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Einrichtung

Der lokale MCP-Server — Ihr Klartext bleibt auf Ihrem Rechner

vergabe-mcp läuft lokal (STDIO), embeddet Ihre Suchanfragen und Firmenprofile lokal und sendet nur 384-dimensionale Embedding-Vektoren an die API. Ihr Text verlässt nie Ihren Rechner.

Voraussetzung: Pro-Tarif

Die Suche per MCP ist kostenlos. Für die vollständigen MCP-Tools — Profil-Matching und API-Zugang — brauchen Sie einen API-Key, und der lässt sich nur mit aktivem Pro-Tarif (EUR 99 / Monat) erstellen. Ohne Pro können Sie diese Anleitung nicht abschließen — upgraden Sie zuerst.

Zu Pro upgraden Alle Tarife vergleichen

Einrichtung in 4 Schritten

API-Key erstellen, installieren, Client konfigurieren — fertig.

API-Key erstellen
Im Dashboard (Pro)
Installieren
npx oder Binary
Client konfigurieren
Claude, Cursor, LM Studio
Fertig — alles lokal
Klartext bleibt bei Ihnen
  1. API-Key erstellen — im Dashboard unter API-Keys (erfordert Pro). Der Key wird als --api-key oder Umgebungsvariable VERGABE_API_KEY übergeben.
  2. Installieren — am einfachsten per npx (Node.js vorausgesetzt; lädt automatisch das passende Binary). Alternativ: vorgebautes Binary von GitHub Releases (Linux x86_64, macOS ARM64, Windows x86_64).
  3. Client konfigurieren — Config-Snippets für alle vier Clients unten. Servername: vergabe.
  4. Testen — fragen Sie Ihren Assistenten z. B. „Welche IT-Ausschreibungen gibt es diese Woche?“
npx -y @qune-tech/vergabe-mcp --api-key sk_live_YOUR_KEY_HERE

Konfiguration pro KI-Client

Ersetzen Sie sk_live_YOUR_KEY_HERE durch Ihren API-Key. Alternativ: Key per VERGABE_API_KEY setzen und das Argument weglassen.

Claude Desktop

Einstellungen → Developer → Edit Config → in claude_desktop_config.json einfügen:

{
  "mcpServers": {
    "vergabe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@qune-tech/vergabe-mcp",
        "--api-key",
        "sk_live_YOUR_KEY_HERE"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

Im Terminal ausführen:

claude mcp add vergabe -- npx -y @qune-tech/vergabe-mcp --api-key sk_live_YOUR_KEY_HERE

Cursor

Settings → MCP → „Add new global MCP server“ → einfügen:

{
  "mcpServers": {
    "vergabe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@qune-tech/vergabe-mcp",
        "--api-key",
        "sk_live_YOUR_KEY_HERE"
      ]
    }
  }
}

LM Studio

Settings → MCP → „Add Server“ (STDIO):

Namevergabe
Commandnpx
Arguments-y @qune-tech/vergabe-mcp --api-key sk_live_YOUR_KEY_HERE

Erfordert ein Modell mit Tool-Calling (z. B. Qwen 2.5, Mistral, Llama 3.1+); ab 7B-Modellen zuverlässig.

Beim ersten Start lädt vergabe-mcp einmalig das Embedding-Modell (~118 MB) von huggingface.co und speichert es unter ~/.cache/vergabe/ — Details unten unter Datenschutz.

Was ist MCP?

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der KI-Modellen den Zugriff auf externe Datenquellen ermöglicht.

Statt Daten in Prompts zu kopieren, ruft die KI strukturierte Tools auf — wie eine API, aber nativ im Chat.

vergabe-mcp läuft auf Ihrem Rechner und spricht per STDIO mit Ihrem KI-Client. Firmenprofile liegen in einer lokalen SQLite-Datenbank; Suchanfragen und Profiltexte werden lokal mit einem ONNX-Modell embeddet. Zur API gehen nur die Vektoren.

Setup (einmalig)
1. API-Key im Dashboard
   erstellen (Pro)
        │
        ▼
2. npx -y @qune-tech/vergabe-mcp
        │
        ▼
3. Config in den KI-Client
   eintragen (Name: vergabe)
Dauerbetrieb
Ihr LLM <─STDIO─> vergabe-mcp (lokal)
                     │ Profile: SQLite, lokal
                     │ Embedding: ONNX, lokal
                     │
          nur Vektoren + OCIDs + Filter
                     │
                     ▼
        vergabe-dashboard.qune.de/api/v1

So sieht es im Einsatz aus

Ein echtes Gespräch mit Ihrem KI-Assistenten.

Welche neuen Ausschreibungen passen zu unserem Profil?

Ich habe 8 neue Ausschreibungen gefunden, die zu Ihrem Profil "IT-Beratung Digitalisierung" passen. Hier die Top 3:

  1. Rahmenvereinbarung IT-Beratung 85% Passung
    Bundesanstalt für Landwirtschaft, Frist: 15.04.2026, ca. 1,2 Mio. EUR
  2. Digitalisierung Verwaltungsprozesse 82% Passung
    Stadt München, Frist: 22.04.2026, ca. 800.000 EUR
  3. IT-Sicherheitsberatung 79% Passung
    Landesamt für Steuern Bayern, Frist: 30.04.2026

Verfügbare Tools

11 MCP-Tools für Suche, Verfahrens-Historie und Profil-Matching.

Suche & Daten

  • search_text — Semantische Suche (Query lokal embeddet)
  • list_releases — Gefilterte Ausschreibungsliste
  • get_release — eForms-XML einer Ausschreibung
  • linked_notices — Bekanntmachungs-Historie (PIN→CN→CAN)
  • get_index_info — API-Status & Embedding-Kontrakt

Firmenprofile (lokal gespeichert)

  • create_company_profile — Profil anlegen
  • update_company_profile — Profil bearbeiten
  • get_company_profile — Profil abrufen
  • list_company_profiles — Alle Profile
  • delete_company_profile — Profil löschen
  • match_tenders — Profil-Matching (Vektor lokal berechnet)

Anwendungsbeispiele

Finde alle IT-Ausschreibungen über 500.000 EUR

Fragen Sie Ihre KI in natürlicher Sprache. Sie ruft search_text mit Filtern auf und liefert Ergebnisse in Sekunden.

Montags-Briefing: Was passt zu unserem Profil?

Morgens fragen, sofort Antworten. Die KI führt match_tenders aus und erstellt eine Übersicht der besten Treffer.

Verfahren nachverfolgen: Vorinformation bis Zuschlag

Mit linked_notices verfolgt die KI ein Verfahren über alle Bekanntmachungen hinweg — von der Vorinformation bis zur Zuschlagsbekanntmachung.

Datenschutz durch Design

  • vergabe-mcp läuft auf Ihrem Rechner — Suchanfragen und Firmenprofile werden lokal embeddet und verlassen nie Ihren Rechner
  • An die API gehen nur Embedding-Vektoren (384 Zahlen), die OCIDs der abgerufenen Ausschreibungen und Filterwerte — niemals Klartext
  • Vektoren und Filter zeigen Ihr kommerzielles Interesse (Branchen, Auftraggeber, Wertbereiche), nicht den Text dahinter — Datenminimierung, keine Datensammlung
  • Open Source (MIT) — der Code ist auf GitHub prüfbar

Einmaliger Modell-Download beim ersten Start

Beim ersten Start lädt vergabe-mcp das Embedding-Modell (model.onnx + tokenizer.json, ~118 MB) von huggingface.co und speichert es unter ~/.cache/vergabe/models/multilingual-e5-small. Der Download enthält keine Nutzerdaten — es ist ein reiner Modell-Abruf, danach aus dem Cache. Für air-gapped Installationen können Sie die beiden Dateien manuell dort ablegen; der Download entfällt dann.

Mehr zum Datenschutzkonzept →

Alternative: gehosteter MCP-Server

Es gibt auch einen gehosteten MCP-Server (URL eintragen, Login per OAuth, keine Installation). Wichtig für die Abgrenzung: Beim gehosteten Server erreichen Ihre Suchanfragen und Profiltexte unseren Server — die Lokal-Garantien dieser Seite gelten dort nicht. Die Suche per MCP ist bei beiden Varianten kostenlos; für das Profil-Matching (API-Key) ist der Pro-Tarif nötig. Einrichtung beider Varianten: MCP Setup im Dashboard.

Technische Details

  • Kompatibel mit: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, LM Studio und jedem MCP-fähigen Client (STDIO)
  • Installation: npx -y @qune-tech/vergabe-mcp oder vorgebautes Rust-Binary (eine Datei, keine Abhängigkeiten)
  • API-Key: per --api-key oder Umgebungsvariable VERGABE_API_KEY (Pro-Tarif)
  • Embedding-Modell: multilingual-e5-small (ONNX), 384 Dimensionen, lokal ausgeführt; Cache unter ~/.cache/vergabe/
  • Profile: lokale SQLite-Datenbank — verlassen nie Ihren Rechner

Key erstellen. npx. Fertig.

Suche per MCP kostenlos. Profil-Matching im KI-Tool und API-Zugang — im Pro-Tarif für EUR 99 / Monat.

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Weitere Themen

Was ist MCP? Model Context Protocol einfach erklärt Datenschutz Ihre Daten bleiben lokal — DSGVO-konform Anwendungen KI-Vergabe in der Praxis — Workflows und Beispiele