AnleitungenKI-Clients verbinden

KI-Clients verbinden (MCP)

DataCNVS betreibt einen Model-Context-Protocol-Server (MCP), sodass Sie Ihre Canvases mit den KI-Tools bearbeiten können, die Sie ohnehin nutzen. Bitten Sie Claude oder Claude Code, eine Beobachtung zu finden, eine Abbildung mit mehreren Panels zu erstellen, eine Achse in andere Einheiten umzurechnen oder einen Canvas neu zu gestalten. Die Änderungen werden in DataCNVS in Ihrem Namen vorgenommen, und Sie und Ihre Kolleginnen und Kollegen sehen sie live.

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Ihre Datenwerte erreichen die KI nie

Verbundene KI-Clients erstellen und bearbeiten das Diagramm: Panels, Achsen, Serien, Beschriftungen und Gestaltung. Sie erhalten nie die Zahlen in Ihren Beobachtungen. DataCNVS zeichnet die Abbildung innerhalb der App aus Ihren Daten. So funktioniert es.

Bevor Sie beginnen #

Ein kostenpflichtiger DataCNVS-Tarif. MCP ist in jedem kostenpflichtigen DataCNVS-Tarif enthalten. In einem Workspace, dessen Tarif es nicht enthält, erklärt jedes Tool dies und tut nichts.
MCP für Ihren Workspace aktiviert. Workspace-Admins steuern dies unter Einstellungen → Workspace → Allgemein → KI → MCP / externe KI-Clients. Wird es deaktiviert, haben KI-Clients auch keinen Zugriff auf die Canvases und Beobachtungen dieses Workspace, egal wo sie geteilt sind.
Ihre eigenen Berechtigungen. Der KI-Client handelt in Ihrem Namen. Er kann genau die Canvases und Beobachtungen öffnen, die auch Sie öffnen können, und nur dort bearbeiten, wo Sie bearbeiten dürfen.

Jeder Client verbindet sich mit derselben Server-URL:

https://mcp.datacnvs.com/mcp

Verzeichniseinträge

DataCNVS ist im Verzeichnis der Claude-Connectors gelistet, sodass Sie es ohne Einrichtung direkt in Claude verbinden können. Wir reichen es auch beim ChatGPT-Verzeichnis ein; bis es dort gelistet ist, nutzen Sie die allgemeinen Einstellungen unten.

Claude (Web, Desktop und Mobil) #

DataCNVS ist im Claude-Connector-Verzeichnis gelistet, die Verbindung ist daher in wenigen Klicks erledigt. Ein Connector, den Sie auf claude.ai hinzufügen, steht mit demselben Konto auch in den Claude-Apps für Desktop und Mobilgeräte zur Verfügung. Für den Connector brauchen Sie kein kostenpflichtiges Claude-Abonnement.

Öffnen Sie die DataCNVS-Seite im Claude-Verzeichnis oder gehen Sie in Claude zu Settings → Connectors und suchen Sie nach DataCNVS.
Wählen Sie Connect to Claude.
Melden Sie sich mit Ihrem DataCNVS-Konto an und bestätigen Sie den Zugriff, den Claude anfordert: Ihre Canvases lesen und bearbeiten.
Legen Sie die Tool-Berechtigungen wie unten empfohlen fest.
Aktivieren Sie DataCNVS in einem Chat über das Menü Tools und legen Sie los.

Empfohlene Tool-Berechtigungen #

Standardmäßig fragt Claude vor jedem Tool, das etwas ändert. Öffnen Sie Settings → Connectors → DataCNVS und legen Sie die Tool-Berechtigungen fest. Wir empfehlen Always allow für alle Lese- und Schreib-Tools, außer denen, deren Name mit dem Wort delete beginnt. Lassen Sie diese auf Needs approval, um versehentliche Löschungen zu verhindern.

Lösch-Toolsdelete_canvasdelete_canvas_themedelete_observationdelete_observation_memberdelete_plot_objectdelete_variable

Lese- und Schreib-Tools lassen sich bedenkenlos automatisieren: Änderungen werden in Ihrem Namen angewendet, erscheinen live bei Mitarbeitenden und lassen sich 7 Tage lang rückgängig machen. Löschen ist endgültig, deshalb behalten Sie hier das letzte Wort.

Bei Claude Team und Enterprise fügt ein Owner den Connector einmalig für die Organisation hinzu. Anschließend verbindet ihn jedes Mitglied mit der eigenen DataCNVS-Anmeldung, sodass alle mit ihren eigenen Berechtigungen arbeiten.

Claude Code #

Fügen Sie den Server über Ihr Terminal hinzu:

bash

claude mcp add --transport http datacnvs https://mcp.datacnvs.com/mcp \
  --client-id 3f7or4t9so6894qi3ofgbgs79j --callback-port 33418

Starten Sie danach Claude Code, führen Sie /mcp aus, wählen Sie datacnvs und dann Authenticate. Ihr Browser öffnet die DataCNVS-Anmeldung, und Claude Code speichert das Token für Sie.

Behalten Sie --callback-port 33418 genau so bei: DataCNVS akzeptiert nur Anmeldungen, die zu diesem Port zurückkehren. Wenn ein anderes Programm ihn belegt, schließen Sie es und versuchen Sie es erneut.

Der obige Befehl fügt DataCNVS nur dem aktuellen Projekt hinzu. Um es in jedem Projekt zu haben, ergänzen Sie --scope user:

bash

claude mcp add --transport http --scope user datacnvs https://mcp.datacnvs.com/mcp \
  --client-id 3f7or4t9so6894qi3ofgbgs79j --callback-port 33418

Da Claude Code auf Ihrem eigenen Computer läuft, erhält es außerdem das Tool request_upload, das eine Datei von Ihrem Rechner direkt in die DataCNVS-Upload-Pipeline hochlädt. Die Claude-Apps für Web, Desktop und Mobilgeräte können Dateien nicht auf diese Weise senden; laden Sie dort stattdessen in DataCNVS hoch.

Allgemeine MCP-Einstellungen #

Um einen anderen MCP-Client zu verbinden oder die Konfiguration eines Clients zu prüfen, sind dies die Einstellungen des Servers:

Einstellung	Wert
Server-URL	`https://mcp.datacnvs.com/mcp`
Transport	Streamable HTTP
Authentifizierung	OAuth 2.1, Authorization Code + PKCE (S256)
Scopes	`https://mcp.datacnvs.com/mcp/canvas.readhttps://mcp.datacnvs.com/mcp/canvas.write`
Metadaten der geschützten Ressource	`https://mcp.datacnvs.com/.well-known/oauth-protected-resource`
Metadaten des Autorisierungsservers	`https://mcp.datacnvs.com/.well-known/oauth-authorization-server`
Ratenlimit	60 Tool-Aufrufe pro Nutzer und Minute
Zeitfenster zum Rückgängigmachen	7 Tage nach einer Änderung

Der Server unterstützt keine dynamische Client-Registrierung, daher benötigt ein Client eine vorab registrierte OAuth-Client-ID. Claude verbindet sich über den Verzeichniseintrag, Claude Code wie oben beschrieben. Um etwas anderes zu verbinden, schreiben Sie an support@datacnvs.com und nennen Sie den Namen des Clients und seine OAuth-Redirect-URL.

Der Scope read umfasst das Finden und Lesen von Canvases, Beobachtungen, Variablen, Themes und Uploads. Der Scope write ist für jede Änderung und Aktion erforderlich. Einem Client, der nur mit dem Scope read angemeldet ist, werden ausschließlich die Lese-Tools angeboten.

Um den Server von Hand auszuprobieren, funktioniert der MCP Inspector (npx @modelcontextprotocol/inspector@latest) mit derselben Client-ID wie Claude Code: Wählen Sie Streamable HTTP, geben Sie die Server-URL und die Client-ID ein und melden Sie sich an.

So funktionieren die Tools #

Einiges ist unabhängig vom verwendeten Client wissenswert:

Zuerst die Workspaces. Die KI beginnt damit, Ihre Workspaces und Canvases aufzulisten, und liest dann die Struktur eines Canvas, bevor sie ihn bearbeitet. Sie können einen Canvas mit seinem Titel benennen oder seinen Link einfügen.
Canvas-Links funktionieren überall. Jedes Tool, das einen Canvas verlangt, akzeptiert dessen DataCNVS-URL.
Änderungen werden sofort in Ihrem Namen übernommen. Sie erscheinen live für alle, die den Canvas geöffnet haben, wie jede andere Änderung.
Änderungen lassen sich rückgängig machen. Jede Canvas-Änderung liefert eine Edit-ID zurück, und die KI kann sie 7 Tage lang rückgängig machen. Sie können außerdem in DataCNVS über den Versionsverlauf des Canvas eine frühere Version wiederherstellen.
Manche Aktionen sind endgültig. Das Löschen eines Canvas, einer Beobachtung oder eines Themes, das Widerrufen einer Freigabe und Schritte der Upload-Pipeline lassen sich nicht rückgängig machen. Clients kennzeichnen diese Tools als destruktiv und fragen Sie vorher.
Sie behalten die Kontrolle. Claude bittet vor Tools, die etwas ändern, um Ihre Zustimmung, sofern Sie sie nicht erlaubt haben (siehe empfohlene Tool-Berechtigungen); Claude Code folgt Ihren Berechtigungseinstellungen.
Ergebnisse verlinken zurück. Ergebnisse, die einen Canvas nennen, enthalten dessen Link, sodass Sie direkt dorthin springen können.

Datenschutz: Die KI sieht Ihre Datenwerte nie #

Wissenschaftliche Daten sind oft unveröffentlicht, vertraulich oder reguliert. DataCNVS ist deshalb so gebaut, dass eine KI Ihnen helfen kann, die Abbildung zu erstellen, ohne je die darin enthaltenen Daten zu erhalten.

KI-Clients bauen das Diagramm. DataCNVS zeichnet Ihre Daten hinein. Die Werte selbst verlassen DataCNVS nie.

Was die KI nicht sehen kann #

Datenwerte. Serienwerte (jeder Punkt jeder Kurve) und Skalarwerte (einzelne Messungen, etwa die Masse einer Probe oder ein Ofen-Sollwert) werden nie an einen KI-Client gesendet. Das Tool, das eine Beobachtung liest, liefert keine Werte, und aus dem Ergebnis jedes anderen Tools werden die Werte entfernt, bevor es DataCNVS verlässt.
Ihre hochgeladenen Dateien. Kein Tool gibt den Inhalt einer von Ihnen hochgeladenen Datei zurück.
Alles, was Sie nicht öffnen können. Die KI arbeitet nur mit dem, worauf Ihr eigenes Konto zugreifen kann, in Workspaces, in denen MCP aktiviert ist.

Womit die KI arbeitet #

Die Canvas-Struktur: Panels, Achsen und ihre Bereiche, Serien, Legenden, Anmerkungen, Themes und Gestaltung.
Namen und Beschreibungen: Titel von Canvases und Beobachtungen, Variablennamen, Einheiten, Größenarten und die Textbeschriftungen Ihrer Abbildungen.
Referenzen: IDs von Beobachtungen und Variablen, die sie an DataCNVS zurückgibt, um festzulegen, welche Daten wohin gehören.

Das genügt, um eine Abbildung zu erstellen und neu zu gestalten, bedeutet aber, dass Titel, Namen und Beschriftungen für die KI sichtbar sind. Halten Sie Sensibles daraus heraus, falls das für Sie wichtig ist.

Wie Abbildungen Ihre Daten trotzdem zeigen #

Wenn die KI eine Serie darstellt, übergibt sie DataCNVS eine Referenz auf Beobachtung und Variable, nie die Zahlen. DataCNVS lädt dann die Werte in Ihrem Browser, rechnet ihre Einheiten um und zeichnet sie. Achsenbereiche, Teilstriche und Fits berechnet DataCNVS selbst.

Text, der einen Wert zeigt, etwa eine Beschriftung mit der Masse einer Probe, verwendet ein Label-Token: einen Platzhalter, der die Variable benennt. DataCNVS füllt ihn aus und rechnet ihn beim Zeichnen der Beschriftung in die richtigen Einheiten um. Die KI schreibt den Platzhalter; sie sieht nie, was daraus wird.

Sie können weiterhin nach Datenwerten fragen, etwa „Beobachtungen, bei denen die Anlasstemperatur über 600 °C lag“. DataCNVS führt diesen Vergleich selbst aus und gibt der KI nur die IDs der passenden Beobachtungen.

Gut zu wissen #

Ihr KI-Anbieter sieht Ihre Unterhaltung. Was Sie eingeben sowie die Namen und Strukturen, die die Tools zurückgeben, werden vom gewählten KI-Anbieter, etwa Anthropic, im Rahmen Ihrer Vereinbarung mit ihm verarbeitet.
Lokale Agenten können lokale Dateien lesen. Claude Code läuft auf Ihrem Computer und kann dort unabhängig von DataCNVS Dateien lesen. Wenn Sie eine Datei mit request_upload hochladen, hat der Agent diese Datei bereits von Ihrer Festplatte; DataCNVS gibt ihre Werte trotzdem nie zurück.
Werte, die Sie selbst eintippen, geben Sie selbst frei. Wenn Sie Zahlen in den Chat einfügen, sieht die KI sie, wie überall sonst auch.

Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung und unserer Sicherheitsübersicht.

Anwendungsbeispiele #

Sprechen Sie mit der KI wie mit einer Kollegin oder einem Kollegen, die oder der DataCNVS kennt. Jedes Beispiel zeigt einen Prompt, was passiert und welche Tools typischerweise beteiligt sind.

Einen Canvas finden und beschreiben #

Was ist auf meinem Canvas „Kriechversuche 2026“? Liste jedes Panel auf und was es darstellt.

Die KI findet den Canvas in Ihren Workspaces und beschreibt sein Layout: Panels, Achsen, Einheiten und die Serien in jedem Panel, jeweils mit Namen. Sie beschreibt die Abbildung, nicht die Zahlen darin.

Toolslist_workspaceslist_canvasesread_canvas_model

Eine Abbildung aus Ihren Beobachtungen erstellen #

Finde meine Zugversuche an Probencharge B-17 und erstelle einen neuen Canvas, der Spannung über Dehnung darstellt, eine Linie pro Probekörper.

Die KI durchsucht Ihre Beobachtungen, erstellt einen Canvas und stellt jede als Serie per Referenz dar. DataCNVS lädt und zeichnet die Daten.

Toolssearch_observationscreate_canvasplot_series

Einheiten und Achsentitel ändern #

Zeige auf „Ofenlauf 14“ die Temperatur in °C statt in K an und betitle die y-Achse „Temperatur (°C)“.

Die Einheitenumrechnung erfolgt in DataCNVS. Die KI wählt nur die Anzeigeeinheit, sodass die umgerechneten Werte nie durch sie hindurchlaufen.

Toolsread_canvas_modelset_axis_display_unitset_axis_title

Ein Diagramm annotieren #

Füge im oberen Panel eine gestrichelte Schwellenlinie bei der Streckgrenze hinzu und eine Legende oben links.

Anmerkungen, Schwellenlinien, Callouts und Legenden sind allesamt Diagrammobjekte, die die KI platzieren und gestalten kann. Werte, die Sie ihr im Prompt nennen, etwa eine Schwelle, geben Sie selbst frei.

Toolsread_canvas_modelinsert_threshold_lineinsert_legend

Eine Abbildung mit mehreren Panels anordnen #

Mach daraus eine Zwei-mal-zwei-Abbildung: Kopiere das Panel oben links in die anderen drei.

Die KI arbeitet mit dem Canvas-Raster: Sie fügt Panels ein und dupliziert sie und legt Abstände und Ränder fest.

Toolsinsert_panelduplicate_panelconfigure_canvas_grid

Für eine Fachzeitschrift neu gestalten #

Wende unser Theme „Journal einspaltig“ auf jeden Canvas an, in dessen Titel „Nature Paper“ steht.

Die KI listet die Themes Ihres Workspace auf und wendet eines auf jeden Canvas an, sodass Schriften, Größen und Farben in einem Paper übereinstimmen.

Toolslist_canvas_themesapply_canvas_theme

Eine Datei hochladen (nur Claude Code) #

Lade ./data/run_42.csv zu DataCNVS hoch, ordne die Spalten unseren üblichen Variablen zu und sag mir Bescheid, wenn sie zum Darstellen bereit ist.

Claude Code lädt die Datei von Ihrem Computer hoch, wartet auf das Parsen und übermittelt die Einheitenzuordnungen. DataCNVS übernimmt Parsen und Umrechnung; die geparsten Werte werden nie an die KI zurückgegeben.

Toolsrequest_uploadwait_for_uploadsubmit_unit_mappings

Eine Änderung rückgängig machen #

Mach die letzten zwei Änderungen an diesem Canvas rückgängig.

Jede Canvas-Änderung hat eine Edit-ID, die die KI rückgängig machen kann, solange nichts dieselben Objekte seither verändert hat. Für größere Rollbacks stellen Sie über den Versionsverlauf des Canvas eine frühere Version wieder her.

Toolsundo_canvas_edit

Den Zugriff deaktivieren #

Für sich selbst: Entfernen oder trennen Sie DataCNVS in Ihrem Client (Claude: Settings → Connectors; Claude Code: claude mcp remove datacnvs). Dadurch werden die Tokens des Clients gelöscht.
Für einen ganzen Workspace: Ein Workspace-Admin deaktiviert MCP / externe KI-Clients unter Einstellungen → Workspace → Allgemein → KI. Das gilt ab dem nächsten Tool-Aufruf, für jedes Mitglied und jeden Client.
Für geteilte Daten: Der Schalter gehört dem Workspace, dem ein Canvas oder eine Beobachtung gehört. Das Deaktivieren gilt daher auch für diese Daten, wo immer sie geteilt wurden.

Brauchen Sie Hilfe? #

Wenn sich ein Client nicht verbinden lässt, ein Tool ablehnt oder Sie Client-Zugangsdaten für etwas benötigen, das hier nicht aufgeführt ist, schreiben Sie an support@datacnvs.com und nennen Sie den verwendeten Client und was Sie von ihm verlangt haben.

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