MCP in der Praxis: Erste Tests mit Runprise.ai und count.tax
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MCP in der Praxis: Erste Tests mit Runprise.ai und count.tax

Das Model Context Protocol (MCP) verbindet KI-Assistenten direkt mit Buchhaltungsdaten. Wir haben es mit Runprise.ai und count.tax ausprobiert: BWA-Analyse und Werbekosten-Auswertung am Mustermandanten, inklusive Demo-Video.

count. Redaktion24. September 20263 Min. Lesezeit

MCP gehört inzwischen fast schon zum guten Ton. Wir wurden in letzter Zeit immer wieder gefragt, ob und wie das mit unseren Lösungen funktioniert. Also haben wir es einfach ausprobiert: In den letzten Tagen haben wir die ersten Tests mit dem Model Context Protocol (MCP) für Runprise.ai und count.tax gemacht.

Kurz zur Einordnung: Was ist MCP?

MCP ist ein offener Standard, über den KI-Assistenten direkt und strukturiert auf Systeme und Daten zugreifen können. Ohne Copy-Paste und ohne Exporte. Der Assistent fragt die Buchhaltungsdaten über eine definierte Schnittstelle ab, wertet sie aus und liefert das Ergebnis direkt im Chat.

Das funktioniert nicht nur mit einem Anbieter, sondern mit Claude, ChatGPT, Langdock, Copilot und vielen weiteren. Wer MCP einmal angebunden hat, kann den KI-Assistenten frei wählen.

So sieht das in der Praxis aus

Demo: KI-Assistent greift per MCP auf die Buchhaltungsdaten des Mustermandanten in Runprise.ai zu.

Was wir an unserem Mustermandanten getestet haben

1. BWA-Analyse im Mehrjahresvergleich

Eine BWA-Analyse des Mustermandanten für Juli 2026 im Vergleich zu den Vorjahren bis 2023, grafisch aufbereitet.

Ergebnis: Mehrjahresvergleich, Kennzahlen und eine Einordnung, woher Veränderungen im Ergebnis kommen.

2. Werbekosten im Verhältnis zum Umsatz

Die Entwicklung der Werbekosten des Mustermandanten über die letzten drei Jahre im Verhältnis zum Umsatz, als grafische Matrix.

Ergebnis: Werbequote pro Monat und Jahr, aufgeschlüsselt nach Kanälen, inklusive Effizienz je Vertriebskanal.

Was uns positiv aufgefallen ist

  • Die grafischen Auswertungen sind wirklich sehr gut gemacht, übersichtlich und direkt verständlich.
  • Die Analyse liefert nicht nur Zahlen, sondern weist auch auf mögliche Einmaleffekte und Auffälligkeiten in den Daten hin.
  • Für die BWA funktioniert das schon sehr gut. Und ehrlich gesagt macht es richtig Spaß, damit zu arbeiten.

Hinweis: Alle Auswertungen wurden an einem Mustermandanten mit Beispieldaten durchgeführt. Echte Mandantendaten waren nicht Teil der Tests.

Wie es weitergeht

Weitere Anwendungsfälle testen wir gerade. Mehr dazu in Kürze hier in den Insights.

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