LLM-Proxy Architektur & MCP-Integration
Lokale KI-Infrastruktur als zentrale, interne API — mit Datensouveränität ohne Cloud-Abhängigkeit.
Lokale Sprachmodelle als interne API — ohne Cloud, mit voller Kontrolle über Daten und Kontext.
Ich plane und betreibe LLM-Stacks auf dedizierter Hardware, binden Unternehmensquellen über MCP an und bauen Agenten- und RAG-Workflows, die Dokumente und Systemzustände nachvollziehbar auswerten. Ziel ist eine stabile, interne KI-Schicht, die in bestehende Prozesse passt.
Ich plane und betreibe LLM-Stacks auf dedizierter Hardware, binden Unternehmensquellen über MCP an und bauen Agenten- und RAG-Workflows, die Dokumente und Systemzustände nachvollziehbar auswerten. Ziel ist eine stabile, interne KI-Schicht, die in bestehende Prozesse passt.
- Lokale KI-Infrastruktur Bereitstellung von LLMs auf dedizierter Hardware (z. B. via ROCm) als zentrale, interne API. Vollständige Datensouveränität ohne externe Cloud-Abhängigkeiten.
- Model Context Protocol (MCP) Implementierung von MCP-Servern, um der lokalen KI sicheren und strukturierten Zugriff auf Unternehmensdaten, interne Datenbanken oder Dateisysteme zu geben.
- Agentic Workflows Aufbau intelligenter RAG-Pipelines und KI-Agenten, die autonom Dokumente und komplexe Systemzustände analysieren.
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