MCP-Agenten-Anweisungen für SAP schreiben: Ein praktischer Leitfaden

Stellen Sie sich vor, ein KI-Agent soll eine SAP-Personalaktion auslösen. Die Anfrage ist einfach: Führe eine Gehaltsänderung für den Mitarbeiter Max Mustermann zum 1. Juli durch. Doch die Transaktion schlägt fehl oder liefert ein falsches Ergebnis. Nicht weil das Modell die Aufgabe falsch verstanden hat, sondern weil es das Datum nicht in dem Format übermittelt hat, welches das SAP-System benötigt.

Wenn KI-Agenten Fehler machen, wird oft das zugrundeliegende Modell dafür verantwortlich gemacht. Meistens liegt das Problem jedoch in den Anweisungen. KI-Agenten stützen sich auf Beschreibungen, um zu entscheiden, welches Tool sie verwenden und wie sie dessen Parameter ausfüllen sollen. Sind diese Beschreibungen unvollständig oder mehrdeutig, liefert selbst das beste Modell unzuverlässige Ergebnisse. Wenn es um SAP und MCP geht, wird der Erfolg oft nicht von der KI selbst bestimmt, sondern von der Qualität der Anweisungen, die sie erhält.

Die Kosten für Fehler sind hoch: Unzuverlässige Agenten verlangsamen Prozesse, verursachen Fehler in kritischen SAP-Transaktionen und untergraben still und leise das Vertrauen in KI-Initiativen im gesamten Unternehmen. Wenn man es jedoch richtig macht, werden KI-Agenten zu einer zuverlässigen Erweiterung Ihrer SAP-Prozesse. Sie führen Transaktionen durch, rufen Daten ab und unterstützen Entscheidungen. Und das mit Konsistenz und Kontrolle. Das macht den Unterschied aus: drei Dokumentationsebenen, die einen unberechenbaren Agenten in einen zuverlässigen verwandeln. Und um dies zu erreichen, sind weder eine Plattformmigration noch eine neue Infrastruktur erforderlich.

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Die drei Ebenen effektiver Agenten- und MCP-Dokumentation

Wir halten also fest: Der Erfolg KI-gesteuerter SAP-Interaktionen über MCP hängt weniger vom Modell selbst als vielmehr von der Qualität der damit verbundenen Anweisungen und Beschreibungen ab. In der Praxis gibt es drei Ebenen der Dokumentation, die den Unterschied zwischen zuverlässiger Automatisierung und unvorhersehbaren Ergebnissen ausmachen:

• Die Systemanweisung (System Prompt) gibt dem Agenten vor, wie er handeln und wie er den MCP-Server nutzen soll.

• Die vom MCP-Server bereitgestellten Tool-Beschreibungen (Tool Descriptions), die dem Agenten helfen, Nutzeranfragen den richtigen Tools zuzuordnen.  

• Die Parameter-Beschreibungen (Parameter Descriptions) stellen sicher, dass Nutzereingaben korrekt an ein Tool übergeben werden.

Wie funktioniert ein MCP-Server?

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Ebene 1: Systemanweisung schreiben

Eine Systemanweisung ist eine Reihe von Anweisungen, die einem Agenten vor der Interaktion mit Nutzenden erteilt werden. Sie definiert die Rolle, das Verhalten, die Fähigkeiten, die Einschränkungen und die Ziele des Agenten. Unklare Beschreibungen, fehlende Negativbeispiele und nicht berücksichtigte Randfälle sind häufige Ursachen für Fehler. Ein Agent, der über einen MCP-Server mit SAP interagiert, sollte die folgenden Anweisungen enthalten:

• Klare Rolle und Scope definieren: Wenn der Agent speziell für SAP-Aufgaben zuständig ist, sollten Sie ihm eine eindeutige Identität zuweisen. Beispiel: “Du bist ein SAP-Ausführungsagent, der über den MCP-Server auf SAP-Daten zugreift. Du rufst Geschäftsdaten aus SAP ab, führst SAP-Transaktionen aus, erstellst und aktualisierst SAP-Datensätze und lieferst Erkenntnisse auf Basis von SAP-Informationen. Du arbeitest präzise, zuverlässig und sicherheitsbewusst. SAP ist ein kritisches Transaktionssystem – Korrektheit und Kontrolle sind zwingend erforderlich."‍

• MCP-Server beschreiben: Beispiel: "Der MCP-Server bietet Zugriff auf SAP-Geschäftsprozesse und -Daten. Er stellt Tools zum Abrufen, Erstellen, Aktualisieren und Verwalten von SAP-Geschäftsobjekten bereit. Die zulässige Nutzung wird durch Tool-Beschreibungen und Parameter definiert. Operationen können aufgrund von Berechtigungseinschränkungen oder ungültigen Eingaben fehlschlagen."‍

• Einsatzbereich des MCP-Servers festlegen: Beispiel: "Nutze den MCP-Server, wenn Nutzende Informationen aus SAP anfordern oder SAP-Geschäftsdaten erstellen, ändern oder verwalten möchten."‍

• Tool-Auswahllogik vorgeben: Beispiel: "Wenn mehrere Tools verfügbar sind, wähle dasjenige, dessen Zweck, Scope und Parameter am besten zur Absicht der Nutzenden passen. Rufe keine Tools auf, die nur teilweise zur gewünschten Geschäftsaufgabe passen."

• ‍Lese- und Schreiboperationen unterscheiden: Beispiel: "Bei Leseoperationen strukturierte Ergebnisse, Zusammenfassungen und Schlüsseldaten zurückgeben. Bei Schreib-, Aktualisierungs- oder Buchungsoperationen zunächst die geplante Aktion zusammenfassen und eine explizite Bestätigung der Nutzenden einholen, bevor die Ausführung erfolgt."‍

• Den Umgang mit SAP-Daten definieren: Beispiel: "Behandle SAP als maßgebliche Quelle für Geschäftsdaten. Wenn mehrere Datenquellen widersprüchliche Informationen liefern, hat SAP Vorrang, sofern nicht anders angegeben."

• ‍Fehlerbehandlung festlegen: Beispiel: "Wenn eine Operation fehlschlägt, erkläre die Ursache und nenne die empfohlene nächste Maßnahme."‍

• Sonderfälle berücksichtigen: Beispiel: "Bei fehlenden Daten: gezielte Rückfragen stellen."

• ‍Ausgabeformat vorgeben: Beispiel: "Die Antworten sollen prägnant, strukturiert und geschäftsorientiert sein. Bevorzuge Aufzählungen, Tabellen und Zusammenfassungen."‍

• Leitplanken und Sicherheitskontrollen definieren: Beispiel: "Bestätigungsregeln für Schreiboperationen oder allgemeine Formatierungsregeln für Datumskonvertierungen."

Ein gut gestalteter System-Prompt schafft ein klares Betriebsmodell für den Agenten und stellt sicher, dass SAP-Interaktionen konsistent, sicher und im Einklang mit Geschäftsprozessen sowie Governance-Anforderungen durchgeführt werden.

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Ebene 2: MCP-Werkzeug-Beschreibung schreiben

Ein KI-Agent muss wissen, wann er welches Tool einsetzt – insbesondere dann, wenn mehrere Tools ähnliche Funktionen bieten. Deshalb sollten die Namen und Beschreibungen der über einen MCP-Server bereitgestellten Tools folgende Informationen enthalten:

• Aktionen, die das Tool ausführen kann

• Auslösebedingung (wann der Agent dieses Tool verwenden soll)

• Erforderliche Eingaben wie Parameter, Filter und notwendiger Geschäftskontext

• Falls ähnliche Tools existieren: Was unterscheidet dieses Tool von den anderen?

• Erwartete Ausgaben, z. B. Aufträge, Kundenstammdaten oder Lagerbestände

Gut strukturierte Tool-Beschreibungen sind eine der wirksamsten Maßnahmen, um die Zuverlässigkeit von Agenten zu steigern, unnötige Tool-Aufrufe zu reduzieren und eine konsistente Interaktion mit SAP-Geschäftsdaten über MCP-Server sicherzustellen.

Ebene 3: SAP-Parameter korrekt übergeben

Die Verbindung zwischen einem KI-Agenten und einem externen Tool ist nicht mit der Auswahl des richtigen Tools abgeschlossen. Entscheidend ist, wie Nutzereingaben auf Parameter gemappt (übertragen) werden. Eine gute Parameterbeschreibung ermöglicht es dem Agenten, das korrekte Format zu verwenden und zu verstehen, auf welches Geschäftsobjekt sich ein Wert bezieht und wie SAP ihn interpretieren soll.

Für ein korrektes Parameter-Mapping empfiehlt sich:

• ‍Eindeutige, selbsterklärende Parameternamen verwenden: Beispiel: StartDate statt generischer Bezeichnungen wie myDate, SD oder Param3

• Pflicht- und optionale Parameter klar kennzeichnen

• Erlaubte Werte und Wertebereiche angeben: z. B. gültige Buchungskreise, Belegarten, Werke, Währungen oder Statuswerte

• Standardwerte dokumentieren: Welche Annahmen gelten, wenn ein Parameter nicht angegeben wird?

• Erwartetes Eingabeformat je Parameter definieren

Parameterbeschreibungen sind in der Regel Teil der Tool Description. Allgemeine Parameterkonventionen, die für alle Tools gelten, können auch direkt im System Prompt des Agenten hinterlegt werden. So kann das Modell Nutzereingaben konsistent in SAP-konforme Parameterwerte umwandeln, bevor es ein Tool aufruft.

Typische Formatierungsregeln für SAP-Parameter:

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Wartung und Verantwortlichkeiten

Effektive Systemhinweise, Tool-Beschreibungen und Parameterdefinitionen entstehen nicht von heute auf morgen. Sie erfordern eine kontinuierliche Weiterentwicklung, Wartung und Erweiterung, da sich Geschäftsprozesse und Nutzeranforderungen ständig weiterentwickeln. Doch wer trägt die Verantwortung dafür?

In vielen Unternehmen wird die Pflege von Agenten oft als eine Aufgabe der IT angesehen. In der Praxis werden die erfolgreichsten Agenten jedoch durch eine Partnerschaft zwischen IT-Teams und den Fachabteilungen gepflegt, die im Tagesgeschäft auf sie angewiesen sind. Während die IT die technische Grundlage und die Steuerung bereitstellt, tragen die Fachanwendenden das erforderliche Fachwissen bei, um Genauigkeit und Relevanz zu verbessern. Diese kontinuierliche Zusammenarbeit trägt dazu bei, dass die Agenten stets auf die Geschäftsziele abgestimmt bleiben und langfristig einen Mehrwert liefern.

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Erste Schritte: Mehrwert ohne das Plattformprojekt

Wenn es um die Einführung von KI-Agenten für SAP geht, ist es nicht notwendig, bei Null anzufangen. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass die Nutzung KI-gesteuerter SAP-Automatisierung erhebliche Anfangsinvestitionen erfordert, wie beispielsweise eine neue Plattform, ein Migrationsprojekt oder zusätzliche Infrastruktur. In der Praxis ist dies jedoch nicht unbedingt der Fall.

Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die SAP BTP erfordern, funktioniert dieser Ansatz mit Ihrer bestehenden SAP-Landschaft. Er ist für On-Premises, Private-Cloud- oder Hybrid-Umgebungen geeignet. Es entstehen keine zusätzlichen Verpflichtungen hinsichtlich Infrastruktur oder Migration. Ein klar definierter Anwendungsfall reicht aus, um greifbaren Mehrwert zu erzielen. Mithilfe eines einzigen integrierten Tools können Agenten SAP-Daten sowohl lesen als auch schreiben, einschließlich benutzerdefinierter Z-Transaktionen, ohne dass eine spezielle API erforderlich ist. Sie lassen sich zudem mit den Agentenumgebungen verbinden, die Ihre Teams bereits nutzen, wie beispielsweise Microsoft Copilot, Amazon Q oder n8n. Weitere Szenarien können Sie dann in Ihrem eigenen Tempo und entsprechend Ihren geschäftlichen Prioritäten hinzufügen.

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Fazit und nächste Schritte

Um mit MCP zuverlässige SAP-Agenten zu erstellen, reicht es nicht aus, lediglich Tools bereitzustellen. Der Erfolg hängt von den drei Ebenen ab: Agentenanweisungen, Toolbeschreibungen und Parameterbeschreibungen. Wenn diese Ebenen konsistent gestaltet und gepflegt werden, treffen Agenten bessere Entscheidungen, wählen die richtigen Tools aus und führen SAP-Prozesse zuverlässiger aus.

Nächster Schritt: Überprüfen Sie Ihren MCP-Server und identifizieren Sie Lücken in Ihren Systemaufforderungen, Toolbeschreibungen und Parameterdefinitionen. Kleine Verbesserungen in diesen Bereichen haben oft große Auswirkungen auf die Leistung Ihres Agenten.

Weitere Informationen darüber, wie Theobald Software SAP-Daten in Ihre KI-Umgebung integriert, finden Sie auf unserer Lösungsseite zu MCP für SAP und KI.  

Neugierig, wie das in Ihrer SAP-Landschaft funktioniert? Lassen Sie uns darüber sprechen.

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