MCP-Server für HR-Daten: aktuelle Werte statt Trainingsstand

Warum KI-Assistenten veraltete HR-Werte nennen

Ein Sprachmodell lernt aus Texten bis zu einem Stichtag. Anthropic nennt diesen Stichtag in seiner Modellübersicht für jedes Modell, als Reliable knowledge cutoff und als Training data cutoff. Was danach beschlossen wird, steht nicht im Modell.

HR-Werte ändern sich laufend, und neue Stufen werden oft Monate vor ihrem Gültig-ab verkündet. Die Fünfte Mindestlohnanpassungsverordnung mit 14,60 Euro ab 01.01.2027 stammt vom 5. November 2025. Ein Modell mit Wissensstand Ende 2024 kennt höchstens die Stufe von 12,82 Euro ab 01.01.2025 und eine Minijob-Grenze von 556 Euro. Beides klingt plausibel und ist für 2027 falsch.

Bei Fristen kommt ein zweites Problem dazu. Ein Modell, das eine Kündigungsfrist nach § 622 BGB selbst ausrechnet, kann sich an Monatsenden oder beim Beginn der Frist verzählen. Wie ein Chatbot das über einen Rechner löst, zeigt der Anwendungsfall Kündigungsfristen im HR-Chatbot.

Wissensstand Ende 2024 und geltender Wert im Vergleich

Quelle: Fünfte Mindestlohnanpassungsverordnung vom 5. November 2025 (BGBl. 2025 I Nr. 268)

Was ein MCP-Server daran ändert

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, über das eine KI-Anwendung Werkzeuge eines Servers findet und aufruft. Laut Spezifikation sind Werkzeuge modellgesteuert: Das Modell entscheidet selbst, wann es eines braucht, und bekommt das Ergebnis in seinen Kontext. Statt einen Wert aus dem Gedächtnis zu nennen, fragt es ihn für den passenden Stichtag ab.

Am Wissensstand des Modells ändert das nichts, wohl aber an der Herkunft der Zahl. Ein Wert aus einem Werkzeug hat ein Gültig-ab, eine Rechtsgrundlage und eine Quelle, die der Assistent zitieren kann. Ist ein Wert noch nicht verkündet, sagt das Werkzeug das, statt zu raten.

Für HR zählt die Herkunft doppelt. Ein Chatbot, der Beschäftigten eine falsche Minijob-Grenze oder Frist nennt, gibt eine falsche Auskunft im Namen des Arbeitgebers. Eine Antwort mit Rechtsgrundlage und Link lässt sich dagegen nachprüfen, von der Personalabteilung ebenso wie von den Beschäftigten selbst.

So löst Quellenkontor das

Der MCP-Server unter mcp.quellenkontor.dev/v1 bietet für jeden Datensatz ein Werkzeug, benannt nach dem Muster hr_datensatz, etwa hr_mindestlohn oder hr_kuendigungsfrist. Dazu kommt hr_verlauf für alle Stufen einer Tabelle seit 2015. Alle Werkzeuge lesen nur und sind so gekennzeichnet, viele Clients rufen sie deshalb ohne Rückfrage auf.

Jedes Ergebnis beginnt mit einem fertigen Satz, der auch im Feld zitat steht: Wert, Gültigkeit, Rechtsgrundlage und Quelle mit URL. Danach folgen dieselben Daten wie in der REST-API. Der Assistent kann den Satz wörtlich übernehmen und muss keine Zahl umformulieren.

Steht ein Wert für einen Stichtag noch nicht vollständig amtlich fest, trägt die Antwort vorlaeufig: true, und der Satz zum Zitieren beginnt mit einem Vorbehalt. Meldet ein Werkzeug kein_wert, ist der Wert noch nicht verkündet. Die Werte selbst prüft ein wöchentlicher Lauf gegen die amtlichen Quellen, das Prüfverfahren beschreibt die Schritte.

Das Ergebnis folgt der Spezifikation: Die Daten stehen strukturiert in structuredContent und zusätzlich als JSON-Text, wie es die Spezifikation für strukturierte Ergebnisse empfiehlt. Im Feld _meta meldet der Server nach jedem Aufruf Limit, Verbrauch und Tarif des Kontingents. Eine Anwendung kann damit rechtzeitig warnen, bevor das Kontingent aufgebraucht ist.

Die Regeln, die der Server mitgibt

• Ein Werkzeug aufrufen, sobald eine Antwort einen HR-Wert braucht, auch wenn das Modell ihn zu kennen glaubt.
• Relative Angaben wie nächstes Jahr oder ab Juli in ein Datum umrechnen und dieses Datum in der Antwort nennen.
• Fehlende Angaben erfragen, etwa Anschaffungsdatum, Geburtsdatum, Ausbildungsbeginn oder Bundesland.
• Bei Fragen zu einem ganzen Jahr unterjährige Änderungen mit hr_verlauf und den Parametern von und bis prüfen.
• Das zitat übernehmen, wenn es die Frage beantwortet, und die Quelle immer mit URL nennen.
• Bei vorlaeufig: true oder kein_wert sagen, dass der Wert noch nicht amtlich feststeht.
• Nur Deutschland: Für Österreich, die Schweiz oder andere Länder gelten die Werte nicht.

Rückfragen statt Schätzungen

Manche Antworten hängen an Angaben, die im Chat fehlen. Die Mindestausbildungsvergütung richtet sich nach dem Jahr des Ausbildungsbeginns (§ 17 Abs. 2 BBiG). Ruft ein Agent hr_mindestausbildungsverguetung für das zweite Ausbildungsjahr ohne Beginn auf, lehnt der Server den Aufruf mit dem Code parameter_fehlt ab und erklärt, warum er das Datum braucht. Der Dienstwagen-Rechner braucht bei einem Elektroauto das Anschaffungsdatum, weil die Minderung davon abhängt.

Solche Fehler kommen als Werkzeugergebnis mit isError: true zurück. So sieht es die MCP-Spezifikation für Eingabefehler vor: Das Modell kann den Aufruf daraufhin korrigieren oder nachfragen. Aufrufe mit fehlerhaften Argumenten zählen bei Quellenkontor nicht gegen das Kontingent.

Für HR ist noch etwas wichtig: Die Werkzeuge brauchen keine Namen und keine Personalnummern, nur Angaben wie Eintritt, Zugang der Kündigung oder Bundesland. Für die Regelaltersgrenze reicht statt des Geburtsdatums auch der Jahrgang, dann kommt die Spanne für den ganzen Jahrgang zurück.

Fehlerfälle und Antworten des Servers

Ein Werkzeugaufruf auf dem Draht

$ curl -X POST https://mcp.quellenkontor.dev/v1 \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
    -H "Authorization: Bearer $QK_KEY" \
    -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"hr_mindestlohn","arguments":{"datum":"2027-01-15"}}}'

# Erster Textblock im Ergebnis (result.content[0].text)
Gesetzlicher Mindestlohn in Deutschland am 15.01.2027: 14,60 Euro brutto je Stunde, gültig ab 01.01.2027. Minijob-Grenze: 633 Euro im Monat. Rechtsgrundlage: Fünfte Mindestlohnanpassungsverordnung vom 5. November 2025, Stufe 2. Quelle: Fünfte Mindestlohnanpassungsverordnung vom 5. November 2025 (BGBl. 2025 I Nr. 268), https://www.recht.bund.de/bgbl/1/2025/268/VO.html. Daten: Quellenkontor (quellenkontor.dev).

Der Prompt quellenkontor_regeln

Der Server schickt seine Regeln beim Verbindungsaufbau mit, im Feld instructions der Antwort auf initialize. Nicht jede Anwendung reicht diese Anweisung an das Modell weiter. Deshalb steht derselbe Text als Prompt quellenkontor_regeln bereit, abrufbar mit prompts/get.

Baust du einen eigenen Chatbot, kopierst du die Regeln in seinen Systemprompt. Den Text zum Kopieren findest du in der Doku unter Systemprompt für deinen Bot.

Nur die Werkzeuge laden, die ein Bot braucht

Ein Bot für Lohnfragen braucht keine Feiertage, ein Bot für die Urlaubsplanung keine Beitragssätze. Mit einem Zusatz an der Adresse liefert der Server nur einen Teil der Werkzeuge: ?bereiche= mit den Bereichen lohn, sozialversicherung, steuer, fristen und kalender oder ?werkzeuge= mit einzelnen Werkzeugnamen. Das spart Tokens und senkt das Risiko, dass das Modell ein ähnlich klingendes Werkzeug wählt.

Bereiche für die Auswahl

Einrichtung in Claude Code, Cursor und VS Code

Du brauchst einen API-Schlüssel, den der Server im Header Authorization erwartet. In Claude Code reicht ein Befehl im Terminal. Claude Code kann Server auch aus einer Datei .mcp.json im Projekt laden und setzt dort Umgebungsvariablen ein, der Schlüssel muss dann nicht in der Datei stehen.

Cursor liest Server, die überall gelten sollen, aus der Datei ~/.cursor/mcp.json in deinem Home-Verzeichnis. Trag den Schlüssel dort ein und leg die Datei nie in ein Repository.

VS Code liest .vscode/mcp.json im Projekt. Mit einem Eintrag unter inputs fragt VS Code den Schlüssel beim ersten Start ab und speichert ihn sicher. Weitere Clients und den Test mit dem MCP Inspector beschreibt die Anleitung zum MCP-Server.

In fünf Schritten zum eigenen HR-Agenten

• API-Schlüssel im Konto anlegen und als Umgebungsvariable hinterlegen.
• Den Server mit der passenden Auswahl eintragen, etwa ?bereiche=lohn,sozialversicherung für einen Bot zu Lohnfragen.
• Die Regeln aus quellenkontor_regeln in den Systemprompt übernehmen, falls der Client sie nicht weiterreicht.
• Den Agenten mit den Beispielfragen unten testen und prüfen, ob er Quelle und Stichtag nennt.
• Antworten mit vorlaeufig: true in der eigenen Oberfläche als vorläufig kennzeichnen.

Grenzen

Der Server erwartet einen Schlüssel im Header. Clients, die entfernte MCP-Server nur per OAuth anbinden, etwa Claude im Browser und ChatGPT, melden sich stattdessen über den Browser an und bekommen dabei einen eigenen Schlüssel. Die MCP-Spezifikation beschreibt dafür OAuth 2.1, erklärt Autorisierung aber ausdrücklich für optional.

Die Werte gelten nur für Deutschland. Die Tabellen reichen bis 2015 zurück, Feiertage und Arbeitstage von 2015 bis 2035. Jeder Werkzeugaufruf mit Ergebnis zählt wie eine Abfrage der REST-API. Der Server liefert Werte und Fristen, die Abrechnung selbst bleibt Aufgabe der Lohnsoftware. Wofür sich das in der Praxis eignet, zeigt die Lösung für KI-Agenten und HR-Chatbots.

Beispielfragen, bei denen der Server hilft

• Wie hoch ist der Mindestlohn ab dem 1. Januar 2027, und was heißt das für die Minijob-Grenze? Werkzeug hr_mindestlohn.
• Eintritt am 1. März 2017, Kündigung durch den Arbeitgeber am 10. November 2026 zugegangen: Wann endet das Arbeitsverhältnis? Werkzeug hr_kuendigungsfrist.
• Wie viele Arbeitstage hat der Januar 2027 in Bayern? Werkzeug hr_arbeitstage.
• Welche Stufen hatte der Mindestlohn 2022? Werkzeug hr_verlauf mit von und bis.
• Welchen geldwerten Vorteil hat ein E-Dienstwagen? Der Agent fragt zuerst nach dem Anschaffungsdatum und ruft dann hr_dienstwagen auf.