Ratgeber

Was ist ein MCP-Server? Eine verständliche Erklärung für 2026

MCP steht für Model Context Protocol. Ein MCP-Server ist ein kleines Programm, das einen Dienst für eine KI-App bereitstellt. Die KI-App ist der Client, auch Host genannt; Beispiele in unseren Profilen sind Claude Code, Cursor, Windsurf und Codex. Der Client verbindet sich mit dem Server, und der Server teilt ihm mit, was er kann, sodass ein Server wie der GitHub MCP Server in vielen Clients funktioniert.

Ein Server bietet Tools (Aktionen, die das Modell aufrufen kann, etwa ein Issue anlegen oder eine Abfrage ausführen), und der Referenzserver everything nutzt zusätzlich Prompts und Ressourcen (Daten, die der Client lesen kann). Server verbinden sich auf zwei Arten. Lokale Server laufen als Befehl auf Ihrem Rechner, zum Beispiel npx für den filesystem-Server oder uvx für git und fetch. Entfernte Server liegen hinter einer URL, etwa Context7, Sentry und Vercel.

Sicherheit ist wichtig, weil ein Server mit dem Zugriff handelt, den Sie ihm geben. Die Profile zitieren konkrete Hinweise: minimale Token-Scopes vergeben (GitHub), einen Restricted API Key nutzen (Stripe), Datenbanknutzer mit Nur-Lese-Rechten anlegen (Redis) und prüfen, was das Modell tun will (Neon). Die README des fetch-Servers warnt, dass er lokale und interne IP-Adressen erreichen kann, und write_file des filesystem-Servers überschreibt vorhandene Dateien. Wir haben 49 MCP-Server profiliert; 47 sind offiziell.

Offiziell: 4749dokumentiert
  • Offiziell 47

So funktioniert es

  • Der Client liest eine Konfiguration (zum Beispiel mcp.json in Cursor oder mcp_config.json in Windsurf), die auflistet, welche Server er starten oder mit welchen er sich verbinden soll.
  • Lokale (stdio-)Server werden als Befehl wie npx oder uvx gestartet; entfernte Server werden per URL erreicht, oft mit OAuth oder einem API-Schlüssel im Header.
  • Der Server meldet seine Tools an; das Modell entscheidet, wann es eines aufruft, und der Client führt es aus und gibt das Ergebnis zurück.
  • In Claude Code fügen Sie einen mit einem Befehl wie claude mcp add --transport http hinzu, wie das Zapier-Profil zeigt; Codex nutzt codex mcp add.
  • Begrenzen Sie die Angriffsfläche: GitHub unterstützt --toolsets, um weniger Tools freizugeben, und AWS API bietet READ_OPERATIONS_ONLY=true.

MCP vs MCP-Server vs MCP-Client

An MCP host opens one client per MCP server, and each server provides tools, data and prompts MCP HOST The AI app you work in Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Cursor MCP CLIENT One link per server VS Code opens a separate client for each server MCP SERVER Sentry MCP SERVER Filesystem MCP SERVER GitHub MCP = the protocol: JSON-RPC 2.0 messages plus two transports
Host, Client und Server: ein Client pro Server, jeder Server stellt Tools, Daten und Prompts bereit
BegriffWas es istBeispiel
MCPDas Protokoll: JSON-RPC-2.0-Nachrichten plus zwei TransporteDie Spezifikation auf modelcontextprotocol.io
MCP hostDie KI-App, in der Sie arbeitenClaude Code, Claude Desktop, VS Code, Cursor
MCP clientEine Verbindung, die der Host pro Server öffnetVS Code öffnet je einen eigenen Client für Sentry und für den filesystem-Server
MCP serverDas Programm, das Tools, Daten und Prompts bereitstelltGitHub, Sentry, filesystem

Ist ein MCP-Server ein echter Server? Lokal vs entfernt

Nicht immer einer im Netzwerk. Ein lokaler Server ist ein Prozess, den die KI-App auf Ihrem Rechner startet und mit dem sie über Standardeingabe und -ausgabe (stdio) kommuniziert; er bedient meist einen Client und läuft mit Ihren Benutzerrechten. Ein entfernter Server läuft auf der Plattform des Anbieters hinter einer URL über Streamable HTTP, bedient viele Clients und authentifiziert sich mit Bearer-Tokens oder API-Schlüsseln; das Protokoll empfiehlt OAuth.

Local MCP servers run on your machine over stdio, remote servers sit behind a URL over Streamable HTTP LOCAL · stdio Runs on your machine A process the AI app launches Command such as npx or uvx Usually serves one client Runs with your user permissions REMOTE · Streamable HTTP Runs behind a URL Runs on the vendor's platform Examples: Context7, Sentry, Vercel Serves many clients Bearer token or API key; OAuth recommended same protocol, two ways to connect
Lokale Server laufen über stdio auf Ihrem Rechner, entfernte Server liegen hinter einer URL über HTTP

MCP-Server vs API

Eine API ist die eigene Schnittstelle eines Dienstes, und jede KI-App muss sie einzeln einbinden. Ein MCP-Server verpackt diese Fähigkeit in ein Standardformat, das das Modell zur Laufzeit entdecken (tools/list) und aufrufen (tools/call) kann, sodass ein Server in jedem MCP-Host funktioniert. Viele MCP-Server rufen darunter die API des Anbieters auf.

An API must be integrated separately by each AI app, while an MCP server exposes tools/list and tools/call to every MCP host API One service's own interface Each AI app integrates it separately Different for every service MCP SERVER A standard format Wraps the capability Model discovers it at runtime: tools/list Model calls it: tools/call One server works in every MCP host many MCP servers call the vendor API underneath
API vs MCP-Server: tools/list zum Entdecken, tools/call zum Ausführen, ein Server für jeden Host

Was ein Server anbieten kann

An MCP server can offer tools, resources, prompts and elicitation TOOLS Actions Running a query or creating an issue RESOURCES Data to read A file or a database schema PROMPTS Reusable templates Few-shot examples ELICITATION Asks you Missing input sampling and server logging are deprecated as of protocol version 2026-07-28
Was ein Server anbieten kann: Tools, Ressourcen, Prompts und Elicitation
  • Tools: Aktionen, die das Modell aufrufen kann, etwa eine Abfrage ausführen oder ein Issue anlegen
  • Ressourcen: Daten, die die App lesen kann, etwa eine Datei oder ein Datenbankschema
  • Prompts: wiederverwendbare Vorlagen, etwa Few-Shot-Beispiele
  • Elicitation: Der Server kann Sie nach fehlenden Eingaben fragen. Roots, Sampling und Logging sind seit Protokollversion 2026-07-28 (SEP-2577) veraltet: Sie funktionieren während der Übergangsfrist weiter, neue Server sollten sich aber nicht darauf stützen

Beispiele zum Einstieg

Apify MCP Server

von Apify

Apify MCP server: lets AI agents run Apify Actors to scrape and extract web data, with docs and storage tools.

Kann
5 Dinge
Installieren
5 Schritte
Funktioniert mit
3 Hosts

Atlassian Rovo MCP Server

von Atlassian

Atlassian's official remote MCP server connecting Jira, Confluence and more to AI assistants with OAuth.

Kann
5 Dinge
Installieren
4 Schritte
Funktioniert mit
Any MCP client, Cursor
MCP-Server Apache-2.0

AWS API MCP Server

von AWS Labs (Amazon Web Services)

MCP server that lets AI assistants run AWS CLI commands across all AWS services with validation and security controls.

Kann
5 Dinge
Installieren
5 Schritte
Funktioniert mit
3 Hosts
MCP-Server Apache-2.0

AWS Documentation MCP Server

von AWS Labs (Amazon Web Services)

MCP server that fetches, searches and recommends current AWS documentation pages as markdown for AI assistants.

Kann
5 Dinge
Installieren
4 Schritte
Funktioniert mit
Any MCP client, Cursor
MCP-Server Apache-2.0

AWS MCP Servers (awslabs/mcp)

von AWS Labs (Amazon Web Services)

Open-source suite of MCP servers from AWS Labs for AWS docs, APIs, IaC, pricing, data and more, run locally over stdio.

Kann
5 Dinge
Installieren
5 Schritte
Funktioniert mit
4 Hosts

Azure MCP Server

von Microsoft

Microsoft's MCP server that brings Azure context and operations into AI agents, installable via npm, .NET, PyPI or Docker.

Kann
5 Dinge
Installieren
5 Schritte
Funktioniert mit
Any MCP client, Claude Code

Brave Search MCP Server

von Brave

Brave's official MCP server for web, local, image, video and news search plus AI summarization.

Kann
5 Dinge
Installieren
4 Schritte
Funktioniert mit
Any MCP client
MCP-Server Apache-2.0

Chrome DevTools MCP

von Chrome DevTools (Google)

Lets your coding agent control and inspect a live Chrome browser: performance traces, network, console, screenshots, automation.

Kann
5 Dinge
Installieren
4 Schritte
Funktioniert mit
3 Hosts

Alle 49 von uns profilierten MCP-Server ansehen

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet MCP?

MCP steht für Model Context Protocol, den Standard, mit dem sich KI-Apps über Server mit externen Tools und Daten verbinden.

Was ist der Unterschied zwischen stdio- und entfernten MCP-Servern?

Ein stdio-Server läuft lokal als Befehl wie npx oder uvx. Ein entfernter Server läuft an anderer Stelle, und Sie verbinden sich mit seiner URL, meist über OAuth oder ein Token.

Muss ich programmieren können, um einen MCP-Server zu nutzen?

Meist nicht. Sie fügen einen Konfigurationseintrag hinzu oder führen einen Add-Befehl aus und authentifizieren sich. Für den Bau eines eigenen Servers helfen Ihnen der mcp-builder-skill und das Plugin mcp-server-dev von Anthropic.

Sind MCP-Server sicher?

Sie sind so sicher wie der Zugriff, den Sie gewähren. Nutzen Sie minimale Berechtigungen, wo möglich Nur-Lese-Zugangsdaten, und lesen Sie die Sicherheitshinweise in der README jedes Servers.

Was ist der Unterschied zwischen einer API und einem MCP-Server?

Eine API ist die eigene Schnittstelle eines Dienstes, die jede KI-App einzeln einbinden muss. Ein MCP-Server verpackt diese Fähigkeit in ein Standardformat, das das Modell zur Laufzeit entdeckt und aufruft, sodass ein Server in jedem MCP-Client funktioniert; viele MCP-Server rufen darunter die API des Anbieters auf.

Ist ein MCP-Server ein echter Server?

Nicht immer einer im Netzwerk. Ein lokaler MCP-Server ist ein Prozess, den die KI-App auf Ihrem Rechner über stdio startet; ein entfernter Server läuft auf der Plattform des Anbieters hinter einer URL, oft mit OAuth.

Nutzt ChatGPT MCP?

Ja. Die Website des Model Context Protocol nennt Claude, ChatGPT, VS Code und Cursor unter den Clients, die MCP-Server unterstützen.