Snowflake Managed MCP Servers: Sichere, kontrollierte Data Agents für Ihre Daten
Wir freuen uns, die Public Preview der verwalteten Model Context Protocol (MCP) Server von Snowflake anzukündigen, die AI Agents eine auf offenen Standards basierende Schnittstelle bieten, um sich mit KI-fähigen Daten in Snowflake zu verbinden. Dank der verwalteten MCP-Server von Snowflake entfallen ein Großteil der Integrationskomplexität und des Verwaltungsaufwands. Kunden können ihre Snowflake-Daten mit einer Vielzahl agentischer Anwendungen von Anbietern wie Anthropic, CrewAI und Cursor über MCP-Konnektoren verbinden, um kontextstarke AI Agents und Apps zu erstellen. Kunden können außerdem Daten von Partnern wie The Washington Post, MSCI, NASDAQ und The Associated Press in ihre MCP-Server einbinden.
Kunden können nun zusätzlich zu ihren Snowflake-Daten einen verwalteten MCP-Server einrichten, über den sie nahtlos Einblicke sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten abrufen – und das alles innerhalb des sicheren Governance-Perimeters von Snowflake. Dieser Ansatz vereinfacht die Anwendungsarchitektur, da der von Snowflake verwaltete MCP-Server es AI Agents ermöglicht, Daten aus Snowflake-Konten sicher abzurufen – ohne separate Infrastruktur bereitzustellen oder benutzerdefinierte Integrationen zu entwickeln. So können Unternehmen die Bereitstellung von Gen AI-Anwendungen auf Grundlage ihrer Snowflake-Daten mit umfassenderen Einblicken auf der Basis eines standardbasierten, sicheren und robusten Governance-Modells beschleunigen.
Diese Funktion bringt den Kunden mehrere wichtige Vorteile:
Vereinfachte Interoperabilität mit dem breiteren Ökosystem für Agentic AI, einschließlich Plattformen wie Anthropic, CrewAI, Cursor, Salesforce und IDE-Plugins.
Standardbasierte Schnittstelle für AI Agents, um Tools zu entdecken und aufzurufen und strukturierte und unstrukturierte Daten abzurufen.
Konsistente Governance für Unternehmensdaten, KI-Tools und jetzt auch den MCP-Server – alles innerhalb des sicheren Snowflake-Umfelds.
Umfassende Authentifizierung mit dem integrierten OAuth-Service von Snowflake für OAuth-basierte Authentifizierung für MCP-Integrationen.
Vertrauenswürdige Daten von Top-Content-Anbietern mit korrekter Attribution über Snowflake Cortex Knowledge Extensions, die domänenspezifische und kontextorientierte Einblicke ermöglichen.
Mit von Snowflake verwalteten MCP-Servern lassen sich AI Agents ganz einfach so konfigurieren, dass sie ohne benutzerdefinierte Integrationen oder unterschiedliche Protokolle zusammenarbeiten. Darüber hinaus können Entwickler:innen die Governance und Authentifizierung für Unternehmensdaten und KI-Anwendungen optimieren.
„Unternehmen gehen derzeit von KI-Pilotprojekten in den Produktivbetrieb über, doch die sichere Anbindung von KI an unternehmenseigene Daten war bisher ein entscheidendes Hindernis“, erklärt Jonathan Pelosi, Head of Industry, Financial Services bei Anthropic. „Unsere Partnerschaft mit Snowflake löst dieses Problem durch den Einsatz von MCP, um die unter Governance stehenden Daten jedes Unternehmens direkt mit Claude zu verknüpfen. Kunden können nun die fortschrittlichen Analysefähigkeiten von Claude über Cortex Analyst und Cortex Search sowohl auf strukturierte Daten als auch auf unstrukturierte Dokumente anwenden – und das unter Einhaltung von Unternehmenssicherheitsstandards. Mit Claude und Snowflake verwandeln unsere gemeinsamen Kunden ihre proprietären Daten in einen Wettbewerbsvorteil.“
Der von Snowflake verwaltete MCP-Server
Mit dem von Snowflake verwalteten MCP-Server können AI Agents Daten aus Snowflake-Konten sicher abrufen, ohne eine separate Infrastruktur bereitstellen zu müssen. MCP-Clients entdecken und rufen Tools auf und holen die für die Anwendung benötigten Daten ab. Der Snowflake MCP-Server enthält zum Start Snowflake Cortex Analyst und Snowflake Cortex Search als Tools auf der standardbasierten Oberfläche. Cortex Analyst übersetzt Anfragen in natürlicher Sprache in SQL-Abfragen, die mit kontrollierten Daten ausgeführt werden, um Einblicke in strukturierte Daten zu geben. Cortex Search ermöglicht die semantische Suche und den Abruf von unstrukturierten Dokumenten, die in Snowflake gespeichert oder von Snowflake indexiert sind. Kunden können auch Daten aus Cortex Knowledge Extensions im Snowflake Marketplace abrufen, um lizenzierte Inhalte von führenden Verlagen wie The Associated Press oder The Washington Post zu erhalten. In naher Zukunft werden wir Cortex Agents im MCP-Server unterstützen, sodass Remote-Anwendungen Agents als Tools aufrufen können. Kunden können die Tools in verschiedenen Datenbankschemata entsprechend ihren aktuellen Richtlinien und Zugriffskontrollen definieren. Darüber hinaus können mehrere MCP-Server im Konto vorhanden sein, die auf einen bestimmten Anwendungsfall zugeschnitten sind. Dank dieser flexiblen Konfiguration können Kunden MCP-Server ohne wesentliche Änderungen an ihrem Governance-Modell in die Snowflake AI Data Cloud integrieren und eine hochpräzise und leistungsstarke Agentenerfahrung bieten.
Durch die Bereitstellung verwalteter MCP-Server auf Basis offener Open-Source- und Community-Standards ermöglicht Snowflake Kunden die Einführung von MCP in ihrer eigenen Infrastruktur, wodurch die Auswahl erweitert und gleichzeitig die Sicherheit gewahrt wird.
Die Rolle von MCP bei der Weiterentwicklung der Unternehmensanwendungsarchitektur
AI Agents können dynamisch schlussfolgern und bei der Problemlösung helfen und transformieren so die Anwendungsarchitektur. Anstelle starrer API-Verträge und restriktiver Benutzeroberflächen ermöglichen AI Agents eine flexible Natural-Language-Erfahrung mit semantischen Schnittstellen und passender Tool-Nutzung. Diese Entwicklung von starren Microservices hin zu einer Agentenarchitektur wird völlig neue Erfahrungen und Anwendungen ermöglichen. Der Erfolg dieser Anwendungen hängt jedoch von der Qualität der Daten ab, auf die sie zugreifen können. AI Agents benötigen einfachen Zugriff auf hochwertige Daten aus externen Systemen, um einen präzisen Kontext zu erhalten. MCP ermöglicht diesen Zugriff über ein Open-Standard-Protokoll, mit dem Agenten und externe Systeme kommunizieren können. Für Unternehmen bedeutet das, dass AI Agents schneller bereitgestellt, mit mehr Systemen verbunden und über den gesamten Stack hinweg einheitlich kontrolliert werden können.
MCP im Überblick
MCP basiert auf einer Host-Client-Server-Architektur. Hosts sind KI-Anwendungen wie Claude Desktop, die die Umgebung für die Ausführung von Agents bereitstellen. Clients sind Komponenten innerhalb dieser Hosts, die direkte Verbindungen zu Servern unterhalten. Zu guter Letzt stellen Server Tools und Ressourcen zur Verfügung, die der Agent nutzen kann. Tools sind ausführbare Funktionen wie die Abfrage einer Datenbank oder die Ausführung eines Tasks.
Dieses Design schafft eine vorhersehbare, offene Schnittstelle zur Verbindung von AI Agents mit verschiedenen Systemen der Aufzeichnung. Anstelle von festen Connectors entdecken AI Agents verfügbare Tools über Standard-Endpunkte, rufen sie mit strukturierten Eingaben auf und erhalten Ergebnisse in einem einheitlichen Format. MCP macht Agents in Unternehmensumgebungen plug-and-play-fähig, was die Integration vereinfacht und die Zuverlässigkeit verbessert.
„Der Informationswert eines jeden KI-Programmierassistenten wird grundlegend durch den Kontext bestimmt, auf den er zugreifen kann“, sagt Ricky Doar, Head of Field Engineering bei Cursor. „Ein verwalteter MCP-Server wie der von Snowflake ist eine reichhaltige Live-Datenumgebung. Tools wie Cursor können daraus essenziellen Datenkontext beziehen, um schnelleren, präziseren und sichereren Code für den Produktivbetrieb zu schreiben.“
Der MCP-Server auf Snowflake: Einfachere und bessere Governance
Durch die Einbettung eines MCP-Servers direkt in Snowflake können Kunden AI Agents ganz einfach mit ihren kontrollierten Unternehmensdaten verbinden. Mehrere Vorteile stechen hervor:
Governance by Design: Setzen Sie für den MCP-Server dieselben vertrauenswürdigen Governance-Richtlinien durch, vom rollenbasierten Zugriff bis hin zur Maskierung, wie für Ihre Daten.
Weniger Integrationsaufwand: Beim MCP-Server erfolgt die Integration einmalig. Alle kompatiblen AI Agents können sich dann ohne Neuentwicklung verbinden, was die Einführung beschleunigt und die Wartungskosten senkt.
Erweiterbares Framework: Stellen Sie AI Agents Zugriff auf strukturierte Daten und unstrukturierte Dokumente bereit. Sie können die Tools verfeinern, um die Art und Weise zu verbessern, wie AI Agents mit Ihren Daten interagieren.
All diese Vorteile machen den MCP-Server von Snowflake zu einem leistungsstarken Enabler für Unternehmen, die AI Agents einsetzen wollen, während Sicherheit, Governance und Vertrauen im Mittelpunkt stehen.
Funktionsweise des Snowflake MCP-Servers
Der MCP-Server von Snowflake implementiert die offene MCP-Spezifikation als Server, der verfügbare Tools bereitstellt. Kunden erstellen ein MCP-Serverobjekt und geben die Tools und Metadaten in der Serverkonfiguration an. Für den Server fallen keine zusätzlichen Rechenressourcen oder separate Gebühren an. Das Serverobjekt wird mit denselben rollenbasierten Zugriffskontrollen (RBACs, Snowflake Role-Based Access Controls) verwaltet, sodass sichergestellt ist, dass die gleichen Benutzer- und Gruppenzugriffskontrollen, Maskierungen und Richtlinien gelten. Der von Snowflake verwaltete MCP-Server unterstützt OAuth 2.0 unter Einhaltung der MCP-Protokollanforderungen.
MCP-Clients, die eine Verbindung zum Server herstellen, können diese Tools nach der erforderlichen Authentifizierung entdecken und aufrufen. Die Erkennung und der Aufruf der Tools folgen dem standardmäßigen MCP-Flow. Agents fragen den Endpunkt /tools/list ab, um die Tools zu finden, und den Endpunkt /tools/call, um die Tools aufzurufen.
Entdecken Sie Tools mit der Nachricht tools/list:
Rufen Sie Tools mit der Nachricht tools/call auf:
Der Snowflake MCP-Server führt diese Anfragen mit der Snowflake API aus und gibt Ergebnisse zurück. Durch die Kombination von standardbasierten Schnittstellen mit der Governance von Snowflake stellt der Snowflake MCP-Server eine verwaltete, unternehmenstaugliche Lösung bereit.
Verbindung zum Snowflake MCP-Server aus Claude.ai
Claude.ai ist ein KI-Assistent der nächsten Generation, der von Anthropic entwickelt und auf Sicherheit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit trainiert wurde, um die Produktivität zu steigern. Claude unterstützt Sie auf Expertenniveau bei den Aufgaben, die Sie erledigen müssen – einschließlich kritischer Datenanalysen.
Um den Snowflake MCP-Server in Claude.ai hinzuzufügen, klicken Sie auf „add custom connector“ und navigieren Sie zu Organization Connectors. Stellen Sie als Nächstes den Snowflake MCP-Server als benutzerdefinierten Konnektor bereit.
Sobald die Verbindung hergestellt wurde, können Sie mit Ihren Snowflake-Daten aus Claude.ai interagieren:
Durch die Verbindung mit Snowflake-Daten kann Claude strukturierte und unstrukturierte Daten sicher abrufen – Dateien müssen nicht mehr manuell hochgeladen oder wiederholt Kontext zu Ihrem Unternehmen oder Produkt angegeben werden. Mit dem Snowflake MCP-Server bietet Claude Ihnen diese Einblicke direkt, wodurch stundenlange manuelle Arbeit entfällt und sich Teams auf die strategische Planung konzentrieren können, anstatt Informationen zu sammeln.
„Die nächste Welle der Unternehmens-KI steht und fällt mit der Orchestrierung der Zusammenarbeit spezialisierter Agenten zur Automatisierung komplexer Prozesse. Damit diese agentenbasierten Workflows im Unternehmen erfolgreich sein können, müssen sie auf sicheren, qualitativ hochwertigen Daten fundieren“, sagt João Moura, Mitgründer und CEO von CrewAI. „Die Einführung des verwalteten MCP-Servers von Snowflake stellt die essenzielle, sichere Pipeline bereit, über die unsere Agenten-Verbünde auf unter Governance stehende Daten in der AI Data Cloud zugreifen, diese analysieren und auf deren Basis handeln können. Für unsere gemeinsamen Kunden überführt diese Partnerschaft Multi-Agenten-Systeme von einem theoretischen Konzept in eine praktische, unternehmensreife Realität – und wir sind begeistert, als Launch-Partner dabei zu sein.“
Cortex Knowledge Extensions auf Ihrem MCP-Server nutzen
Snowflake Cortex Knowledge Extensions ermöglichen KI-Anwendungen mit firmeneigenem Kontext und Wissen von Drittanbietern und Publishern sowie dem Schutz geistigen Eigentums und der richtigen Zuordnung für Inhaltseigentümer. Cortex Knowledge Extensions sind auf dem Snowflake Marketplace von führenden Anbietern wie The Associated Press, The Washington Post, Gannett | USA TODAY Network, Stack Overflow, Packt Publishing und PubMed (herausgegeben von Snowflake) verfügbar.
Sobald eine Cortex Knowledge Extension in Ihrem Snowflake-Konto installiert wurde, kann sie als Cortex Search-Servicetool zu Ihrem MCP-Server hinzugefügt werden:
Erste Schritte mit einem Snowflake MCP-Server
Der Snowflake MCP-Server ist heute in Public Preview verfügbar und bietet Ressourcen, die Kunden einen schnellen Einstieg ermöglichen. Die Einrichtung eines Servers umfasst vier Hauptschritte:
Erstellen Sie die Tools und stellen Sie sicher, dass sie über die erforderlichen Berechtigungen verfügen.
Erstellen Sie das MCP-Serverobjekt mit den in der Spezifikation aufgeführten Tools.
Richten Sie die Authentifizierung mit der Sicherheitsintegration und den Clientgeheimnissen für den Client ein.
Verwenden Sie einen Client wie Claude.ai zur Verbindung mit dem Snowflake MCP-Serverendpunkt.
Sie können nun Natural-Language-Abfragen mit Cortex Analyst oder Dokumentenabruf über Cortex Search verarbeiten. Viele Kunden beginnen mit einfachen schreibgeschützten Anwendungsfällen, bevor sie sich auf Workflows mit User-Defined Functions (UDFs) oder Stored Procedures für genehmigte Aktionen erweitern.
Hier mehr erfahren
Der MCP-Server von Snowflake stellt einen wichtigen Meilenstein in der sich weiterentwickelnden Agentenarchitektur von KI-Anwendungen dar, die auf Snowflake entwickelt wurden. Er bietet eine kontrollierte Open-Standard-Schnittstelle, über die AI Agents mühelos auf KI-taugliche Daten in Snowflake zugreifen können. Kunden können die strukturierten und unstrukturierten Daten für umfassendere Einblicke nutzen und die Bereitstellung von Gen AI-Anwendungen beschleunigen.
Wir ermutigen unsere Kunden, noch heute damit zu beginnen:
Mit diesem Quickstart stellen Sie Ihren ersten Snowflake MCP-Server in 20 Minuten bereit.
Entdecken Sie verfügbare Cortex Knowledge Extensions, die Sie in Ihre KI-Anwendungen integrieren können.
Über unsere Ankündigung lesen Sie hier.
Mit Snowflake MCP wird Ihre Snowflake AI Data Cloud zur Grundlage für vertrauenswürdige KI. So kann Ihr Unternehmen schneller voranschreiten, sich selbstsicherer anpassen und KI-gestützte Anwendungen bereitstellen, die Wirkung zeigen.
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