Coding mit KI ist fast schon ein alter Hut. Trotzdem passieren auch dort tolle neue Projekten. Gerade auch auf Social-Media wird das Thema MCP fast schon gehyped. Ich will dir mal ein bisschen Wissen mitgeben und dir mit passenden Links zu mehr Aktion ermöligchen.
📖 Inhaltsverzeichnis
Was sind MCP Server?
Ein MCP-Server ist ein Server, der das Model Context Protocol (MCP) implementiert. Aber was bedeutet das genau? Das Model Context Protocol – entwickelt von Anthropic – ist ein offener Standard, der definiert, wie KI-Anwendungen (z. B. Sprachmodelle wie Claude oder ChatGPT) mit externen Systemen und Datenquellen interagieren können.
Stell dir vor, du möchtest mit einer KI sprechen, die nicht nur auf eigenes Wissen zugreift, sondern auch aktuelle Informationen aus anderen Programmen verwendet. Dazu braucht sie eine Verbindung zur Außenwelt – genau das macht ein MCP-Server.
Ein MCP-Server funktioniert ähnlich wie ein Kellner im Restaurant: Er nimmt Anfragen entgegen und liefert der KI passende Ressourcen oder Informationen. MCP bedeutet Model Context Protocol – ein standardisiertes Regelwerk, das wie ein universeller Dolmetscher oder USB-C-Anschluss für KI wirkt. Damit können verschiedene KI-Modelle problemlos mit unterschiedlichsten Datenquellen und Tools kommunizieren.
MCP Abkürzung erklärt
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Model: die KI-Anwendung selbst.
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Context: die Informationen, die die KI für präzise Antworten benötigt.
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Protocol: standardisierte Regeln, um reibungslos Daten auszutauschen.
So ermöglicht MCP, dass KI intelligenter, flexibler und einfacher nutzbar wird.
Warum sind MCP-Server in der KI so wichtig?
Im KI-Bereich der Kontext eine entscheidende Rolle. Merkst du sicherlich auch beim Prompting von ChatGPT. Denk darüber nach, wie du selbst Informationen verarbeitest. Wenn dir jemand eine Frage stellt, beziehst du nicht nur dein eigenes Wissen ein, sondern auch den aktuellen Gesprächszusammenhang, frühere Aussagen und möglicherweise externe Informationen. Genauso benötigen KI-Modelle Kontext, um sinnvolle und präzise Antworten zu liefern. Ohne den passenden Kontext sind ihre Fähigkeiten begrenzt, ähnlich wie bei einem Menschen, der versucht, ein Gespräch in einer völlig fremden Umgebung zu führen. MCP-Server helfen dabei, die „Kontextwahrnehmung“ von KI-Modellen zu verbessern und ermöglichen „kontextbezogene Interaktionen“.
MCP-Server fungieren als „Brücken“ oder „Gateways“ für KI-Modelle, um auf externe Informationen zuzugreifen . Diese externen Informationen können vielfältig sein: Dateien auf deinem Computer, Datenbanken mit wichtigen Daten, Schnittstellen zu anderen Online-Diensten (APIs) oder sogar spezialisierte Werkzeuge. Die Funktionsweise ist dabei relativ einfach: Eine KI-Anwendung (der sogenannte Client) stellt eine Anfrage an den MCP-Server. Dieser Server wiederum ist so programmiert, dass er auf die entsprechenden externen Ressourcen zugreifen, die benötigten Informationen abrufen und sie in einem für die KI verständlichen Format an die KI-Anwendung zurückliefern kann
Praktisch: MCP Server direkt mit Zapier erstellen
Zapier hat kürzlich einen eigene MCP-Service veröffentlicht, der die Erstellung von MCP-Servern extrem vereinfacht. In wenigen Schritten verwandelst du ein Tool wie Claude oder Cursor von einem einfachen Gesprächspartner zu einem echten Automatisierungstalent. Hier einmal ein Video von mir zum Thema MCP bei Zapier:
So einfach geht’s:
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MCP-URL generieren
Auf der Zapier MCP-Seite „Get Started“ klicken – schon erhältst du deine persönliche MCP-Server-URL. -
Aktionen definieren
Wähle aus über 8.000 Apps, welche Aktionen dein KI-Assistent nutzen soll (z. B. Tabellen füllen, LinkedIn Posts erstellen oder E-Mails verschicken). -
Mit KI verbinden
Füge die Zapier MCP-URL in den Einstellungen von Cursor oder Claude ein – fertig!
Einfach, oder? 🤔
Anwendungsfälle für MCP Server
Die Anwendungsfälle für MCP-Server in der KI-Entwicklung und -Anwendung sind vielfältig aber auch schwer zu greifen. Hier sind einige typische Beispiele aus verschiedenen Bereichen:
- Dateizugriff: MCP-Server können es KI-Anwendungen ermöglichen, lokale Dateien zu lesen und zu schreiben. Das ist nützlich, um beispielsweise Dokumente zusammenzufassen, Code zu analysieren oder neue Projekte zu erstellen. (Datenschutz beachten!)
- Datenbanken: Durch die Anbindung an Datenbanken können KI-Modelle Informationen abrufen, Daten analysieren oder sogar Datenbankeinträge erstellen oder bearbeiten.
- Web-Integration: MCP-Server können die Interaktion mit dem Internet ermöglichen, beispielsweise um aktuelle Informationen abzurufen, Webseiten zu durchsuchen oder mit Webanwendungen zu interagieren. Dies geht z.B. mit der Perplexity Integration.
- Code-Entwicklung: In der Softwareentwicklung können MCP-Server in Entwicklungsumgebungen integriert werden, um beispielsweise bei der Code-Generierung, dem Erstellen von Commit-Nachrichten oder der Verwaltung von Issues auf Plattformen wie GitHub zu helfen.
- Kommunikation: MCP-Server können die Interaktion mit Kommunikationsplattformen wie Slack oder E-Mail ermöglichen, um beispielsweise Nachrichten zu senden, Kalendereinträge zu verwalten oder Benachrichtigungen zu erhalten.
Diese Tools unterstützen bereits MCP
Ein MCP-Server ist ein Server, der das Model Context Protocol (MCP) implementiert. Aber was bedeutet das genau? Das Model Context Protocol – entwickelt von Anthropic – ist ein offener Standard, der definiert, wie KI-Anwendungen (z. B. Sprachmodelle wie Claude oder ChatGPT) mit externen Systemen und Datenquellen interagieren können.
MCP in Claude verwenden
Claude unterstützt MCP-Server bereits in der Desktop-App. Die Integration gelingt in wenigen Schritten:
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Öffne die Claude Desktop-App und gehe zu „Einstellungen“.
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Klicke auf den Menüpunkt „Developer“.
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Öffne die MCP-Konfigurationsdatei („MCP Settings“) und füge dort deine generierte MCP-Server-URL ein (z.B. von Zapier).
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Speichere die Änderungen und aktiviere die Integration.
MCP in Cursor verwenden
So einfach richtest du die Verbindung ein:
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Öffne Cursor und gehe in die Einstellungen (Settings).
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Navigiere zum Bereich „MCP“.
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Trage deine persönliche MCP-Server-URL (z.B. von Zapier) ein.
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Speichern – fertig!
Jetzt kann Cursor externe Tools direkt ansprechen und Aufgaben automatisieren.
MCP in n8n integrieren – geht, aber ist (noch) etwas nerdig
Die Integration von MCP in n8n ist möglich, aber aktuell noch etwas technischer als bei Tools wie Cursor oder Claude. Du musst einen Community-Node installieren und einige Einstellungen manuell konfigurieren.
Wenn du dich auskennst, ist das super mächtig – aber für Einsteiger nicht ganz trivial.
👉 Hier findest du eine gute Schritt-für-Schritt-Anleitung:
n8n MCP Anleitung (GitHub)
📺 Und hier ein Video dazu:
YouTube: Model Context Protocol in n8n
Zukunftsausblick: MCP & ChatGPT – was kommt auf uns zu?
OpenAI steigt jetzt richtig ins MCP-Spiel ein: Du kannst bereits heute das Agents SDK nutzen, um deine eigenen MCP-Server mit OpenAI-Agents zu verbinden – ideal, um agentenbasierte KI-Systeme mit externen Tools zu koppeln.
📚 Anleitung & Doku:
👉 OpenAI Agents SDK + MCP
Aber das ist noch nicht alles:
OpenAI arbeitet gerade an MCP-Support für die ChatGPT-App (Desktop) und die OpenAI API. In den nächsten Monaten soll es möglich sein, auch in ChatGPT direkt auf eigene Tools, Datenquellen und Apps über MCP zuzugreifen – ohne komplizierte Plugins oder externe Schnittstellen.
Fazit: Warum du MCP im Auge behalten solltest
MCP entwickelt sich gerade still und schnell zum neuen Standard für KI-Integrationen. Ob Claude, Cursor, Zapier, n8n oder bald auch ChatGPT – überall taucht MCP als verbindende Schicht auf.
Warum das wichtig ist:
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Flexibilität: KI-Tools können mit beliebigen Apps und Datenquellen sprechen – ohne Custom-APIs oder Plugin-Chaos.
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Standardisierung: Ein gemeinsames Protokoll spart Zeit, Aufwand und sorgt für Kompatibilität.
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Zukunftssicher: Immer mehr Tools integrieren MCP. Wer früh testet, versteht schneller, wie moderne KI-Workflows wirklich funktionieren.
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Agenten-ready: Agenten-Frameworks wie das von OpenAI basieren schon heute darauf.
Wenn du KI nicht nur ausprobieren, sondern sinnvoll einsetzen willst – in echten Workflows – solltest du MCP unbedingt auf dem Schirm haben.
