Terminologie direkt in Ihren KI-Workflows

Der Lexeri-MCP Server

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.

Anleitung: MCP-Server konfigurieren

Terminologie als Kontext für KI

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.

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Verfügbare Funktionen

Was KI-Agenten mit Ihrer Terminologie tun können

Geprüfte KI-generierte Texte

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.

Terminologie durchsuchen

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.

Terminologiepflege

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.

Themen & Verwendungsbeispiele

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.

Aufgaben & Workflows

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.

Termextraktion verbessern

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.

Neue Terme anfragen

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.

Ontologien verwalten

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.

Typische Use Cases des MCP Servers

Microsoft Copilot Studio

Interne KI-Assistenten kennen oft allgemeines Wissen – aber nicht die eigene Unternehmenssprache. Sie erklären Begriffe falsch, verwenden veraltete Bezeichnungen oder ignorieren bewusst gewählte Sprachvorgaben.

Mit dem Lexeri MCP Server wird Ihr Copilot-Assistent terminologisch fit: Er kennt Ihre freigegebenen Begriffe, versteht Definitionen im Fachkontext und kann neue Terminologieanfragen direkt in Lexeri erfassen.

 

GitHub Copilot & Claude Code

Terminologieprobleme entstehen nicht in langen Marketingtexten – sie entstehen auch in UI-Texten, Fehlermeldungen oder der API-Dokumentation: Überall schleichen sich inkonsistente Begriffe ein, wenn keine verlässliche Referenz zur Hand ist.

Mit dem Lexeri MCP Server können Entwickler:innen direkt in GitHub Copilot oder Claude Code prüfen, ob UI-Texte verbotene Terme enthalten oder neue Einträge anfragen – ohne den Editor zu verlassen. Claude Code eignet sich dabei besonders für komplexere Aufgaben: etwa das automatisierte Prüfen ganzer Codebases auf terminologische Konsistenz direkt aus dem Entwicklungsprozess heraus.

Anthropic Claude

Claude wird häufig für Texterstellung, Übersetzungen und Qualitätsprüfungen eingesetzt – aber ohne Kenntnis Ihrer Unternehmenssprache. Mit dem Lexeri MCP Server ändert sich das: Claude prüft vor dem Formulieren, welche Begriffe freigegeben sind, gleicht Übersetzungen gegen Ihre Sprachvorgaben ab und analysiert Entwürfe auf Terminologieverstöße.

Für Teams, die Claude in Content-Erstellung oder Lokalisierung einsetzen, entsteht so ein Assistent, der die eigene Fachsprache wirklich versteht.

OpenAI Agent Builder

Mit dem OpenAI Agents SDK lassen sich KI-Agenten bauen, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen – Recherchen, Texterstellungen, mehrstufige Workflows. Ohne Anbindung an Ihre Unternehmensdaten arbeiten diese Agenten jedoch mit allgemeinem Sprachwissen, nicht mit Ihrer Fachsprache.

Durch den Lexeri MCP Server erhält jeder OpenAI-Agent Zugriff auf Ihre Termdatenbank: Er prüft Begriffe vor dem Formulieren, schlägt freigegebene Übersetzungen vor oder ruft Metadaten eines Terms für eine Textklassifizierung aus Lexeri. So entstehen Agenten, die nicht nur intelligent, sondern auch sprachlich konsistent mit Ihren Unternehmensstandards arbeiten.

Alternative zum MCP-Server

Lexeris GPT Actions

OpenAI bietet seinen Nutzenden die Möglichkeit, eigene GPTs zu erstellen. Dies sind Chatbots, die für bestimmte Aufgaben trainiert oder durch sogenannte Actions um Funktionen erweitert werden können.

Diese GPTs können dann im Unternehmen oder öffentlich ausgerollt werden. So können Unternehmen ihren Mitarbeitenden oder Kundinnen und Kunden maßgeschneiderte Chatbots zur Verfügung stellen.

Lexeri nutzt die Actions eines GPTs, um auf die Lexeri-API zuzugreifen. Für die hier beschriebene Nutzung benötigen Sie also ein eigenes GPT, welches Sie in Chat-GPT erstellen können. Dieses GPT erweitern wir mittels Actions um Lexeri-spezifische Funktionen.

Mehr erfahren im Lexeri Hilfe-Center

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REST-API & Webhooks

Lexeri bietet eine kostenlose REST-API an, mit der Sie alle Funktionen in Ihren Applikationen integrieren können. Mit Webhooks kann Lexeri zudem externe Systeme über Aktivitäten in Ihren Termdatenbanken informieren und dort Aktionen auslösen.

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