pfx MCP - Model Context Protocol Forterro Proffix Px5

🌟 Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard von Anthropic für sichere AI-Integration. KI-Assistenten greifen direkt auf deine Systeme zu - ohne manuelle Datenkopien oder Screenshots.

💡 MCP in der Praxis - Ein Beispiel:

Ohne MCP: "Zeig mir alle offenen Rechnungen" → Du musst Proffix öffnen, Daten exportieren, in die KI kopieren
Mit MCP: "Zeig mir alle offenen Rechnungen" → Die KI greift direkt auf Proffix zu und liefert die Antwort

✨ Vorteile von MCP:

• Echtzeit-Zugriff: KI arbeitet mit aktuellen Daten aus deinen Systemen
• Sicherheit: Keine Daten werden in der KI gespeichert - nur temporärer Zugriff
• Automatisierung: KI kann komplexe Aufgaben über mehrere Systeme hinweg ausführen
• Natürliche Sprache: Keine SQL oder API-Kenntnisse erforderlich
• Standardisiert: Funktioniert mit allen MCP-kompatiblen KI-Assistenten

📋 Was ist pfx MCP?

pfx MCP ist der erste MCP Server für Forterro Proffix Px5. Verbinde AI-Assistenten wie Claude, ChatGPT und Gemini mit deinem ERP. Greife auf Daten zu, erstelle Berichte und automatisiere Workflows - direkt über natürliche Sprache.

🔐 Sicherheit: Parameterbasierte Auth ohne Sessions. Credentials werden verschlüsselt übertragen, nie gespeichert.

✨ Features:

• Praktisch alle Proffix Funktionen via MCP Tools
• JSON-RPC 2.0 Transport für alle MCP-Clients
• Kostenloser API Key (Beta)
• Claude, ChatGPT, Gemini Ready

🌐 Offiziell gelistet im MCP Registry:

Der pfx MCP Server ist offiziell im Model Context Protocol Registry von Anthropic gelistet:
📦 Package: ch.pfx/mcp-server
🔗 Registry: registry.modelcontextprotocol.io
💻 GitHub: github.com/pitwch/pfx-mcp-server
✅ Status: Active • Version 1.1.8• Published 13.11.2025

💡 Praktische Anwendungsfälle

Entdecke, wie pfx MCP deine tägliche Arbeit mit Proffix Px5 revolutioniert:

📊 Intelligente Datenabfragen

Beispiel: "Zeige mir alle offenen Rechnungen"

Die KI greift direkt auf deine Proffix-Daten zu und liefert strukturierte Ergebnisse - ohne SQL oder API-Kenntnisse.

🔍 Komplexe Suchen

Beispiel: "Suche Artikel mit 'Laptop' im Namen und Preis unter 1000 CHF"

Natürliche Sprachabfragen werden automatisch in präzise API-Calls umgewandelt.

📈 Automatische Berichte

Beispiel: "Erstelle einen Bericht über die Top 10 Kunden nach Umsatz"

Die KI aggregiert Daten, erstellt Analysen und formatiert Ergebnisse professionell.

🔔 Änderungsverfolgung

Beispiel: "Welche Adressen haben sich diese Woche geändert?"

Zeitbasierte Abfragen und Änderungsanalysen in Echtzeit.

💼 Kundenanalysen

Beispiel: "Analysiere die Umsatzentwicklung von Kunde 1001"

Detaillierte Kundenprofile mit Umsatzhistorie, Bestellungen und Trends.

📦 Lagerverwaltung

Beispiel: "Zeige mir alle Artikel mit Lagerbestand unter 10"

Bestandsüberwachung und automatische Warnungen bei niedrigen Lagerständen.

🔄 Workflow-Automatisierung

Beispiel: "Erstelle eine neue Adresse für Firma XY mit Kontaktdaten"

Automatisiere wiederkehrende Aufgaben durch natürliche Sprachbefehle.

📋 Multi-System-Abfragen

Beispiel: "Vergleiche Proffix-Daten mit unserem CRM"

Kombiniere Daten aus mehreren Systemen für umfassende Analysen.

🎯 Endpoint-Discovery

Beispiel: "Welche API-Endpoints gibt es für Aufträge?"

Fuzzy-Search über Funktionen - finde schnell die richtige API-Operation.

🚀 Weitere Anwendungsfälle:

• Rechnungswesen: "Zeige alle unbezahlten Rechnungen älter als 30 Tage"
• Vertrieb: "Liste alle Angebote aus Q4 2024 mit Status 'Offen'"
• Einkauf: "Welche Bestellungen sind überfällig?"
• Controlling: "Erstelle eine Umsatzübersicht nach Produktgruppen"
• Support: "Finde alle Servicefälle von Kunde XY"
• Entwicklung: "Dokumentiere alle verfügbaren Proffix-Endpoints"

🤖 AI/KI Integration für Proffix Px5

Gemini und Claude im Einsatz mit Proffix Px5 - Natürliche Sprachabfragen direkt auf deine ERP-Daten

Verbinde deine Forterro Proffix Px5 Installation mit führenden AI/KI-Assistenten. Der pfx MCP Server unterstützt alle MCP-kompatiblen AI-Plattformen für intelligente Proffix Px5 Datenabfragen:

🤖 Claude Desktop

Anthropic's Claude Desktop App mit nativer MCP-Unterstützung.

🧠 OpenAI / ChatGPT

ChatGPT mit MCP-Integration über Custom Actions oder API.

✨ Google Gemini

Google's Gemini AI mit MCP-Integration über API.

💎 Gemini CLI

Google's Gemini mit nativer MCP-Unterstützung via CLI.

💻 Cursor IDE

AI-powered Code Editor mit MCP-Unterstützung.

🔍 MCP Inspector

Offizielles MCP Testing und Debugging Tool.

🔌 MCP SuperAssistant

Browser Extension für ChatGPT, Perplexity, Gemini & mehr.

⚙️ Custom Client

Eigene Integration mit JavaScript, Python, etc.

💬 Webview Chatbot

Zero-Install: Fertiger HTML-Chatbot mit Gemini AI – herunterladen und sofort loslegen.

⬇ chatbot.html herunterladen

ℹ️ Hinweis zu ChatGPT & OpenAI:

• ChatGPT MCP-Integration: Erfordert aktuell einen bezahlten ChatGPT-Plan mit Developer Mode (z.B. Plus/Team/Enterprise). Die Verfügbarkeit kann sich ändern.
• OpenAI API-Integration: Funktioniert ohne ChatGPT Premium. Benötigt lediglich einen OpenAI API Key (Pay-as-you-go).

📖 Setup-Anleitungen für alle AI Clients 🚀 Schnellstart (5 Min)

🔑 Sichere Authentifizierung für Forterro Proffix Px5

Der pfx MCP Server verwendet sichere, parameterbasierte Authentifizierung für deine Proffix Px5 REST API. Zugangsdaten werden verschlüsselt als HTTP-Header übertragen und niemals gespeichert.

🔑 API Key: ERFORDERLICH & KOSTENLOS
→ Jetzt kostenlosen API Key anfordern (30 Sekunden)
✨ Kostenlos während der Beta • Ein Key pro E-Mail • Unkompliziert • Schützt nur vor Bots/SPAM (kein Datenzugriff)

🚀 So verwendest du deinen API Key:

1️⃣ Claude Desktop (Empfohlen):

{
  "mcpServers": {
    "pfx-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\mcp\\mcp-http-bridge.js", "https://mcp.pfx.ch/api/server"],
      "env": {
        "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer DEIN_API_KEY_HIER",
        "PROFFIX_USERNAME": "dein-user",
        "PROFFIX_PASSWORD": "dein-passwort",
        "PROFFIX_URL": "https://dein-proffix.com",
        "PROFFIX_PORT": "dein-port",
        "PROFFIX_DATABASE": "deine-db"
      }
    }
  }
}

2️⃣ Direkte API Aufrufe:

Authorization: Bearer pfx_abc123...xyz789

oder

X-API-Key: pfx_abc123...xyz789

3️⃣ CURL Beispiel:

curl -H "Authorization: Bearer DEIN_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"jsonrpc": "2.0", "method": "tools/list", "id": 1}' \
     https://mcp.pfx.ch/api/server

X-Proffix-Username (Header, optional)

Dein Proffix API Benutzername. Beim LoginToken-Modus weglassen (nur Token als Passwort nötig).

X-Proffix-Password (Header)

Proffix Passwort oder LoginToken.
💡 Normaler Modus: Klartext-Passwort oder SHA256-Hash (64 Hex-Zeichen). LoginToken-Modus: X-Proffix-Username weglassen und den Token direkt hier eintragen — er wird nicht gehasht.

X-Proffix-Url (Header)

Die Basis-URL deines Proffix REST API Servers, ohne /pxapi/...

X-Proffix-Port (Header, optional)

Port des Proffix API Servers (z.B. 11011)

X-Proffix-Database (Header, optional)

Proffix Datenbankname

X-Proffix-Modules (Header, optional)

Proffix Module für die Session (Default: VOL). Komma‑separiert oder mehrfach.

Beispiele: VOL · AUF

X-Legacy-Mode (Header, optional)

Auf 1 setzen um Legacy-Tools (proffix_search_endpoints, proffix_call_endpoint, proffix_describe_endpoint) zusätzlich zu den px_* Tools zu aktivieren. Standard: nur px_* Tools. Im Chatbot via Toggle-Button im Header steuerbar.

⚠️ Wichtig: Zugangsdaten werden nicht gespeichert. Nutze immer HTTPS.

🔌 Model Context Protocol API für Proffix Px5

Der pfx MCP Server implementiert das standardisierte Model Context Protocol über JSON-RPC 2.0 für nahtlose AI/KI-Integration mit Forterro Proffix Px5:

initialize

Handshake zwischen Client und Server. Tauscht Capabilities und Protokollversion aus.

tools/list

Listet alle verfügbaren Proffix-Operationen auf. Standardmässig werden nur die px_* Tools zurückgegeben. Mit Header X-Legacy-Mode: 1 werden zusätzlich die Legacy-Tools (proffix_call_endpoint etc.) eingeschlossen.

tools/call

Führt eine Proffix-Operation aus. Parameter werden in arguments übergeben.

📡 API Endpoint: https://mcp.pfx.ch/api/server
🔒 Transport: HTTP POST mit JSON-RPC 2.0
🔑 Auth: HTTP Headers (X-Proffix-*)

🔧 Test-Beispiele & Debugging ℹ️ Version Info

🔒 Sicherheit für Proffix Px5 AI/KI-Integration

✅ Sicherheitsmerkmale:

• Zugangsdaten werden bei jeder Anfrage übertragen und nicht gespeichert
• Keine Benutzerverwaltung oder Session-Speicherung
• HTTPS-Verschlüsselung wird empfohlen
• Umfassende .htaccess Sicherheitsregeln
• Schutz sensibler Dateien und Konfigurationen

⚠️ Best Practices:

• Verwende immer HTTPS für die Kommunikation
• Speichere Zugangsdaten niemals im Client-Code
• Implementiere Rate-Limiting auf Client-Seite
• Überwache API-Zugriffe regelmässig
• Verwende starke Passwörter für Proffix API Benutzer

🚀 Schnellstart - In 5 Minuten startklar

Verbinde deinen AI-Assistenten mit Proffix Px5 in wenigen Schritten. Die Forterro ERP-Lösung wird so intelligent nutzbar.

✅ Was du brauchst:

• Proffix Px5 Zugang: Username + Passwort oder LoginToken, Server-URL, Port, Datenbank
• AI-Client: Claude Desktop (empfohlen), ChatGPT, Gemini oder anderer MCP-Client
• API Key: Kostenlos anfordern (30 Sekunden)

🎯 Empfohlen: One-Click Installation (Claude Desktop)

Die schnellste Methode - keine manuelle Konfiguration nötig!

1. API Key holen: Besuche request-api-key.html und fordere deinen kostenlosen Key an (per E-Mail)
2. MCPB Bundle laden: pfx-mcp-server.mcpb herunterladen
3. Installieren: In Claude Desktop: Einstellungen → Erweiterungen → Erweiterte Einstellungen (Bereich Extension Developer) → Erweiterung installieren… → die .mcpb Datei auswählen und den Anweisungen folgen
4. Zugangsdaten eingeben: API Key + deine Proffix Px5 Credentials (Username, Passwort, URL, Port, Datenbank)
5. Fertig! Claude neu starten und testen: "Zeige mir alle Adressen aus Zürich aus Proffix Px5"

💡 Was ist ein MCPB Bundle?
Ein MCPB (Model Context Protocol Bundle) enthält alle nötigen Dateien und Konfigurationen. Die Installation erfolgt in Claude Desktop über Einstellungen → Erweiterungen → Erweiterte Einstellungen → Erweiterung installieren…. Danach nur noch deine Zugangsdaten eingeben.

⚙️ Alternative: Manuelle Installation

Für andere MCP-Clients (Cursor, Windsurf, Gemini CLI, etc.) oder wenn du die Konfiguration selbst verwalten möchtest:

1. API Key anfordern: request-api-key.html
2. Bridge-Script laden: mcp-http-bridge.txt herunterladen und zu mcp-http-bridge.js umbenennen
3. Config-Datei öffnen: Je nach Client (z.B. %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json für Claude)
4. Server hinzufügen: Siehe Beispiel-Config unten
5. Client neu starten und testen

📋 Beispiel-Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "pfx-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\mcp\\mcp-http-bridge.js", "https://mcp.pfx.ch/api/server"],
      "env": {
        "HTTP_AUTHORIZATION": "Bearer DEIN_API_KEY",
        "PROFFIX_USERNAME": "dein-user",
        "PROFFIX_PASSWORD": "dein-passwort",
        "PROFFIX_URL": "https://dein-proffix.com",
        "PROFFIX_PORT": "11011",
        "PROFFIX_DATABASE": "deine-db"
      }
      // LoginToken-Modus: PROFFIX_USERNAME weglassen, Token als PROFFIX_PASSWORD
    }
  }
}

📦 MCPB Bundle Download 📚 Alle AI-Client Anleitungen 🔧 Testing & Debug

⚙️ Technische Details

🔌 MCP Protokoll

• Transport: JSON-RPC 2.0
• Methoden: initialize, tools/*, prompts/*
• HTTP POST zu /api/server

🔒 Authentifizierung

• API Key: Authorization: Bearer
• Proffix: HTTP Headers (X-Proffix-*)
• LoginToken: X-Proffix-Username leer lassen, Token als X-Proffix-Password
• Keine Sessions, keine Speicherung

📦 Server Info

• Version: 0.43.0
• Build: 2026-05-16
• Base: mcp.pfx.ch

📡 Endpoints:

• /api/server - MCP JSON-RPC 2.0 Endpoint
• /api/version - Server Version & Build Info

🤖 LLM-optimiert & token-sparend

• Kompakte Antworten: GET-Responses entfernen Null-/leere Felder automatisch
• TOON Format: Token-Oriented Object Notation mit Tabular-Format für bis zu 30% weniger Tokens - einfach format=toon als Parameter übergeben
• Describe-API mit Detailstufen: overview, compact, full (für schnelle, LLM-freundliche Ergebnisse)
• Mehrteilige Inhalte: Klar getrennte Markdown- und JSON-Codeblöcke
• Best Practices: fields nutzen, limit/offset setzen, filter einschränken, depth klein halten

🎯 TOON Format - Token-Optimierte Antworten

TOON (Token-Oriented Object Notation) ist ein kompaktes Datenformat nach der offiziellen TOON-Spezifikation, das speziell für LLMs entwickelt wurde. Es reduziert die Token-Anzahl um bis zu 30% im Vergleich zu JSON.

✨ Vorteile von TOON:

• Weniger Tokens: Bis zu 30% Reduktion gegenüber JSON
• Schnellere Verarbeitung: Weniger Daten = schnellere LLM-Antworten
• Kostenersparnis: Weniger Tokens = geringere API-Kosten
• Tabular Format: Arrays von Objekten werden ultra-kompakt als Tabelle dargestellt
• Einfach aktivierbar: Nur format=toon als Parameter übergeben

📝 Verwendung

TOON kann auf zwei Arten aktiviert werden:

Option 1: Global für alle Calls (empfohlen)

Setze format auf arguments-Ebene:

{
  "name": "proffix_call_endpoint",
  "arguments": {
    "endpointId": 9,
    "format": "toon",
    "params": {
      "limit": 10
    }
  }
}

Option 2: Pro Call

Setze format in params für einzelne Calls:

{
  "name": "proffix_call_endpoint",
  "arguments": {
    "endpointId": 9,
    "params": {
      "limit": 10,
      "format": "toon"
    }
  }
}

💡 Priorität: params.format überschreibt arguments.format. So kannst du global TOON aktivieren und für einzelne Calls JSON verwenden.

🔄 Format-Vergleich

Standard JSON (Pretty):

[{
  "AdressNr": 1349,
  "Name": "Mustermann AG",
  "PLZ": "9000",
  "Ort": "St. Gallen"
}]

~90 Zeichen ≈ 23 Tokens

TOON Format (Tabular):

[1]{AdressNr,Name,PLZ,Ort}: 1349,"Mustermann AG",9000,"St. Gallen"

~65 Zeichen ≈ 16 Tokens (30% Ersparnis)

📖 TOON Format-Beispiele:

• Einfaches Objekt: AdressNr: 1349 Name: "Mustermann AG" PLZ: 9000
• Primitive Arrays: tags[3]: admin,user,guest
• Tabular Arrays: items[2]{id,name}: 1,Ada 2,Bob
• Verschachtelt: user: id: 1 name: Ada active: true

💡 Wann sollte ich TOON verwenden?

• Große Datenmengen: Bei Listen mit vielen Einträgen (>10 Items)
• Häufige API-Calls: Um Token-Kosten zu senken
• Arrays von Objekten: Profitiert am meisten vom Tabular-Format
• Token-Limits: Wenn du an LLM-Token-Limits stößt

ℹ️ Hinweis: Der LLM wird automatisch informiert, wenn TOON-Format verwendet wird. Die Antwort enthält ein _meta-Feld mit Format-Informationen. Mehr Details: TOON Spezifikation

📞 Fragen und Support

Hast du Fragen zu pfx MCP oder benötigst du Unterstützung bei der Integration mit Proffix Px5? Unser Team steht dir gerne zur Verfügung!

Pedrett IT+Web AG

Murgtalstrasse 20
9542 Münchwilen
Schweiz

📞 Telefon: 071 966 66 00
✉️ E-Mail: [email protected]
🌐 Website: www.pitw.ch

💡 Wir helfen dir bei:

• Integration von pfx MCP mit deiner Proffix Px5 Installation
• Konfiguration von AI-Clients (Claude, ChatGPT, Gemini)
• Custom MCP-Entwicklung und Anpassungen für Forterro Proffix
• Troubleshooting und technischem Support
• Schulungen und Workshops