` tags. Arya.ai stellt MCP-Anwendungen vor, um generische LLMs in domänenspezifische Experten zu verwandeln

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(SeaPRwire) –   MUMBAI, Indien und NEW YORK, 12. Mai 2025 — Arya.ai gab heute die Einführung seiner APEX MCP (Model Context Protocol) Client- und Serveranwendungen bekannt. Es handelt sich um eine bahnbrechende Orchestrierungsschicht, die darauf ausgelegt ist, allgemeine Large Language Models in überprüfbare Domänenexperten zu verwandeln.

Da LLMs in den Bereichen Kundensupport, Betrieb und Compliance-Workflows immer wichtiger werden, taucht ein bekanntes Problem auf: Halluzinationen, Inkonsistenzen und mangelnde Zuverlässigkeit bei domänenspezifischen Aufgaben. Die Antwort von Arya.ai? Eine modulare Schicht vortrainierter Anwendungen, die Domänenwissen um jedes LLM legt und es so vertrauenswürdig macht.

„Im Kern ist MCP als Orchestrierungs-Engine konzipiert, die Domänenkontext, reduzierte Halluzinationen und Präzision in GenAI-gesteuerte Anwendungen bringt”, sagte Deekshith Marla, Gründer von Arya.ai. „Es geht nicht nur darum, intelligenter zu prompten, sondern darum, von einer Grundlage verifizierter, validierter Expertise zu profitieren.”

Domain-Wrapping in großem Maßstab

Mit über 100 vorgefertigten KI-Modulen, die das grundlegende LLM unterstützen, ermöglicht die MCP-fähige APEX-Plattform von Arya Teams, Workflows zusammenzustellen, die sich über Finanzen, Compliance, Datenschutz, Kundenerfahrung und mehr erstrecken. Jedes Modul ist so konzipiert, dass es differenzierte, domänenspezifische Aufgaben wie die Analyse von Finanzberichten, die Bonitätsbeurteilung, die Erkennung von Dokumentenbetrug, die Überprüfung von Identitäten, die Audioanalyse, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und vieles mehr bewältigen kann.

Module können über einen durchsuchbaren Katalog gefunden, über JSON-RPC aufgerufen und über die No-Code-UI von APEX miteinander verkettet werden. Ob es darum geht, Daten zu extrahieren, Regeln durchzusetzen oder den Kontext vorzuverarbeiten, jedes Modul umhüllt ein LLM mit domänenbasierten Eingaben und validiert seine Ausgaben nachträglich, wodurch KI von Grund auf vertrauenswürdig wird.

Plug, Play und Govern

Der MCP-Server verwaltet die Modulerkennung, -ausführung und -protokollierung, während der MCP-Client die Vorverarbeitung und LLM-Integration orchestriert.

Es ist LLM-agnostisch, was Unternehmen volle Flexibilität gibt.

Was zeichnet es aus?

• Audit-Ready AI: Jeder Modulaufruf, jede Eingabeaufforderung und jede LLM-Antwort wird protokolliert, um Rückverfolgbarkeit und Compliance zu gewährleisten.
• Zero Rewrite Integration: Fügen Sie Module hinzu oder tauschen Sie sie aus, ohne die Anwendungslogik zu berühren.
• Scalable Composition: Erstellen Sie leistungsstarke KI-Workflows, indem Sie Module wie ‚PII Redaction → Sentiment Analysis → Executive Summary‘ in einem Fluss verketten.

Enterprise Use Cases in Action

Banken können jetzt Transaktionsdokumente parsen, Risiken bewerten und Berichte erstellen, ohne zwischen mehreren Anwendungen wechseln zu müssen.

RegTech-Firmen können Compliance-Workflows mit vollständigen Audit-Trails automatisieren. Und Kundenerlebnis-Teams können Erkenntnisse aus Feedback gewinnen, Support-Probleme klassifizieren und nächste Aktionen empfehlen – sofort.

What’s Next

Arya.ai, ein Unternehmen, bietet frühen Zugang zu seiner APEX + MCP Sandbox. Dies ermöglicht es Unternehmen, mit Modulverkettung, LLM-Konfiguration und Orchestrierung direkt über eine visuelle Benutzeroberfläche zu experimentieren.

Ob für Automatisierung, Risikoanalyse, Compliance oder Kundensupport, die Plattform ermöglicht es Teams, schnell domänenbezogene KI-Workflows mit ihren eigenen Daten zu erstellen und zu testen, mit voller Kontrolle und Rückverfolgbarkeit.

Mit MCP im Zentrum baut Arya.ai verifizierbare, konforme und skalierbare Intelligenz – ein Modul nach dem anderen.

Um mehr zu erfahren oder eine Demo anzufordern, besuchen Sie  oder kontaktieren Sie uns unter  

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