Agentisches Codieren ist nicht mehr nur ein Konzept aus einem Sci-Fi-Film; es passiert wirklich, und Anthropic's Claude Code ist eines der Werkzeuge, die den Weg weisen. Es ist ein AI-Coding-Assistent, der direkt in Ihrem Terminal arbeitet und bereit ist, bei komplexen Aufgaben zu helfen. Aber seine wahre Stärke entfaltet sich, wenn Sie ihm erlauben, mit der Außenwelt zu kommunizieren. Hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel, das als universelle Brücke zu externen Tools und Datenquellen fungiert.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die Claude Code MCP-Tools, zeigt Ihnen einige leistungsstarke Anwendungsmöglichkeiten und spricht offen über die Herausforderungen bei der Einrichtung.
Was sind Claude Code MCP-Tools?
Bevor wir zu tief einsteigen, lassen Sie uns die Terminologie klären. Denken Sie daran wie folgt:
-
Claude Code ist der AI-Assistent selbst. Es ist das Gehirn, mit dem Sie in Ihrer Befehlszeilenschnittstelle chatten, um Code zu schreiben, zu debuggen und zu verwalten.
-
Das Model Context Protocol (MCP) ist der Open-Source-Standard, der es der AI ermöglicht, mit anderen Anwendungen zu kommunizieren. Es ist so etwas wie ein USB-C-Anschluss für AI, der eine standardisierte Möglichkeit schafft, verschiedene Tools und Datenquellen anzuschließen.
-
Claude Code MCP-Tools sind die eigentlichen Verbindungsstücke oder Server, die diese Kommunikation ermöglichen. Sie sind es, die Claude Code mehr als nur Text generieren lassen, sie ermöglichen es ihm, Dateien zu lesen, eine Datenbank abzufragen oder ein Ticket in Ihrer Projektmanagement-App zu überprüfen.
Ohne MCP ist Claude Code ein intelligentes, aber isoliertes Tool. Mit MCP-Tools wird es zu einem aktiven Helfer in Ihrem Entwicklerteam, der die gleiche Software nutzen kann, die Sie täglich verwenden.
Was können Sie tatsächlich mit Claude Code MCP-Tools tun?
Wenn Sie Claude Code mit Ihrer Entwicklungsumgebung verbinden, können Sie einige ziemlich komplexe Workflows automatisieren und über das bloße Generieren von Code-Snippets hinausgehen.
Automatisieren Sie Ihren Entwicklungslebenszyklus mit Claude Code MCP-Tools
Stellen Sie sich vor, Sie verbinden Ihren AI-Assistenten direkt mit Ihren Projektmanagement- und Versionskontrollsystemen. Mit MCP-Tools können Sie das Wechseln zwischen einem Dutzend Tabs stoppen und einfach Befehle von Ihrem Terminal ausgeben.
Zum Beispiel könnten Sie Claude bitten, "die Funktion im Jira-Ticket ENG-4521 zu implementieren und einen PR auf GitHub zu erstellen." Die AI kann dann eine Verbindung zu Jira herstellen, um das Ticket zu lesen, den Code zu schreiben und einen GitHub MCP-Server oder das gh CLI zu verwenden, um eine Pull-Anfrage zu öffnen. Sie könnten es auch mit Tools wie Linear verbinden, um den Projektstatus zu überprüfen oder Probleme zu aktualisieren, ohne jemals Ihre Befehlszeile zu verlassen.
Verwenden Sie Live-Daten und Echtzeitdienste mit Claude Code MCP-Tools
Einer der Hauptnachteile eines großen Sprachmodells ist, dass sein Wissen statisch ist. MCP-Tools helfen, dieses Problem zu lösen, indem sie Claude Code Zugang zu Live-Informationen geben.
Dies eröffnet viele Möglichkeiten. Sie könnten es mit Ihrer PostgreSQL-Datenbank verbinden und Fragen in einfachem Englisch stellen, wie z.B. „Finde die E-Mails der ersten 10 Benutzer, die sich für das neue Feature angemeldet haben.“ Oder Sie könnten es mit einem Fehlerüberwachungsdienst wie Sentry verbinden und fragen: „Überprüfe Sentry, um zu sehen, wie oft der Fehler aus ENG-4521 in der Produktion auftritt.“ Es kann sogar mit API-Design-Plattformen wie Apidog verbunden werden, um die neuesten API-Spezifikationen abzurufen und Client-Code zu generieren, der perfekt passt.
Überbrücken Sie die Lücke zwischen Design und Code mit Claude Code MCP-Tools
Die Übergabe vom Design zur Entwicklung kann manchmal ein Engpass sein. MCP-Tools können helfen, dies zu glätten, indem sie Ihre AI direkt mit Designplattformen verbinden.
Mit einem Figma MCP-Server könnten Sie Claude eine Eingabeaufforderung geben wie: "Aktualisiere unsere E-Mail-Vorlage mit den neuen Designs, die gerade in Figma geteilt wurden." Die AI kann dann auf die Designdateien zugreifen, herausfinden, was sich geändert hat, und das richtige HTML und CSS generieren. Dies spart nicht nur eine Menge Zeit, sondern reduziert auch die Wahrscheinlichkeit, bei der Implementierung einen manuellen Fehler zu machen.
Erste Schritte: Wie man Claude Code MCP-Tools einrichtet
Okay, Sie sehen das Potenzial. Jetzt zum praktischen Teil: Wie bekommen Sie diese Tools tatsächlich zum Laufen? Hier kann es etwas chaotisch werden. Die Einrichtung ist leistungsstark, aber definitiv für Entwickler gedacht, die sich im Terminal wohlfühlen und Konfigurationsdateien bearbeiten können.
Die zwei Wege zur Konfiguration von Claude Code MCP-Tools
Im Allgemeinen haben Sie zwei Möglichkeiten, Ihre Claude Code MCP-Tools zu konfigurieren. Die Standardmethode ist die Verwendung des Befehls claude mcp add in Ihrem Terminal. Dies startet einen CLI-Assistenten, der Sie durch die Einrichtung führt, aber er ist nicht sehr nachsichtig. Ein einziger Tippfehler bedeutet oft, dass Sie den Prozess abbrechen und von vorne beginnen müssen.
Dies wird noch komplizierter für Windows-Benutzer, die oft einen cmd /c Wrapper verwenden müssen, um Node.js-basierte Server korrekt auszuführen. Es ist ein bekanntes Problem, das eine weitere Komplexitätsebene zu einem bereits technischen Prozess hinzufügt.
Die andere Option, die viele Power-User bevorzugen, besteht darin, die .claude.json Konfigurationsdatei direkt zu bearbeiten. Dies gibt Ihnen mehr Kontrolle und erleichtert die Verwaltung komplizierter Setups mit einer Vielzahl von Umgebungsvariablen und API-Schlüsseln. Natürlich erfordert dies ein solides Verständnis von JSON und der spezifischen Dateistruktur, die Claude Code erwartet.
Ein Blick auf einige beliebte Claude Code MCP-Tools
Es gibt Dutzende von MCP-Servern, von offiziellen Integrationen bis hin zu Tools, die von der Community erstellt wurden. Hier sind einige beliebte, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was Sie tun können.
| Tool-Name | Hauptanwendungsfall | Einrichtungsmethode | Hauptvorteil |
|---|---|---|---|
| Atlassian MCP | Interaktion mit Jira-Tickets und Confluence Dokumenten | Remote SSE Server (URL) | Projektaufgaben verwalten und Dokumentation nachschlagen, ohne das Terminal zu verlassen. |
| Sentry MCP | Fehler überwachen und Produktionsprobleme debuggen | Remote HTTP Server (URL) | Fragen zu Anwendungsfehlern stellen und Stack-Traces in Echtzeit überprüfen. |
| Notion MCP | Dokumente lesen, Seiten aktualisieren und Aufgaben verwalten | Remote HTTP Server (URL) | Integrieren Sie Ihre Projektpläne und Ihr Wissen aus Notion in Ihren Coding-Workflow. |
| Puppeteer MCP | Webbrowser-Interaktionen automatisieren | Lokaler Server (Erfordert Git-Klon & Installation) | UI-Tests durchführen, Webinhalte scrapen und Aufgaben in einem Browser automatisieren. |
| Dateisystem MCP | Lokale Dateien lesen, schreiben und bearbeiten | Lokaler Server (Erfordert Git-Klon & Installation) | Ermöglicht es Claude, direkt den Code Ihrer Projekte zu ändern, READMEs zu aktualisieren und Dateien zu verwalten. |
Dieses Video bietet einen Überblick über mehrere beliebte MCP-Server, die Sie verwenden können, um Ihren Claude Code-Workflow zu verbessern.
Der Realitätscheck: Herausforderungen des Claude Code MCP-Tools-Ökosystems
Während das Potenzial von MCP enorm ist, ist es wichtig, realistisch über den damit verbundenen Aufwand zu sein. Dieses Ökosystem ist ein fantastischer Spielplatz für Entwickler, die agentische Workflows erstellen, aber es gibt einige Herausforderungen, die es zu einer schwierigen Lösung für die breitere Geschäftsautomatisierung machen.
Die Kopfschmerzen bei der Einrichtung und Wartung von Claude Code MCP-Tools
Wie bereits erwähnt, ist der Einstieg nicht gerade ein Spaziergang im Park. Sie arbeiten mit einer Befehlszeilenschnittstelle, bearbeiten JSON-Dateien von Hand und verwalten sicher alle Ihre API-Schlüssel und Umgebungsvariablen. Jedes Tool hat seine eigenen Einrichtungsschwierigkeiten, und Sie können leicht einen Nachmittag mit einer frustrierenden Debugging-Sitzung verlieren. All dies summiert sich zu Entwicklerzeit, sowohl für die anfängliche Einrichtung als auch für die laufende Wartung, wenn sich Tools und APIs ändern.
Warum Claude Code MCP-Tools ein Entwicklerwerkzeug und keine Geschäftslösung sind
Hier ist das Hauptsache, die Sie sich merken sollten: Claude Code und seine MCP-Tools wurden von Entwicklern für Entwickler gebaut. Sie sind großartig für Aufgaben innerhalb des Softwareentwicklungszyklus. Aber was, wenn Sie versuchen, Geschäftsprozesse zu automatisieren?
Wenn Ihr Ziel darin besteht, einen AI-Agenten zu erstellen, der Kundensupport-Tickets in Zendesk bearbeitet, Fragen von Mitarbeitern in Slack beantwortet oder Bestellinformationen in Shopify nachschlägt, dann stehen Sie vor einem viel größeren Projekt. Sie müssten für jede einzelne Geschäftsanwendung, die Sie verwenden, einen benutzerdefinierten MCP-Server finden oder, wahrscheinlicher, erstellen und hosten. Das ist nicht nur eine Konfigurationsaufgabe; es ist ein umfassendes Ingenieurprojekt, das für die meisten Teams nicht praktikabel ist.
Ein besserer Weg für Support und interne Abläufe als Claude Code MCP-Tools: No-Code AI-Plattformen
Für die Automatisierung von Geschäftstätigkeiten ist eine dedizierte AI-Plattform eine viel direktere und effektivere Lösung. Anstatt dass ein Entwickler Tage damit verbringt, im Terminal zu basteln, kann ein Support-Manager oder IT-Leiter mit einer Plattform wie eesel AI in Minuten bessere Ergebnisse erzielen.
-
Sie können es in Minuten zum Laufen bringen. Vergessen Sie die komplexe CLI-Einrichtung. eesel AI bietet einfache Integrationen für Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk sowie Wissensquellen wie Confluence und Google Docs. Sie können am selben Tag ohne Code zu schreiben oder auf einen verfügbaren Entwickler zu warten, einsatzbereit sein.
-
Sie erhalten volle Kontrolle ohne die Befehlszeile. eesel AI ersetzt kryptische JSON-Dateien durch einen visuellen Workflow-Builder und einen benutzerfreundlichen Eingabeaufforderungs-Editor. Sie erhalten die gesamte Leistung eines benutzerdefinierten AI-Agenten, wie das Definieren seiner Persona und das Erstellen benutzerdefinierter Aktionen, jedoch über eine einfache, benutzerfreundliche Oberfläche.
-
Es vereint sofort all Ihr Geschäftswissen. eesel AI verbindet sich sofort mit all Ihren Geschäftstools. Es lernt automatisch aus vergangenen Support-Tickets, Hilfeartikel und internen Wikis, eine Aufgabe, die den Aufbau und die Wartung Dutzender separater MCP-Server erfordern würde, wenn Sie es selbst tun würden.
Die Wahl zwischen Claude Code MCP-Tools und No-Code-Plattformen
Claude Code und sein Ökosystem von MCP-Tools sind ein großer Fortschritt für Entwickler, die anspruchsvolle, agentische Coding-Workflows erstellen möchten. Die Möglichkeit, eine AI direkt mit Ihren Entwicklungstools zu verbinden, ist unglaublich leistungsstark. Diese Leistung geht jedoch mit einer Menge Einrichtungsaufwand einher und ist sehr auf die Welt der Softwareentwicklung ausgerichtet.
Wenn es darum geht, Geschäftsprozesse für den Kundenservice, IT-Support oder internes Wissensmanagement zu automatisieren, skaliert dieser DIY-Ansatz einfach nicht. Eine dedizierte, No-Code-Plattform wie eesel AI bietet eine schnellere, einfachere und robustere Lösung. Sie übernimmt die gesamte Integrationsarbeit für Sie, sodass Ihr Team sich darauf konzentrieren kann, die Arbeitsweise zu verbessern, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.
Bereit, Ihre Support-Workflows ohne den Aufwand der Befehlszeile zu automatisieren? Probieren Sie eesel AI kostenlos aus und sehen Sie, wie einfach es ist, Ihre Tools zu verbinden und Ihren ersten AI-Agenten zu starten.
Häufig gestellte Fragen
Der Hauptvorteil besteht darin, dass Claude Code mit der Außenwelt interagieren kann. Ohne diese Tools ist Claude ein isolierter Code-Generator; mit ihnen wird es zu einem aktiven Agenten, der Dateien lesen, Datenbanken abfragen und dieselben Live-Dienste und APIs nutzen kann wie Sie.
Obwohl es jeder versuchen kann, ist der Einrichtungsprozess auf Entwickler ausgerichtet, die sich mit der Befehlszeile, dem Bearbeiten von JSON-Konfigurationsdateien und dem Debuggen von Serverproblemen auskennen. Ein Junior-Entwickler könnte es herausfordernd finden, da der CLI-Assistent nicht sehr nachsichtig ist und technische Präzision erfordert.
Die sichere Verwaltung von Anmeldeinformationen ist ein manueller Prozess, der Sorgfalt erfordert. Die meisten Entwickler verwenden Umgebungsvariablen oder einen dedizierten Geheimnis-Manager und verweisen dann innerhalb der .claude.json-Konfigurationsdatei auf diese Variablen, um das Hardcoding sensibler Informationen zu vermeiden.
Das Erstellen eines eigenen Tools erfordert die Erstellung eines Servers, der dem Model Context Protocol (MCP)-Standard entspricht. Wenn Sie sich mit dem Erstellen von Webservern und APIs auskennen, ist es eine machbare, aber nicht triviale Ingenieursaufgabe, da es die gesamte Kommunikation zwischen Ihrem Dienst und der KI umfasst.
Der Hauptunterschied ist der offene Standard. MCP ist ein Open-Source-Protokoll, das eine universelle Möglichkeit bietet, Tools mit jeder kompatiblen KI zu verbinden, während viele andere Plugin-Ökosysteme proprietär und spezifisch für eine einzige Plattform sind, was zu einer Anbieterbindung führen kann.
Ja, möglicherweise. Während viele Tools Open-Source sind, sind Sie für alle Kosten verantwortlich, die mit dem Hosting verbunden sind (wenn sie als lokale oder entfernte Server betrieben werden, die Sie verwalten) und für alle API-Aufrufkosten für die Drittanbieterdienste, mit denen sie verbunden sind, wie Sentry oder Jira.
