Prompts und Ressourcen
Neben Tools bietet der Server zwei weitere Arten von Elementen, die ein MCP-Client nutzen kann: Prompts, fertige mehrstufige Abläufe, die ein Benutzer auswählen kann, und Ressourcen, Referenzmaterial, das ein Assistent liest, statt es aufzurufen.
Prompts
Ein Prompt erscheint im Client als etwas, das der Benutzer auswählt — in den meisten Clients als benannter Befehl —, nicht als etwas, das der Assistent von sich aus aufruft. Jeder Prompt führt mehrere Tools nacheinander aus, sodass die Antwort vollständig vorliegt statt Abfrage für Abfrage.
| Prompt | Was er tut |
|---|---|
| analyze_work_order | Geht einen Fertigungsauftrag vollständig durch: Kopf, Positionen, Arbeitsgänge des Arbeitsplans und Materialpositionen, und weist auf Verzögerungen und fehlende Komponenten hin. |
| production_status_overview | Erstellt eine Statusübersicht der Fertigung aus den Tools für KPIs und Statusaufschlüsselung der Fertigungsaufträge. |
production_status_overview baut auf den Analyse-Tools auf und antwortet daher mit Anzahlen, statt
jeden Auftrag abzurufen. Auch auf einer Datenbank mit langer Produktionshistorie bleibt er schnell.
Ressourcen
Eine Ressource ist lesbares Referenzmaterial mit fester Adresse. Ein Assistent kann sie lesen, ohne einen Tool-Aufruf zu verbrauchen; damit sind Ressourcen für ihn der günstigste Weg, sich zu orientieren.
| Ressource | Adresse | Inhalt |
|---|---|---|
| beas_usage_guide | beas://guide | Wie der Server verwendet wird: die Tool-Gruppen, die beiden Authentifizierungsschemata und Tipps für Abfragen. |
| beas_entity_catalog | beas://schema/entities | Jeder Name einer API-Entitätsmenge, die über beas_odata_query erreichbar ist, als JSON-Liste. |
Der Katalog wird aus dem Modell der API selbst erzeugt und stimmt deshalb immer mit dem überein, was
der Server tatsächlich akzeptiert. Kombinieren Sie ihn mit beas_entity_schema, das die Felder
einer dieser Entitätsmengen beschreibt — siehe Tools.
Beispiele
Der Assistent schreibt Abfragen mit Feldnamen, die es nicht gibt. Er rät das Schema, statt es
zu lesen. Bitten Sie ihn, beas://schema/entities zu lesen, um den Namen der Entitätsmenge zu
erhalten, und dann beas_entity_schema für die Felder aufzurufen. Beides ist günstiger als eine
fehlgeschlagene Abfrage, und die Feldnamen kommen genau so zurück, wie die API sie schreibt.
Die Suche nach Namen liefert auf einer HANA-Datenbank nichts, obwohl der Datensatz existiert. Die Textsuche unterscheidet dort zwischen Groß- und Kleinschreibung. Verwenden Sie die gespeicherte Schreibweise, oder lassen Sie den Assistenten nach einem Code statt nach einer Beschreibung suchen.