Stalsoft – Dr. Alex Stolz, IT- und KI-Beratung
Öffentliche Inhalte von stalsoft.com: Profil, Leistungen, FAQ, Publikationen, Kontakt, Suche.
Should I use this
Quality & Safety
Findings (4)
- LOWTool 'faq' description lacks action verbin faq
- LOWTool 'kontakt' description lacks action verbin kontakt
- LOWTool 'inhalt_abrufen' description lacks action verbin inhalt_abrufen
- LOWTool 'website_durchsuchen' suggests web access but openWorldHint=falsein website_durchsuchen
Based on automated analysis of tool definitions and protocol compliance.
Context Cost
This is the approximate number of tokens consumed each time the server's tools are loaded into a model's context. Higher counts reduce the attention available for other tasks.
Install
One-Click Install
Add this to your `claude_desktop_config.json` file:
{
"mcpServers": {
"stalsoft": {
"url": "https://www.stalsoft.com/mcp"
}
}
}Remote endpoints
https://www.stalsoft.com/mcpstreamable-httpWhat it can do
Tool inventory
Tools (7)
🟢website_durchsuchen(frage, treffer)
Durchsucht sämtliche Passagen der Website stalsoft.com nach einer Frage oder einem Stichwort und liefert die passendsten Textstellen mit Abschnitt, Trefferwert und Link auf die Fundstelle. Erste Wahl, wenn unklar ist, welches der übrigen Werkzeuge die Antwort enthält.
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"frage": {
"type": "string",
"description": "Frage oder Stichwort, z. B. „Erfahrung mit Machine Learning\"."
},
"treffer": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"maximum": 10,
"description": "Wie viele Passagen zurückkommen (Vorgabe 3)."
}
},
"required": [
"frage"
],
"additionalProperties": false
}🟢profil
Wer hinter Stalsoft steht: Kurzprofil von Dr. Alex Stolz, akademischer und industrieller Werdegang, Lehrtätigkeit, Erfahrungsjahre, Sprachen, Einsatzgebiet und Profil-Links (ORCID, Scopus, DBLP).
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {},
"additionalProperties": false
}🟢schwerpunkte(bereich)
Die sechs fachlichen Schwerpunkte mit ausführlicher Beschreibung: IT-Strategie und Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Machine Learning, Datenanalyse und Visualisierung, Cloud/DevOps und Prozessautomatisierung, Software-Architektur und Entwicklung sowie SEO, GEO und Barrierefreiheit. Optional auf einen Bereich eingegrenzt.
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"bereich": {
"type": "string",
"description": "Suchbegriff zum Eingrenzen, z. B. „KI\", „Cloud\", „GEO\"; leer für alle Bereiche."
}
},
"additionalProperties": false
}🟢faq(frage)
Die häufigen Fragen und Antworten der Website – vollständig oder auf einen Suchbegriff eingegrenzt (z. B. GEO, Barrierefreiheit, E-Commerce).
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"frage": {
"type": "string",
"description": "Suchbegriff oder Frage; leer für alle Einträge."
}
},
"additionalProperties": false
}🟢publikationen
Forschungsschwerpunkte (Semantic Web, Schema.org, strukturierte Produktdaten für E-Commerce), repräsentative Publikationen, entwickelte Werkzeuge wie der RDF Translator sowie die Verzeichnisse mit der vollständigen Publikationsliste.
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {},
"additionalProperties": false
}🟢kontakt(thema)
Die Wege für eine fachliche Rückfrage: E-Mail-Adresse mit vorbereiteter Betreffzeile und der Link auf das Nachrichtenformular der Website, dazu Standort und Sprachen. Die Nachricht schreibt der Fragende selbst; diese Schnittstelle nimmt keine persönlichen Daten entgegen.
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"thema": {
"type": "string",
"description": "Kurzes Stichwort zum Anliegen für die Betreffzeile, z. B. „Frage zu GEO\"."
}
},
"additionalProperties": false
}🟢inhalt_abrufen(id)
Liefert eine Passage der Website im Volltext, angesprochen über ihre id aus „website_durchsuchen". Ohne id kommt das Inhaltsverzeichnis aller Passagen mit id, Abschnitt und Titel zurück.
Input Schema
{
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string",
"description": "Kennung der Passage, z. B. „service-ki\"; leer für das Verzeichnis."
}
},
"additionalProperties": false
}Community
Evidence