Euclid-MCP verpackt eine alte, aber für Agenten hochrelevante Idee in eine moderne Schnittstelle: Statt Compliance- und Berechtigungsfragen mit semantischer Suche zu erraten, lässt ein MCP-Server Regeln in SWI-Prolog ausführen – inklusive Herleitungsbaum. Der Autor hat das Open-Source-Projekt am 23. Juli als Paper und Repository veröffentlicht.
Die These: Für Regeln ist Retrieval nicht die Ausführungsumgebung
Ein Agent kann Richtlinien finden und zusammenfassen. Ob ein konkreter Nutzer nach Rollenvererbung, Ausnahmen und Trennung von Aufgaben wirklich eine Berechtigung hat, ist jedoch eine Inferenzfrage. Genau dort setzt Euclid-MCP an: Das Modell übersetzt eine Anfrage in die deklarative Zwischenrepräsentation Euclid-IR; der Prolog-Backend führt die Ableitung aus; der Client kann Ergebnis, Diagnose und Proof-Trace inspizieren oder die Übersetzung reparieren.
Das Modell formuliert die Regel- und Anfrageebene. Die Entscheidung trifft ein deterministischer Solver – nicht der nächste Token.
Ein kleines Benchmark-Ergebnis, aber ein nützlicher Architekturhinweis
Im papierinternen RBAC-Test mit 1.053 Fakten erreichte die Euclid-gestützte 8B-Konfiguration 5/5 Aufgaben. Die beiden LLM-only-Vergleiche (8B und 480B) lagen jeweils bei 2/5. Für die fünf Aufgaben berichtet das Paper durchschnittlich 963 ms sowie 12 Output-Token mit Euclid-MCP, gegenüber 6.966 ms/165 Token (8B) und 3.695 ms/212 Token (480B). Das ist kein unabhängiger Standardbenchmark – aber der Kontrast macht die richtige Frage sichtbar: Muss der Agent hier Text interpretieren oder eine Policy ausführen?
| Bei der Aufgabe | Passender Baustein |
|---|---|
| „Welche Richtlinie beschreibt das Thema?“ | RAG / Suche |
| „Darf Nutzer A nach allen Regeln Aktion B ausführen?“ | Regel-Engine / Solver |
| „Warum ist die Entscheidung so gefallen?“ | Proof-Trace plus Quellen |
Was Teams jetzt daraus mitnehmen sollten
- Policy als Code behandeln: IAM, SoD, Verschlüsselungs- und Freigaberegeln gehören in eine testbare, versionierte Repräsentation.
- MCP-Tools trennen: Ein Retrieval-Tool darf Evidenz liefern; ein Logic-Tool sollte die verbindliche Entscheidung ableiten.
- Die Übersetzung absichern: Auch bei deterministischer Ausführung kann ein LLM Regeln falsch in Euclid-IR überführen. Schema-Checks, Testfälle und Human Review bleiben nötig.
Euclid-MCP ist ausdrücklich noch ein Prototyp: Euclid-IR beschränkt sich auf Horn-Klauseln, nutzt derzeit SWI-Prolog und ist laut Paper bis rund 4.000 Fakten evaluiert; für sehr große Wissensbasen nennt der Autor Optimierungs- oder Datalog/SMT-Backends als offene Arbeit. Die wichtige Bewegung ist dennoch größer als dieses Projekt: MCP wird nicht nur zur Brücke für Datenquellen, sondern auch zur klaren Prozessgrenze zwischen probabilistischer Sprache und überprüfbarer Ausführung.
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