[args...]
```
Drei Transportarten werden unterstützt: `--transport stdio` (Standard, ein lokaler Prozess), `--transport http` (Remote-HTTP) und `--transport sse` (als veraltet gekennzeichnet; nur verwenden, wenn der Server noch nicht migriert wurde).
Über das Flag `--scope` werden drei Geltungsbereiche unterstützt:
- `local` — nur im aktuellen Projektordner (Standard).
- `project` — wird in `.mcp.json` geschrieben, ins Repository übernommen und ist für das ganze Team verfügbar.
- `user` — gilt global für alle Projekte auf dem Rechner.
Ein minimales Beispiel mit dem Filesystem-Referenzserver des MCP-Projekts. Er startet in einer halben Minute:
```bash
claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects
claude mcp list
```
Nach `list` siehst du `filesystem` in der Liste, wenn der im Befehl angegebene Ordner existiert; andernfalls startet der Server nicht. Er kann die Arbeitsordner von Claude Code sehen, also den Ordner, in dem du Claude Code gestartet hast. Warum das so ist und wann dieser Server tatsächlich nützlich ist, erkläre ich weiter unten in Abschnitt 5.2.
Um zu prüfen, ob MCP verbunden ist, führe `/mcp` in einer Claude-Code-Sitzung aus. Es zeigt alle Server, ihren Status und ihre Toollisten an. Weitere Anweisungen zur Arbeit mit Ailoot findest du in der [Dokumentation](https://ailoot.ai/docs/). Die spezifischen Befehle findest du in der README des ausgewählten MCP-Servers.
## stdio oder HTTP: Welchen Transport solltest du wählen?
Das Wichtigste
stdio ist ein lokaler Prozess auf deinem Rechner; alles funktioniert ohne Netzwerk, und OAuth ist nicht nötig. HTTP ist ein Remote-Dienst, auf den mit einem Token oder OAuth zugegriffen wird und der sich geräteübergreifend nutzen lässt. Wird ein MCP-Server über `npx` oder `uvx` installiert, verwendet er stdio. Hat ein Dienst eine eigene öffentliche Dienstadresse, verwendet er HTTP. SSE ist offiziell als veraltet gekennzeichnet; verlasse dich also nicht darauf.
Vergleich nach wichtigen Kriterien:
| Kriterium | stdio | HTTP |
|----|----|----|
| Wo es läuft | Lokal (ein Kindprozess von Claude Code) | Remote-Server |
| Autorisierung | Nicht erforderlich | OAuth 2.1 oder Bearer-Token |
| Netzwerkports | Keine | Öffentliche Adresse |
| Anwendungsfälle | Filesystem, Postgres, lokale Dienstprogramme | GitHub, Slack, Notion, Linear, Sentry |
| Wiederverbindung | Nicht erforderlich | Exponentieller Backoff, bis zu 5 Versuche |
| Bereitstellung | Lokale Paketinstallation | Anbieterdienst |
Faustregel: Alles, was auf deiner Festplatte oder in einer lokalen Datenbank gespeichert ist, verwendet stdio. Alles in der Cloud verwendet HTTP. SSE ist offiziell veraltet; wähle es nicht.
## 7 fertige MCP-Server für Unternehmer
Das Wichtigste
Hier sind sieben Setups, die 80% der Aufgaben eines Vibe-Coders abdecken: Code (GitHub), Dateien (Filesystem), Datenbank (Postgres über DBHub), Teamkommunikation (Slack), Wissensdatenbank (Notion), Fehlerverfolgung (Sentry) und Browser-Workflows (Playwright). Für jedes Setup findest du unten einen einzeiligen Installationsbefehl und ein Beispiel dafür, wie du Claude in einem echten Gespräch konkret um die Arbeit bitten kannst.
### 5.1. GitHub MCP — der offizielle Server von GitHub
Was er tut: Er gibt Claude Code Zugriff auf Issues, Pull Requests, Repository-Dateien und Action-Ausführungen. Der Server ist Open Source und hat mehr als 30.000 Sterne auf GitHub.
Installation (HTTP, über OAuth):
```bash
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/
```
Alternativ kannst du stdio über Docker verwenden, wenn du statt OAuth ein PAT-Token brauchst.
Beispiel: „Lies die offenen Issues mit dem Label `bug`, gruppiere sie nach Komponente und schlage eine Reihenfolge vor, in der sie geschlossen werden sollten.“ Claude ruft GitHub MCP auf, liest alle Issues und gibt eine priorisierte Liste zurück.
Repository: [github/github-mcp-server](https://github.com/github/github-mcp-server).
### 5.2. Filesystem MCP — der Referenzserver des MCP-Projekts
Was er tut: Er gibt der KI innerhalb genehmigter Ordner Zugriff auf Dateien auf dem Computer. Er wird vom MCP-Projekt selbst veröffentlicht; im npm-Registry ist Model Context Protocol a Series of LF Projects, LLC als Autor aufgeführt.
Installation (stdio), mit festgelegter Version:
```bash
claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects
```
Wenn Claude Code eine Verbindung herstellt, übergibt es dem Server seine Arbeitsordner, die alles ersetzen, was im Befehl angegeben wurde. Zu den Arbeitsordnern von Claude Code gehören der Ordner, in dem du Claude Code gestartet hast, sowie Ordner, die mit dem Befehl `/add-dir` oder dem Flag `--add-dir` hinzugefügt wurden. Über den Befehl kannst du dem Server keinen separaten Ordner mit Mockups geben. Der im Befehl angegebene Ordner muss trotzdem existieren, sonst startet der Server nicht.
In Claude Code dupliziert das größtenteils die eingebauten Tools. Um auf Dateien in einem anderen Ordner zuzugreifen, reicht `/add-dir`: Danach können auch die eigenen Tools von Claude Code den Ordner lesen. Nützlicher ist der Server für Programme, die keinen eigenen Dateizugriff haben. In Claude Desktop kann ein weiteres Problem auftreten: Die Tools des Servers werden abgelehnt, weil ihre Beschreibungen ein altes Schemaformat verwenden; das Problem ist weiterhin offen.
Gewähre nur Zugriff auf die Ordner, die du wirklich brauchst, sowohl im Befehl als auch über `/add-dir`. Gewähre keinen Zugriff auf das Festplatten-Stammverzeichnis – das ist die erste Sicherheitslücke.
Beispiel: zuerst `/add-dir ~/Documents/design`, dann: „Verschiebe alle Mockups aus `~/Documents/design/landing-v3/` in das aktuelle Projekt und benenne sie nach der Konvention `hero-*.png` um.“
### 5.3. Postgres MCP — DBHub (Bytebase)
Was er tut: Er verbindet Claude mit Postgres, MySQL, SQL Server, MariaDB oder SQLite. Er unterstützt einen schreibgeschützten Modus, sodass der KI-Agent die Datenbank nicht mit einem einzigen Befehl löschen kann. Er wird häufig als Ersatz für den archivierten Referenzserver von Anthropic, `server-postgres`, verwendet.
Installation (HTTP, schreibgeschützt):
```bash
claude mcp add postgres -- npx -y @bytebase/dbhub --dsn "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb?sslmode=disable" --readonly
```
Verwende für eine Produktionsdatenbank immer einen separaten Benutzer mit Nur-Lese-Berechtigungen und anonymisiere personenbezogene Daten über eine VIEW oder eine zwischengeschaltete API-Route. Verbinde dich nicht mit Schreibberechtigungen mit einer Produktionsdatenbank.
Beispiel: „Rufe die Kunden mit dem Abonnementstatus `expired` aus dem vergangenen Monat ab und liste die 20 mit den höchsten Gesamtzahlungen auf.“
Repository: [bytebase/dbhub](https://github.com/bytebase/dbhub).
### 5.4. Slack MCP — Teamkommunikation
Was er tut: Er gibt Claude Zugriff zum Lesen von Slack-Kanälen und zum Senden von Nachrichten. Nützlich für Automatisierungen: „Wenn der Build erfolgreich ist, poste in `#releases`“; „Erstelle eine wöchentliche Zusammenfassung aus `#engineering`.“
Installation (stdio über einen npx-Wrapper, zum Beispiel `@modelcontextprotocol/server-slack` oder ein entsprechendes Anbieterpaket):
```bash
claude mcp add slack \
-e SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-... \
-e SLACK_TEAM_ID=T0... \
-- npx -y @modelcontextprotocol/server-slack
```
Die Autorisierung verwendet ein Slack-Bot-Token; der Zugriff wird über Scopes auf Slack-Seite eingeschränkt. Du kannst der KI nur `chat:read` und `chat:write:user` geben; dann kann sie die Workspace-Einstellungen nicht bearbeiten. Aktuelle Befehle findest du in der README des ausgewählten Servers; das Ökosystem verändert sich schnell.
Beispiel: „Sende jeden Morgen um 9:00 eine Liste der am Vortag zusammengeführten PRs an `#daily`.“
### 5.5. Notion MCP — Wissensdatenbank
Was er tut: Er gibt Claude Zugriff auf Notion-Seiten und -Datenbanken. Es ist eine Wissensbasis außerhalb deines Projekts: Wenn du dort Notizen, ein Kundenverzeichnis oder eine redaktionelle Richtlinie pflegst, kann die KI sie lesen.
Installation (HTTP, über OAuth):
```bash
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
```
Alternativ kannst du Anthropic‘s offizielles Plugin `@makenotion/claude-code-notion-plugin` verwenden.
Beispiel: „Finde in der Notion-Datenbank ‚Customers‘ alle Personen mit dem Status ‚active‘, die seit mehr als zwei Wochen kein Gespräch hatten. Formuliere für jede eine E-Mail.“
Anleitung von Notion: [developers.notion.com/guides/mcp](https://developers.notion.com/guides/mcp/get-started-with-mcp).
### 5.6. Sentry MCP — Fehlerverfolgung
Was er tut: Er verbindet Claude mit Fehlern in deinem Produktionssystem. Wenn eine Seite mit einem 500-Fehler ausfällt, kannst du fragen: „Zeige mir die 10 neuesten Issues in Sentry für das Projekt und erkläre die Ursache jedes einzelnen.“ Du erhältst sofort eine Analyse.
Installation (HTTP):
```bash
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
```
Die Autorisierung läuft über Sentry OAuth. Der Zugriff lässt sich auf ein bestimmtes Projekt beschränken.
Beispiel: „Nimm die drei häufigsten Issues der letzten 24 Stunden. Erkläre in einfachem Deutsch, was passiert ist, und schlage vor, wie man es beheben kann.“
Repository: [getsentry/sentry-mcp](https://github.com/getsentry/sentry-mcp).
### 5.7. Playwright MCP — Browser-Workflows
Was er tut: Er gibt Claude einen Browser. Die KI kann eine Seite öffnen, klicken, ein Formular ausfüllen und einen Screenshot erstellen. Nützlich für UI-Prüfungen, manuelle Tests nach einer Veröffentlichung und das Auslesen von Workflows.
Installation (stdio):
```bash
claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
```
Version v0.0.75, veröffentlicht am 7. Mai 2026, wird von Microsoft aktiv gepflegt (mehr als 32.000 Sterne).
Beispiel: „Öffne die Startseite unserer Website, prüfe, ob alle Karten korrekt angezeigt werden, und erstelle einen Screenshot auf Desktop und Mobilgerät.“
Repository: [microsoft/playwright-mcp](https://github.com/microsoft/playwright-mcp).
In der README der ausgewählten Playwright-MCP-Version findest du den Befehl mit festgelegter Version, das Flag für mehrere gleichzeitige Sitzungen und häufige Installationsfehler.
## So steuerst du die Sicherheit mit einem PreToolUse-Hook
Das Wichtigste
MCP gibt der KI viel Macht: Sie kann in Datenbanken schreiben, Nachrichten senden und Dateien löschen. Ein PreToolUse-Hook kann passende Toolaufrufe kontrollieren. Ein SQL-Präfix-Ausdruck ist aber keine Datenbankautorisierung, und ein reines Postgres-Muster deckt weder Slack noch Dateitools ab. Nutze zuerst echte Dienst- und Dateisystemrechte und prüfe die genaue Hookabdeckung separat.
Eine SQL-Präfix-Blacklist setzt keine Nur-Lese-Berechtigungen durch: Kleine Schreibweisen, Kommentare, `UPDATE`, `INSERT`, `ALTER`, mehrere Anweisungen und Funktionen mit Seiteneffekten werden von drei Großbuchstaben-Präfixen nicht abgedeckt. Gib der Datenbankverbindung eine eigene Rolle mit geprüften Nur-Lese-Rechten und teste sie an einer entbehrlichen Testdatenbank. Ein Hook ist eine zusätzliche Toolkontrolle, kein Ersatz für diese Rechte.
Das folgende bewusst enge **Quarantänebeispiel** verweigert alle Aufrufe der drei genannten MCP-Serverfamilien bis zu einer geprüften spezifischeren Richtlinie. Es sperrt Lesen wie Schreiben. Gleiche die Muster mit tatsächlichen Server- und Toolnamen ab. Ein umbenannter Server, eingebautes Bash oder ein anderer Konnektor liegen außerhalb.
Lege diese getrennten Regeln in `.claude/settings.json` ab:
```json
{
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "mcp__postgres__.*",
"hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
},
{
"matcher": "mcp__slack__.*",
"hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
},
{
"matcher": "mcp__filesystem__.*",
"hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
}
]
}
}
```
Speichere das folgende Skript als `.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh`. Es verwendet den dokumentierten [PreToolUse-Entscheidungsvertrag](https://code.claude.com/docs/en/hooks#pretooluse-decision-control) statt der alten obersten Form `decision: approve/block`:
```bash
#!/bin/bash
printf '%s\n' '{"hookSpecificOutput":{"hookEventName":"PreToolUse","permissionDecision":"deny","permissionDecisionReason":"This MCP server family is quarantined pending a reviewed policy."}}'
```
Das Skript analysiert oder klassifiziert kein SQL. Einen passenden Aufruf lehnt es immer ab. Prüfe Muster und Hookergebnis in einer isolierten Sitzung vor wertvollen Daten: `SELECT 1`, kleines `delete`, ein mit Kommentar beginnendes `UPDATE`, ein Slack-Lese- oder Sendetool und ein Filesystem-Lesezugriff auf `.env` müssen bei passenden Toolnamen sämtlich abgelehnt werden. Ein Tool einer anderen Serverfamilie bleibt außerhalb dieses Beispiels; prüfe diese separate Grenze ausdrücklich.
Nutze für erlaubte Nur-Lese-Datenbankarbeit geprüfte Datenbankrechte und ersetze die Quarantäne durch eine geprüfte Richtlinie für die tatsächlichen Tools. Für reine Slack-Leseaufgaben nutze Zugangsdaten ohne Senderechte. Beschränke bei Dateien erlaubte Serverwurzeln und Dateirechte des Prozesses. Behaupte keinen Schutz durch diesen Hook gegen andere Tools, Shellbefehle, Promptanhänge oder eine vom Agenten veränderbare Richtliniendatei.
Derselbe Ansatz wird ausführlicher in der Anleitung [Plan Mode in Claude Code](https://ailoot.ai/blog/de/claude-code-plan-mode/) behandelt – dort gibt es eine ähnliche Logik für „vor der Ausführung prüfen“.
## Was tun, wenn du mehr als 40 Tools hast und Claude den Überblick verliert?
Das Wichtigste
Sieben Server können leicht 50–100 Tools bedeuten. Claude Code verwendet Tool Search standardmäßig: Beim Start kommen nur Toolnamen und Serveranweisungen in den Kontext, und Claude lädt die vollständige Beschreibung, wenn es ein Tool benötigt. Ist die Suche ausgeschaltet, werden alle Beschreibungen auf einmal geladen, und ab etwa 40 Tools wird Claude zunehmend verwirrt: Es wählt das falsche Tool oder greift zu MCP, obwohl ein normaler Befehl ausreichen würde.
Laut der [Claude-Code-Dokumentation](https://code.claude.com/docs/en/mcp#scale-with-mcp-tool-search) ist die Funktion jetzt standardmäßig aktiviert und muss nicht manuell eingeschaltet werden.
Ausnahmen, bei denen Claude Code sofort alle Tools lädt: die Arbeit über einen Drittanbieter-Proxy (wenn `ANTHROPIC_BASE_URL` auf eine andere Adresse als die von Anthropic gesetzt ist), Modelle älter als Generation 4.5 in Google Cloud und Microsoft-Foundry-Bereitstellungen auf Azure. Die Variable `ENABLE_TOOL_SEARCH` ändert das Verhalten:
- nicht gesetzt — alle MCP-Tools werden zurückgestellt und bei Bedarf geladen;
- `true` — dasselbe, außerdem versucht Claude Code, die Suche über einen Proxy zu aktivieren;
- `auto` — Schwellenwertmodus: Solange alle Toolbeschreibungen weniger als 10% des Kontextfensters belegen, werden sie sofort geladen; darüber hinaus werden sie zurückgestellt;
- `auto:N` — dasselbe, aber mit einem benutzerdefinierten prozentualen Schwellenwert, zum Beispiel `auto:5`;
- `false` — das frühere Verhalten; alle Tools sind sofort im Kontext.
Für wichtige Tools, die immer sichtbar sein müssen, gibt es das Flag `alwaysLoad: true` in `.mcp.json` neben der Serverbeschreibung. Jedes dieser Tools belegt vom ersten Moment an Kontext; verwende dies daher nur für Tools, die Claude in fast jeder Antwort benötigt.
Wenn du fünf oder mehr MCP-Server hast und Claude verwirrt ist, welches Tool es aufrufen soll, prüfe zuerst, ob die Suche deaktiviert ist: Suche in den Einstellungen nach `ENABLE_TOOL_SEARCH=false` und prüfe, ob du über einen Proxy arbeitest.
Es kann außerdem helfen, den [Kontext mit /compact zu reduzieren](https://ailoot.ai/blog/de/claude-code-token-limits-saving/).
## Wann brauchst du MCP nicht: Ist ein Skill, Subagent oder CLI besser?
Das Wichtigste
MCP ist gemessen an den Tokenkosten die teuerste Möglichkeit, Claude externe Fähigkeiten zu geben. Wenn eine Aufgabe mit einem fertigen CLI-Tool (`gh issue list`, `psql`, `curl`) oder einem einseitigen Skill erledigt werden kann, verwende diese statt MCP-Server zu erstellen. Faustregel: MCP ist nur dann gerechtfertigt, wenn die KI einen aktuellen, zweiseitigen Austausch mit einem Dienst benötigt, nicht bloß eine einmalige Antwort.
Hierarchie nach Tokenkosten und Komplexität:
1. **CLI-Befehl über Bash** — fast kostenlos. Die KI führt `gh pr list`, `psql -c` oder `curl` aus und erhält eine Antwort wie ein normaler Terminalbenutzer.
2. **Skill** — günstig. Eine fertige Prompt-Vorlage mit Anweisungen dazu, was aufgerufen und wie das Ergebnis verarbeitet werden soll. Wird anhand eines Auslösers im Ordnernamen geladen.
3. **Subagent** — mittel. Separater Kontext für eine längere Aufgabe mit einer eigenen Tokensitzung.
4. **MCP-Server** — teuer. Im Kontext bleiben nur Toolnamen, aber die Toolbeschreibung wird geladen, wenn Claude sie vor einem Aufruf findet, und Dienstantworten können umfangreich sein: Claude Code warnt, wenn eine Toolantwort 10,000 Tokens überschreitet. Hinzu kommt eine OAuth-Sitzung für HTTP.
Ein kontraintuitiver Rat: Für das Auslesen von Webseiten, die Arbeit mit Git, das Öffnen von PDFs und die Nutzung von Open-Source-Dienstprogrammen solltest du **CLI** statt MCP wählen. Die KI kann Terminalbefehle ebenso gut wie ein Mensch ausführen, und Tokens werden nur für den Befehl und seine Antwort verbraucht, ohne Toolbeschreibungen oder Server-Overhead.
MCP ist in zwei Fällen gerechtfertigt:
- Der Dienst ist **geschlossen**: Slack, Notion, Sentry, Linear. Es gibt zwar auch CLI-Tools, doch MCP bietet über OAuth und Scope-Kontrollen fein abgestuften Zugriff.
- Ein **aktueller, zweiseitiger Austausch** ist nötig: Die KI verbindet sich mit Postgres, prüft das Schema, stellt eine Folgeabfrage, erhält die Daten und unternimmt den nächsten Schritt. Mit CLI wären dafür 10 manuelle Befehle nötig.
## 6 Antimuster bei MCP-Verbindungen
Das Wichtigste
Sechs konkrete Fehler, die Vibe-Codern in ihren ersten Wochen mit MCP häufig passieren. Jedes Antimuster lässt sich in einer Minute beheben: `claude mcp list` öffnen, die Liste prüfen und Scopes und Hooks kontrollieren. Die meisten Probleme lassen sich lösen, indem man einen unnötigen Server entfernt, nicht indem man einen neuen hinzufügt; dieser Abschnitt ist eine kurze Checkliste, die du von oben nach unten durchgehen kannst.
1. **MCP-Sammelalbum.** Du hast „für alle Fälle“ 10 Server verbunden; Claude ist verwirrt, welches Tool es aufrufen soll, und die Antworten verstopfen den Kontext. Lösung: Behalte 3–5 Server für das aktuelle Projekt und entferne den Rest mit `claude mcp remove`.
2. **Schreibzugriff auf eine Produktionsdatenbank.** Du hast Postgres MCP ohne `--readonly`, separaten Benutzer oder Allowlist-Hook mit einer Produktionsdatenbank verbunden. Ein Prompt – „Lösche die Testeinträge“ – und schon sind Produktionsdaten gelöscht. Lösung: eine separate Datenbankrolle mit geprüften Nur-Lese-Rechten, gegebenenfalls der Nur-Lese-Modus des Servers und getestete Toolkontrollen. Eine Präfix-Blacklist `DROP|TRUNCATE|DELETE` ist keine ausreichende Autorisierung.
3. **Personenbezogene Daten ohne Anonymisierung.** Du hast direkt eine Datenbank mit E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Passdaten von Kunden verbunden. Claude sieht die Daten, und sie landen in den Anthropic-Logs. Lösung: eine VIEW oder zwischengeschaltete API-Route, die maskierte Daten wie `j***@gmail.com` zurückgibt.
4. **MCP statt Skill.** Du musst „einen Verkaufsbericht im Format X erstellen“ – eine Routineaufgabe, die ein Skill mit einem fertigen Prompt löst. Erstelle dafür keinen MCP-Server.
5. **MCP statt Open-Source-CLI.** Du musst ein PDF in Text umwandeln. Dafür gibt es `pdftotext`. Baue kein „PDF-MCP“ – das verschwendet nur Tokens.
6. **Tokenkosten nicht im Blick behalten.** Du siehst den verbundenen Server in `claude mcp list`, aber nicht, wie viel er in den einzelnen Gesprächen verbraucht. Nach einer Woche hast du keine Ahnung, dass „MCP 40% des Kontexts verbraucht hat und ich die ganze Zeit dafür bezahlt habe“. Lösung: Deaktiviere regelmäßig ungenutzte Server und beobachte anhand der [Verfolgung der Claude-Code-Nutzungsgrenzen](https://ailoot.ai/blog/de/claude-code-token-limits-saving/), wie sich die Nutzung ändert.
## So behebst du Fehler bei einer MCP-Verbindung
Das Wichtigste
Die häufigsten Probleme: Der OAuth-Callback funktioniert nicht, der Servername kollidiert mit einem vorhandenen Namen oder das Tool erscheint nach `add` nicht in `claude mcp list`. Der übliche Ablauf zur Fehlerbehebung löst diese Probleme: `list` zeigt, was verbunden ist, `status` prüft die Statusanzeige, und wenn sie rot ist, liefert `logs` einen Stacktrace. Nachdem du `--scope` oder eine ENV-Variable angepasst hast, starte alles neu.
Schritt-für-Schritt-Checkliste:
1. **Ist der Server in der Liste sichtbar?**
```bash
claude mcp list
```
Wenn nicht, wurde `claude mcp add` nicht abgeschlossen. Die häufigste Ursache ist `--scope`: Du hast den Server zu `local` hinzugefügt und prüfst von einem anderen Projekt aus.
2. **Ist der Serverstatus grün?**
```bash
claude mcp status
```
Rot bedeutet, dass der Prozess nicht gestartet wurde (bei stdio) oder der Server nicht geantwortet hat (bei HTTP).
3. **Enthalten die Server-Logs etwas Nützliches?**
```bash
claude mcp logs
```
Wenn du einen Stacktrace siehst, liegt das Problem meist beim Paket (`npx` konnte es nicht finden oder die Node-Version ist niedriger als 20).
4. **Wird der OAuth-Callback nicht zurückgegeben?** Das Problem liegt meist an `--callback-port` oder einem Netzwerkfilter. Leite einen bestimmten Port weiter:
```bash
claude mcp add --transport http --callback-port 8765 [name] [url]
```
5. **Konflikt bei Toolnamen?** Zwei Server stellen ein Tool mit demselben Namen bereit, und Claude ruft das falsche auf. Verwende Tool Search (siehe vorherige H2-Überschrift) oder entferne den überzähligen Server manuell mit `claude mcp remove`.
6. **Du kannst claude.ai-Erweiterungen (Connectors) nicht sehen?** Das ist ein bekanntes Problem: Erweiterungen (Connectors) aus der claude.ai-Weboberfläche sind in Claude Code nicht verfügbar, wenn es einen API-Schlüssel verwendet. Lösung: Verbinde MCP über die CLI statt über die Weboberfläche.
## Wie geht es weiter: OAuth, eigene MCP-Server und der Plugin Marketplace
Das Wichtigste
Nach den sieben fertigen Servern sind die nächsten drei Schritte OAuth für deine eigenen HTTP-Server (wenn du MCP mit deinem Team teilen möchtest), das Schreiben eines eigenen MCP für einen speziellen Dienst und die Verbindung mit Anthropic‘s Plugin Marketplace. Der Marketplace startete am 9. Oktober 2025 und bündelt MCP in Plugins, die sich mit einem einzigen Befehl installieren lassen.
Der Plugin Marketplace beschleunigt die Arbeit für alle, die sich keine Installationsbefehle merken möchten. Das Format ist ein Manifest `.claude-plugin/marketplace.json`, das eine Gruppe von Servern in einem Paket beschreibt.
Ein Plugin aus dem Marketplace installieren:
```bash
claude plugin install
```
Ein Plugin kann mehrere MCP-Server, Skills und Subagents zugleich enthalten – ein gebündeltes Setup für ein bestimmtes Szenario: E-Commerce, Marketing oder eine Rechtsabteilung.
Schreibe deinen eigenen MCP-Server nach der Spezifikation `modelcontextprotocol.io`. Eine minimale Vorlage verwendet das Python- oder TypeScript-SDK von Anthropic; anschließend beschreibst du die Tools und verbindest einen Transport. Die Komplexität ist mit dem Schreiben einer REST-API mit FastAPI vergleichbar.
Wenn dein Projekt bereits über eine [konfigurierte CLAUDE.md](https://ailoot.ai/blog/de/claude-md-template/) und ein Verständnis von [Context Engineering](https://ailoot.ai/blog/de/context-engineering/) verfügt, dauert es einen Tag, dein eigenes MCP hinzuzufügen. Ohne diese Grundlagen solltest du sie zuerst lernen.
### Quellen
- [Model Context Protocol — offizielle Website](https://modelcontextprotocol.io/)
- [Anthropic stellt MCP vor — 25. November 2024](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)
- [Claude-Code-MCP-Dokumentation](https://code.claude.com/docs/en/mcp)
- [Claude Code: MCP Tool Search](https://code.claude.com/docs/en/mcp#scale-with-mcp-tool-search)
- [Claude-Code-Plugins-Ankündigung — 9. Oktober 2025](https://claude.com/blog/claude-code-plugins)
- [Code with Claude 2026](https://claude.com/code-with-claude)
- [modelcontextprotocol/servers — offizielles Verzeichnis](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
- [github/github-mcp-server](https://github.com/github/github-mcp-server)
- [microsoft/playwright-mcp](https://github.com/microsoft/playwright-mcp)
- [bytebase/dbhub — Postgres MCP](https://github.com/bytebase/dbhub)
- [getsentry/sentry-mcp](https://github.com/getsentry/sentry-mcp)
- [makenotion/claude-code-notion-plugin](https://github.com/makenotion/claude-code-notion-plugin)
- [Notion-MCP-Anleitung](https://developers.notion.com/guides/mcp/get-started-with-mcp)
- [Anthropic-Claude-Code-Repository — Issues und Changelog](https://github.com/anthropics/claude-code)
Um weiter mit Modellen zu arbeiten, gehe zu [Ailoot](https://ailoot.ai/).
## Fragen und Antworten
### Macht dieser Hook den Zugriff auf Produktionsdatenbanken schreibgeschützt?
Nein. Das Beispiel sperrt alle passenden MCP-Familien und klassifiziert kein SQL. Nur-Lese-Verhalten muss eine eigene Datenbankrolle mit geprüften Nur-Lese-Rechten durchsetzen. Hooks sind eine zusätzliche Kontrolle.
### Wie teste ich die Hookabdeckung?
Prüfe in einer isolierten Sitzung die Ablehnung passender Toolnamen für Lesen und Schreiben, auch bei kleingeschriebenem SQL oder vorangestellten Kommentaren. Prüfe danach, dass ein fremdes Tool außerhalb des Musters liegt. Dieser nicht abgedeckte Weg braucht eigene Berechtigungen oder Regeln.
## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio
Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle.
Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.
Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.