SAS heeft de SAS Viya MCP Server geïntroduceerd, een nieuwe laag die is ontworpen om grote taalmodellen en enterprise analytics met elkaar te verbinden.

Dit artikel legt uit welk probleem dit oplost binnen moderne LLM-toepassingen en welke waarde het toevoegt aan gecontroleerde en betrouwbare AI-gedreven analytics-workflows.

Wat is het en waarom is het belangrijk?

Het businessprobleem

Denk terug aan de eerste GPT-modellen die werden uitgebracht, maar die geen eenvoudige wiskundige vragen konden oplossen. Deze modellen waren tekstmodellen; ze konden voorspellen welk woord het volgende zou moeten zijn op basis van de woorden die ze al hadden gegenereerd. Ze waren niet getraind op wiskundige logica, maar op taal- en woordlogica. Ze konden begrijpen dat na “18 × 18 =” een getal moest volgen, maar om dat getal te kiezen, baseerden ze zich op patronen uit eerdere teksten en konden zo op een willekeurig antwoord uitkomen. Ze “begrepen” wiskunde niet.

Hetzelfde geldt voor het schrijven van programmeertalen om verbinding te maken met databases, API’s of andere interne databronnen. GPT-modellen begrijpen niet inherent wat er in je database zit, wat kan leiden tot foutieve SQL-queries of JSON-berichten die niet voldoen aan de verwachte output binnen een workflow.

Waarom is dit belangrijk?

Vaak is tekstuele data niet de enige databron die een organisatie bezit. Wij mensen structureren al decennialang data om zelf inzichten te kunnen genereren. Hierdoor beschikken de meeste bedrijven over meerdere databases, API’s, interfaces en datastores, elk met hun eigen datasets, vaak bestaande uit gestructureerde data zoals tabellen, JSON-berichten, enzovoort.

Tegelijkertijd worden AI-agents, volgens best practices, steeds vaker opgezet in meer deterministische frameworks. Wanneer een AI-agent een taak krijgt, moet deze doorgaans eerst een aanpak in stappen uitschrijven en deze vervolgens uitvoeren. Als een gebruiker bijvoorbeeld vraagt om een omzetvoorspelling voor 2026 en de AI-agent besluit deze te baseren op de omzet van 2024 en 2025, dan moet een van de stappen zijn om historische omzetgegevens uit een database op te halen. Daarbij moet de agent de juiste code genereren om deze data correct op te vragen, zonder de fouten die we zagen in de vroege dagen van GPT-modellen en hun beperkingen in wiskundig redeneren.

Wat lost de MCP op?

Het wiskundeprobleem werd door OpenAI op een elegante manier opgelost: in plaats van een nieuw GPT-model te trainen om wiskunde te leren, werd het model geleerd wanneer het WolframAlpha moest aanroepen, een online rekenmachine, om daar de input van het probleem naartoe te sturen en het resultaat terug te geven aan de gebruiker.

Om een AI-agent te laten communiceren met SAS Viya, moet deze bekend zijn met de SAS REST API’s om correcte en betrouwbare resultaten op te halen. De SAS Viya MCP Server is een soort woordenboek dat menselijke taal (“voer een lineaire regressie uit”) vertaalt naar een SAS-executie op een gestandaardiseerde manier. Daarbij wordt SAS gebruikt voor de statistische berekeningen, maar wordt de actie aangestuurd door een opdracht in natuurlijke taal, waarna de resultaten worden teruggegeven met interpretatie en context. Dit levert een veel flexibelere interface op dan een dashboard.

Waarom deze MCP gebruiken?

Om een AI-agent met SAS te laten communiceren, biedt deze MCP Server een aantal belangrijke voordelen:

• Geen maatwerk-integraties nodig; plug-and-play voor elke agent met elk LLM
• Maakt gebruik van SAS Viya-authenticatie; elke gebruiker heeft nog steeds alleen toegang tot zijn of haar eigen data
• Betrouwbare en foutloze output, omdat gevalideerde SAS-procedures worden gebruikt voor berekeningen en visualisaties
• Resultaten, tabellen en grafieken kunnen worden teruggestuurd in de interface van de voorkeur van de eindgebruiker
• Volledige accountability trail met uitgebreide logging en auditability voor elke interactie van de agent

Heb je vragen of wil je een gratis demo inplannen? Neem direct contact op via paul@notilyze.com

Over Notilyze

Wij zijn Notilyze, een SAS®-partner met één doel: organisaties helpen met data-analyse en hen meer datagedreven en succesvoller maken. Ons doel is om data-analyse toegankelijk te maken voor elke afdeling en elk bedrijf. Dit doen wij door SAS® as a Service aan te bieden. Notilyze Cloud is de snelste oplossing om te starten met AI op SAS® Viya®. Daarnaast bieden wij IT-oplossingen om analytics goed te integreren in bestaande processen, evenals de expertise van onze SAS®-specialisten.