MCP for PLCnext Control öffnet Automatisierungsdaten für KI-Agenten
Phoenix Contact stellt mit MCP for PLCnext Control eine App vor, die KI-Agenten über das Model Context Protocol einen standardisierten und kontrollierten Zugriff auf Automatisierungsdaten und -funktionen ermöglicht.
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Der Einsatz künstlicher Intelligenz in industriellen Umgebungen erfordert Zugriff auf reale Maschinendaten, ohne die Sicherheit des Steuerungssystems zu gefährden. Mit MCP for PLCnext Control erweitert Phoenix Contact sein Industrial-AI-Angebot um eine standardisierte Schnittstelle zwischen industrieller Automatisierung und KI-Anwendungen. Die App stellt Informationen, Diagnosedaten und ausgewählte Funktionen von Systemen auf Basis der PLCnext Technology über das offene Model Context Protocol (MCP) bereit. Sie läuft direkt auf der Steuerung PLCnext Control und macht relevanten Automatisierungskontext für kompatible KI-Anwendungen und AI-Agenten zugänglich.
Eine Schnittstelle für den Automatisierungskontext
KI kann insbesondere bei Inbetriebnahme, Diagnose und Wartung unterstützen, benötigt dafür jedoch Informationen aus dem tatsächlichen Automatisierungssystem. Statt unterschiedliche Services der PLCnext Technology einzeln anzusprechen, bietet MCP for PLCnext Control eine gemeinsame, standardisierte Schnittstelle zum Abruf wesentlicher Informationen. Je nach verfügbaren PLCnext Services und aktivierten Tools können beispielsweise Geräte- und Firmware-Informationen, Runtime- und Statusinformationen, Diagnosedaten, Dateien und Log-Dateien, OPC-UA-Daten sowie Ereignisse, Alarme und Benachrichtigungen bereitgestellt werden.
Schnellere Fehlersuche, Entscheidung beim Menschen
Besonders bei der Fehlersuche zeigt sich der praktische Nutzen. Tritt eine Störung auf, müssen relevante Informationen häufig aus verschiedenen Quellen zusammengetragen und bewertet werden. MCP for PLCnext Control stellt den vorhandenen Automatisierungskontext strukturiert für angebundene KI-Anwendungen bereit, die etwa Prozesswerte sowie Status- und Diagnoseinformationen in die Analyse einbeziehen können. Weitere Wissensquellen wie Dokumentationen oder Serviceinformationen lassen sich innerhalb der übergeordneten KI-Lösung separat integrieren. So erhält die KI nicht nur isolierte Informationen, sondern Kontext aus dem realen Automatisierungssystem – mögliche Fehlerursachen lassen sich schneller eingrenzen und Erklärungen sowie nächste Schritte vorbereiten. Beurteilung und Entscheidung verbleiben bei den Anwendenden. Die Lösung lässt sich grundsätzlich mit MCP-kompatiblen Clients und AI-Agenten koppeln.
Für den industriellen Einsatz berücksichtigt die App kontrollierte Zugriffe. Vorgesehen sind unter anderem Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, abgesicherte Kommunikation, Logging und Request Rate Limiting unter Verwendung bestehender Sicherheitsmechanismen der PLCnext Technology. Mit MCP for PLCnext Control schafft Phoenix Contact eine offene Verbindung zwischen agentischer KI und industrieller Automatisierung und macht den Automatisierungskontext gezielt für KI-gestützte Engineering-, Diagnose- und Serviceprozesse nutzbar.
Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt enthält technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleiche, die nicht Teil der ursprünglichen Produktankündigung sind.
Die Integration großer Sprachmodelle und KI-Agenten in industrielle Steuerungsumgebungen markiert einen bedeutenden Wandel für OT-Netzwerke. Das Model Context Protocol ist ein aufstrebender offener Standard, der festlegt, wie KI-Modelle auf Kontextdaten und Werkzeuge zugreifen, und reduziert den Bedarf an individueller Middleware für jede Datenquelle. Im gesamten Automatisierungsmarkt gewinnen Edge-basierte KI-Integration und sichere semantische Datenmodelle an Priorität. Läuft der Protokollserver direkt auf der Steuerung, bleibt die Verarbeitung von Diagnosedaten auf Maschinenebene – das unterstützt industrielle Cyber-Security-Rahmenwerke wie die Normenreihe IEC 62443, indem die unkontrollierte Preisgabe von Produktionsdaten begrenzt wird. Zugriffskontrolle auf Steuerungsebene wird zudem zu einem wichtigen Maßstab, um nicht-deterministische KI-Analysen mit deterministischer Industriesteuerung zu verbinden.
Bearbeitet von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – mit KI adaptiert.
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