MCP

Ihr Kontext, für jeden Agenten verfügbar.

Die meisten KI-Tools sind klug, aber blind. Sie wissen nicht, was Ihr Unternehmen letzten Montag entschieden hat, was in Q3 ins Stocken gerät oder was das Führungsteam im Standup am Dienstag vereinbart hat. Der MCP-Server von In Parallel ändert das: Er stellt Ihr Weltmodell als Kontext bereit, damit jeder Agent von der Realität ausgeht — nicht von einem leeren Blatt. Keine Custom-Integrationen. Keine Anbieterbindung. Funktioniert auf jeder Agentenplattform Ihrer Wahl.

linear.app

Der Parallel Context Graph, zugänglich für jede KI in Ihrem Stack. Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor — alle schöpfen aus derselben immer aktuellen organisationalen Wissensbasis. Eine Verbindung. Alles im Kontext. Im bezahlten Tarif enthalten.

Mit oder ohne

Dieselbe Frage. Zwei sehr unterschiedliche Antworten.

Jane und Sun stellen ihrer KI am Montagmorgen dieselbe Frage: Wie laufen meine Projekte? Jane bekommt einen selbstbewussten Absatz, der richtig klingt. Sun bekommt eine kurze, leicht unbequeme Antwort, die richtig ist.

Ohne In Parallel

Jane, auf ihren eigenen Kontext angewiesen.

Ihre KI sieht Linear, Slack, ein veraltetes Roadmap-Dokument und eine Notion-Seite von vor drei Wochen. Sie schreibt ein flüssiges Status-Update. Zwei Projekte werden als auf Kurs beschrieben. Beide sind ins Rutschen geraten. Eine Entscheidung im Dienstagstermin hat den Scope bereits verändert.

Die Antwort ist gut formuliert. Sie ist auch falsch. Der Vorstand liest sie am Donnerstag.

Mit In Parallel

Sun, im aktuellen Planstatus verankert.

Ihre KI zieht den lebenden Plan über MCP: Scope, Verantwortliche, Entscheidungen, Drift-Signale. Die Antwort umfasst zwei Sätze. Drei Projekte sind gesund. Eines ist nach dem Scope-Schnitt am Dienstag ins Rutschen geraten. Einem fehlt der Verantwortliche.

Weniger Prosa. Mehr Wahrheit. Sie entwirft das Vorstands-Update bis zum Mittagessen.

Drei Dinge, die sich ändern

Wenn KI verankert ist, verschiebt sich die Arbeit.

01

Schluss mit dem Offensichtlichen.

Mit dem Planstatus im Kontext kann das Modell tun, worin es wirklich gut ist: Widersprüche aufdecken, verdeckte Risiken benennen und Entscheidungen, die still und leise unter den Tisch fielen — statt das zu paraphrasieren, was ohnehin alle wissen.

02

Entwürfe verdichten sich.

Statusberichte, Vorstands-Updates, Kunden-Follow-ups — Arbeit, die früher einen halben Tag kostete — kollabieren zu einer Ein-Zeilen-Anfrage. Der erste Entwurf ist bereits in der heutigen Wahrheit verankert.

03

Reviews beginnen bei der Entscheidung, nicht bei der Rückschau.

Der Plan, was sich verändert hat und die offenen Fragen liegen auf dem Tisch, bevor das Meeting beginnt. Sie verbringen die Stunde mit Entscheiden — nicht mit Rekonstruieren.

Nach Workspace begrenzt

Ihre MCP weiß, wo sie ist.

Workspaces sind die Vertrauenseinheit. Jeder ist ein eigener MCP-Endpunkt mit eigener Datengrenze — damit Kontext niemals im falschen Prompt landet.

01

Ein Workspace pro Kontextgrenze.

Kunde X, Projekt Y, der Vorstand, das Executive Team. Jeder bekommt seine eigene MCP-URL, sein eigenes Audit-Log, seine eigenen Berechtigungen — vergeben an Menschen, nicht an Modelle.

02

Ihre KI sieht nur, was sie sehen soll.

Legen Sie die Workspace-MCP-URL in Claude, Cursor oder Copilot ab, und nur der Planstatus dieses Workspace — Entscheidungen, Verantwortliche, Drift — ist erreichbar. Nichts anderes sickert ein.

03

Kein versehentliches Übersprechen.

Kundennotizen bluten nie in ein Vorstandspaket. Vertrauliche Exec-Gespräche bleiben aus Partnerkontexten heraus. Falscher Workspace, falscher Prompt — schlicht nicht möglich.

In fünf Minuten eingerichtet

Stecken Sie In Parallel in die KI, die Sie ohnehin nutzen.

  1. 01

    In Parallel installieren und Ihre Quellen verbinden.

    Kalender, E-Mail und die Meeting-Tools, in denen Ihr Team ohnehin lebt. In Parallel beginnt, gemeinsamen Kontext aus Ihrer echten Arbeit aufzubauen — kein Migrationsprojekt.

  2. 02

    Öffnen Sie die Connector-Einstellungen Ihrer KI.

    In Claude: Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen. Die meisten anderen Tools (Cursor, Copilot, ChatGPT) haben an derselben Stelle ein MCP- oder Custom-Connector-Feld.

  3. 03

    Fügen Sie Ihre Workspace-MCP-URL ein.

    Eine URL pro Workspace. Ihre KI sieht jetzt Planstatus, Entscheidungen, Verantwortliche und Drift-Signale — begrenzt auf das, was der Fragende sehen darf.

Was es nicht tut. Es macht aus einem schlecht geführten Programm kein gut geführtes. Es ersetzt Ihre Projekt-Tools nicht. Es macht nicht jedes Modell gut — aber die guten werden schärfer.

Was MCP besonders macht

Drei Gründe, warum MCP funktioniert.

01

Ihr Weltmodell, von jedem Agenten abfragbar

Jede Entscheidung, jedes Planupdate und jedes Meeting-Signal, das In Parallel erfasst, ist über MCP zugänglich. Ihre Agenten erhalten den aktuellen Stand Ihres Unternehmens — nicht den Export vom letzten Monat. Kein Kopieren, kein erneutes Briefing, kein Kontextverlust.

02

Plattformunabhängig — von Anfang an

Unternehmen brauchen Software, die mit jedem Agenten-Stack funktioniert, den sie wählen. Die MCP-native Architektur von In Parallel macht Ihr Weltmodell überall verfügbar, wo MCP unterstützt wird — heute und während Ihr Stack sich weiterentwickelt. Anbieter, die Interoperabilität erschweren, werden abgelöst. Wir nicht.

03

Kein Compute-Budget nötig für den Einstieg

Die meisten KI-Deployments scheitern an OpEx-Budgetgrenzen, bevor sie ihren Wert beweisen. Der kostenlose Notizassistent von In Parallel ist der Einstiegspunkt: keine Token, keine Budgetfreigabe, keine Hürden. Ihr Weltmodell beginnt ab Tag eins zu wachsen.

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