Terminologie direkt in Ihren KI-Workflows
Mit dem Lexeri MCP-Server (Model Context Protocol) integrieren Sie Ihre Terminologiedatenbank nahtlos in KI-gestützte Werkzeuge und Agenten. KI-Systeme wie Microsoft Copilot Studio oder GitHub Copilot greifen damit direkt auf Ihre geprüften Fachbegriffe, Definitionen und Sprachregeln zu – in Echtzeit, ohne manuellen Aufwand.
KI-Assistenten schreiben schnell – aber nicht unbedingt richtig. Ohne Zugriff auf Ihre Unternehmenssprache verwenden sie allgemeine Begriffe, ignorieren Sprachvorgaben und produzieren Inhalte, die erst mühsam korrigiert werden müssen. Der Lexeri MCP Server löst dieses Problem: Er gibt KI-Systemen direkten Zugriff auf Ihre geprüfte Terminologie und macht Ihre Sprachvorgaben zur verlässlichen Grundlage jedes KI-generierten Texts.
KI-Tools schreiben schneller als je zuvor – Produkttexte, Dokumentationen, Übersetzungen, Support-Antworten. Doch Geschwindigkeit allein reicht nicht: Ein KI-System kennt allgemeines Sprachgefühl, aber nicht Ihre Fachsprache. Es schreibt „Nutzer" statt „Anwender", „Kündigung" statt „Vertragskündigung", „Dashboard" statt „Steuerungscenter" – und das konsistent falsch, in jedem generierten Text, in jeder Sprache.
Genau hier liegt die Schwachstelle unkontrollierter KI-Nutzung: Je mehr Inhalte KI produziert, desto mehr inkonsistente Begriffe verbreiten sich im Unternehmen – in Dokumenten, Produkten, Kundenkommunikation.
Der Lexeri MCP Server schließt diese Lücke. Er verbindet Ihre geprüfte Termdatenbank direkt mit den KI-Werkzeugen Ihrer Teams. KI-Agenten und Assistenten kennen damit Ihre freigegebenen Begriffe, Definitionen und Sprachvorgaben – und können Texte nicht nur erzeugen, sondern auch aktiv auf Terminologieverstöße prüfen. So wird Ihre Termdatenbank zum Qualitätsanker für jede KI-generierte Kommunikation.
Einer der direktesten Mehrwerte: KI-Agenten können beliebige Freitexte – Marketingtexte, Dokumentationen, UI-Kopien, E-Mails – gegen die Termdatenbank prüfen. Das System erkennt, welche Begriffe im Text vorkommen, ob sie der offiziellen Schreibweise entsprechen und ob Alternativen oder Synonyme verwendet wurden, die laut Termdatenbank nicht freigegeben sind. So wird Terminologiekonsistenz skalierbar, auch über große Textmengen hinweg.
Der schnellste Weg zur richtigen Terminologie. KI-Agenten können Begriffe gezielt nach Stichwort, Sprache, Thema oder Status durchsuchen und vollständige Termdetails abrufen – inklusive Definitionen, Verwendungsbeispielen, Übersetzungsäquivalenten und Metadaten. So steht die geprüfte Unternehmenssprache immer dann zur Verfügung, wenn sie gebraucht wird: beim Formulieren, Übersetzen oder Prüfen von Texten.
Terminologie lebt – neue Produkte, neue Märkte, neue Sprachvorgaben. KI-Agenten können Begriffe direkt anlegen, bestehende Einträge aktualisieren und Terme zusammenführen, die bisher getrennt erfasst wurden. Definitionen lassen sich ergänzen, ohne dass jemand manuell in Lexeri eingreifen muss. Das beschleunigt die Terminologiepflege erheblich, gerade in Teams, die täglich mit neuen Inhalten arbeiten.
Gut strukturierte Termdatenbanken sind nach Themen organisiert – Produktbereiche, Fachgebiete, Abteilungen. KI-Agenten können bestehende Themen abfragen, neue anlegen und Einträge gezielt zuordnen. Dazu kommen Verwendungsbeispiele: konkrete Sätze, die zeigen, wie ein Begriff im Kontext eingesetzt wird. Für LLMs sind solche Beispiele besonders wertvoll, weil sie helfen, Begriffe korrekt und natürlich einzusetzen.
Terminologiearbeit ist oft Teamarbeit: Einträge müssen geprüft, freigegeben oder überarbeitet werden. Der MCP Server gibt KI-Agenten Zugriff auf den Aufgaben-Workflow in Lexeri – Aufgaben erstellen, Begriffe zuweisen, Fortschritt abfragen. So lassen sich terminologische Qualitätssicherungsprozesse in größere KI-gestützte Workflows einbetten, ohne dass die Steuerung manuell erfolgen muss.
Lexeri kann Begriffe automatisch aus Texten extrahieren und als Kandidaten vorschlagen. KI-Agenten können diese Kandidaten auflisten, aufräumen und – je nach Ergebnis – als offizielle Einträge bestätigen oder ablehnen. Das macht die Termextraktion deutlich effizienter: Statt manuell durch lange Listen zu scrollen, übernimmt ein Agent die erste Sichtung und trifft regelbasierte Entscheidungen.
Nicht jeder Begriff landet sofort in der Termdatenbank – manche müssen erst beantragt, geprüft und freigegeben werden. KI-Agenten können neue Terminologieanfragen direkt aus laufenden Prozessen heraus erfassen, bestehende Anfragen einsehen und die zugehörigen Einträge verwalten. Ideal für Szenarien, in denen Entwickler:innen oder Redakteur:innen neue Begriffe vorschlagen, ohne den Terminologieprozess selbst zu kennen.
Terminologische Zusammenhänge lassen sich oft nicht in einzelnen Einträgen abbilden – erst Ontologien machen aus einer Sammlung von Begriffen ein strukturiertes Wissensnetz. KI-Agenten können über den Lexeri MCP-Server Ontologien anlegen und bestehende abrufen, Relationstypen verwalten sowie gezielt Beziehungen zwischen Terminologieeinträgen erstellen, einsehen und pflegen. So entstehen semantische Verknüpfungen – etwa zwischen Ober- und Unterbegriffen, verwandten Konzepten oder Synonymstrukturen – direkt im laufenden Prozess.
OpenAI allows its users to create their own GPTs. These chatbots can be trained for specific tasks; additional functions can also be added using actions.
The GPTs can then be rolled out at the organisation or to the public. This allows organisations to provide employees or customers with custom chatbots.
Lexeri uses the GPT actions to access the Lexeri API. You will therefore need your own GPT to access this function, which you can create in Chat-GPT. We use actions to add Lexeri-specific features to this GPT.
YouTube Video
By playing the video, you agree to our privacy policy. If you play the video, data will be transmitted to the respective provider.
Lexeri is the easy way to manage consistent corporate language throughout the organisation. Start your free 14-day trial now.
