat fragen kannst.
Connector anlegen, Adresse eintragen, freigeben — in Claude Desktop, auf claude.ai und in Claude Code.
Streamable HTTP eintragen, codex mcp login ausführen — danach in App, CLI und IDE verfügbar.
FAQ
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, über den KI-Clients auf externe Datenquellen und Werkzeuge zugreifen. Statt für jede Kombination aus Modell und Datenquelle eine eigene Integration zu bauen, stellt ein MCP-Server Werkzeuge bereit, die jeder standardkonforme Client aufrufen kann.
In allen drei Fällen denselben: den belege.ai-MCP-Server. Er liest die Buchungen und Belege, die mit deinem Buchhaltungssystem abgeglichen werden — der Unterschied liegt im Rückweg: nach DATEV Unternehmen Online per Format-700-Export, in Lexware Office per Zuordnung zur offenen Buchung, in sevDesk per Upload in den Beleg-Eingang.
Nein — von den Herstellern selbst gibt es derzeit keinen offiziellen MCP-Server. Was existiert, sind Community-Projekte, die die jeweilige API generisch als Werkzeuge verpacken. Der belege.ai-MCP-Server verfolgt einen anderen Zweck: Er ist auf fehlende Belege und Belegsuche spezialisiert und übernimmt den kontrollierten Weg zurück in das jeweilige System.
Du kannst deine echten Buchungen und Belege im KI-Chat auswerten, ohne Zahlen hineinzukopieren. Der Client fragt die Daten über eine autorisierte Verbindung ab, und aus einer Antwort kann direkt eine Aktion folgen — etwa eine Belegsuche für die Buchungen, denen noch ein Dokument fehlt.
Der Server ist standardkonform und lässt sich mit Claude, ChatGPT, Codex und Hermes Agent verbinden; die Autorisierung läuft jeweils über OAuth 2.1 mit PKCE. Der Datenzugriff ist überall gleich, nur Einrichtung und Bedienoberfläche unterscheiden sich je Client.
Der Datenzugriff ist lesend: freie schreibende SQL-Abfragen sind gesperrt und werden von Postgres abgewiesen. Zustandsändernd sind ausschließlich eng definierte Werkzeuge — eine Belegsuche starten, eine offene Rückfrage beantworten oder eine Buchung mit gespeicherter Begründung als „kein Beleg nötig“ markieren.
Nein. Jede Abfrage läuft unter deiner Postgres-Identität, und Row-Level-Security begrenzt das Ergebnis auf dein Konto. Das gilt auch für den lesenden Datenzugriff des MCP-Servers.
Unter API-Tokens in deinem belege.ai-Konto. Der Zugang gilt genau so lange, wie du ihn erteilst — und der Widerruf betrifft nur die MCP-Verbindung, nicht deine übrigen Integrationen.
Ein MCP-Zugriff ist nur so gut wie die Daten dahinter. belege.ai sorgt dafür, dass zu jeder Buchung ein Beleg da ist. Kostenlos starten, ohne Kreditkarte.
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