Wenn Sie sich in Technologiekreisen bewegen, haben Sie wahrscheinlich schon von Claude Code und dem Model Context Protocol (oder MCP) gehört. Es ist ein großes Thema unter Entwicklern, da es verspricht, KI-Modelle wie Anthropic's Claude mit allen möglichen externen Tools zu verbinden und zu steuern. Stellen Sie sich vor, es wäre, als würde man einer KI einen Satz Schlüssel zur digitalen Welt geben.
Aber während Ingenieure sich über Befehlszeilen und JSON-Dateien freuen, was bedeutet das eigentlich für alle anderen? Wenn Sie ein Support-Team leiten, die IT verwalten oder in der Betriebsführung arbeiten, sind Sie wahrscheinlich mehr an den Ergebnissen interessiert, an einer intelligenteren, unabhängigeren KI, als an den technischen Kunststücken, die erforderlich sind, um dorthin zu gelangen.
Dieser Artikel ist für Sie. Wir werden erklären, was das Claude Code MCP in einfachen Worten ist. Wir werden besprechen, was es tut, die coolen Dinge, die es verspricht, und dann ein praktisches Claude Code MCP-Tutorial durchgehen, das zeigt, warum es ein Traum für Entwickler, aber ein Albtraum für Geschäftsteams sein kann. Und schließlich zeigen wir Ihnen einen viel einfacheren Weg, um all die Power zu nutzen, ohne eine einzige Zeile Code zu berühren.
Ein Claude Code MCP-Tutorial: Das Model Context Protocol (MCP) verstehen
Also, was ist das Model Context Protocol? Der einfachste Weg, darüber nachzudenken, ist wie ein universeller Reiseadapter für KI. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Menge Elektronik, einen europäischen Haartrockner, eine japanische Spielkonsole und ein amerikanisches Telefonladegerät, aber Sie sind in einem Hotel mit nur einer Art von Steckdose. MCP ist der Adapter, der es all Ihren Geräten ermöglicht, sich ohne spezielle Lösung für jedes einzelne anzuschließen.
Es ist ein Standard, der es einer KI-Anwendung ermöglicht, mit jedem kompatiblen Tool, jeder Datenbank oder API in einer einzigen Sprache zu kommunizieren. Das bedeutet, dass ein Entwickler nicht jedes Mal neuen Code schreiben muss, wenn er möchte, dass seine KI eine Verbindung zu einem neuen Dienst wie Jira, Slack oder GitHub herstellt.
Auf einer grundlegenden Ebene funktioniert es mit ein paar Schlüsselelementen:
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Der Host: Dies ist die App, in der Sie arbeiten, wie das Claude Code-Befehlszeilentool oder die Claude Desktop-App.
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Der MCP-Server: Dies ist ein kleines Programm, das als Gateway zu einem externen Tool fungiert. Beispielsweise weiß ein GitHub MCP-Server, wie man GitHub-spezifische Dinge wie das Erstellen von Issues oder das Überprüfen von Code erledigt.
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Der MCP-Client: Dies ist der Vermittler innerhalb des Hosts, der mit allen verschiedenen MCP-Servern kommuniziert.
graph TD
A[Benutzer in Host-App (z.B. Claude Code)] --> B{MCP-Client};
B --> C[MCP-Server für Tool A (z.B. GitHub)];
B --> D[MCP-Server für Tool B (z.B. Slack)];
C --> E[Externes Tool A (GitHub API)];
D --> F[Externes Tool B (Slack API)];
Diese Server geben der KI drei Hauptfähigkeiten:
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Tools: Dies sind Aktionen, die die KI ausführen kann, wie
create_jira_ticketodersend_slack_message. -
Ressourcen: Dies sind Daten, die die KI nachschlagen kann, wie eine Seite aus Ihrem Confluence Wiki oder Kundendaten aus einer Datenbank.
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Prompts: Dies sind vorgefertigte Vorlagen, die Sie mit Slash-Befehlen für häufige Aufgaben, die Sie immer wieder ausführen, verwenden können.
Im Grunde baut MCP eine standardisierte Brücke zwischen dem Gehirn der KI und den digitalen Tools, die sie benötigt, um tatsächlich Dinge zu erledigen.
Das Versprechen des Claude Code MCP-Tutorials: Was können Sie mit Claude Code und MCP tun?
Wenn Sie Claude über MCP mit Ihren Tools verbinden, geben Sie ihm im Grunde digitale Arme und Beine, um mit der Welt zu interagieren. Es hört auf, nur ein Chatbot zu sein, und beginnt wie ein Assistent zu agieren, der komplexe, mehrstufige Aufgaben erledigen kann, die früher eine Person erforderten.
Deshalb ist die Entwickler-Community so begeistert. Plötzlich können Sie Ihre KI Dinge tun lassen, die klingen, als wären sie direkt aus einem Science-Fiction-Film entnommen.
Hier sind einige Beispiele aus der realen Welt, was möglich wird:
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Automatisieren von Entwicklungs-Workflows: Ein Entwickler könnte etwas so Einfaches eingeben wie: "Implementiere das Feature im JIRA-Ticket ENG-4521 und öffne einen PR auf GitHub." Die KI könnte dann das Jira-Ticket lesen, den notwendigen Code schreiben und ihn zur Überprüfung einreichen, alles von selbst.
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Analyse von Produktionsdaten: Anstatt manuell durch Protokolle zu wühlen, kann ein Ingenieur fragen: "Überprüfe Sentry und Statsig, um zu sehen, wie das Feature ENG-4521 genutzt wird." Die KI verbindet sich mit diesen Diensten und liefert eine Analyse zurück.
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Integration mit Geschäftstools: Workflows können jetzt zwischen einem Dutzend verschiedener Apps springen. Sie könnten Claude bitten, "Unsere Standard-E-Mail-Vorlage mit den neuen Figma-Designs zu aktualisieren, die gerade in Slack gepostet wurden."
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Verwaltung von Cloud-Infrastruktur: Sie können sogar Server mit einfachem Englisch verwalten. Ein Prompt wie "Liste alle meine Apps auf DigitalOcean auf und deploye eine neue aus diesem GitHub-Repo" wird zu einem realen, ausführbaren Befehl.
Die große Idee ist eine Zukunft, in der KI-Assistenten in jeden Teil eines technischen Workflows integriert sind. Sie können ein hochgestecktes Ziel verstehen und dann herausfinden, wie sie eine Vielzahl verschiedener Tools nutzen können, um es zu erreichen. Es ist ein großer Schritt in Richtung KI, die wirklich eigenständig handeln kann. Aber wie wir sehen werden, ist es nicht so einfach, dorthin zu gelangen, wie es scheint.
Die Realität dieses Claude Code MCP-Tutorials: Eine praktische Entwicklererfahrung
Das klingt alles erstaunlich, nicht wahr? Der Haken ist, dass die Einrichtung ein sehr technischer Prozess ist, der für Entwickler gedacht ist. Dies ist keine Funktion, die Sie einfach in einem Einstellungsmenü aktivieren. Dieser Teil unseres Claude Code MCP-Tutorials zeigt Ihnen, warum die Einrichtung viel komplizierter ist als das einfache Versprechen.
Zunächst einmal ist das Verbinden eines Tools kein einfacher Klick. Es bedeutet, ein Befehlszeilen-Terminal zu öffnen und spezifische Befehle wie claude mcp add... auszuführen. Sie müssen die richtigen Namen, Pfade und Argumente angeben, und ein einziger Tippfehler kann alles zum Scheitern bringen. Zum Beispiel bedeutet das Einrichten eines Servers oft, dass Sie sensible Informationen wie Ihre geheimen API-Schlüssel direkt in den Befehl eingeben müssen.
Als nächstes wird die Konfiguration selbst in Klartextdateien im JSON-Format gespeichert, einem Datenformat, das Computer lieben, aber Menschen als sehr unnachgiebig empfinden. Ein einziges falsch gesetztes Komma oder eine Klammer in Ihrer .claude.json oder claude_desktop_config.json Datei kann alles zum Absturz bringen, und herauszufinden, was schiefgelaufen ist, kann wirklich mühsam sein. Einige Leute mussten sogar ihre eigenen Tools entwickeln, nur um all ihre verschiedenen Suchtools zu verwalten.
Dieses Video bietet eine vollständige Anleitung, wie man MCP-Server zu Claude Code hinzufügt und die technischen Schritte veranschaulicht.
Darüber hinaus müssen Sie API-Schlüssel für jeden einzelnen Dienst, den Sie verbinden möchten, generieren und verwalten. Dies beinhaltet das Einloggen in das Entwicklerportal jedes Tools, das Erstellen eines neuen Tokens und das sorgfältige Einfügen an der richtigen Stelle. Sie müssen auch Konzepte wie Installations-"Scopes" (lokal, Projekt oder Benutzer) verstehen, um zu steuern, wo das Tool verfügbar ist.
Schließlich, wenn Dinge schiefgehen, und das werden sie, bedeutet die Fehlersuche, dass Sie Protokolldateien lesen, nach Timeout-Fehlern suchen und Dateipfade debuggen. Das ist alles ein normaler Arbeitstag für einen Ingenieur, aber ein kompletter Showstopper für einen Support-Agenten oder einen IT-Manager.
Der Engpass wird offensichtlich: Während MCP unglaublich mächtig ist, macht es Sie völlig abhängig von Ihrem Engineering-Team. Wenn ein Support-Team eine neue Wissensquelle hinzufügen oder ändern möchte, wie die KI Tickets eskaliert, können sie es nicht selbst tun. Sie müssen ein Ticket einreichen und warten, bis ein Entwickler den Code bearbeitet.
| Funktion | Das Versprechen | Die Realität für ein Support-Team |
|---|---|---|
| Tool-Integration | Nahtlose Verbindung zu jedem Tool. | Benötigt einen Entwickler, um die Befehlszeile zu verwenden und JSON-Dateien zu bearbeiten. |
| Anpassung | KI-Workflows für jeden Bedarf maßschneidern. | Jede Änderung erfordert technische Fähigkeiten und Updates der Konfigurationsdateien. |
| Einrichtungszeit | Schnell verbunden. | Kann Stunden der Fehlersuche, Pfadsuche und Debugging erfordern. |
| Wartung | Standardisiert und einfach. | Abhängig von der Technik, um Tools zu aktualisieren und API-Schlüssel zu verwalten. |
Die einfachere Alternative zu einem Claude Code MCP-Tutorial: KI-Support-Automatisierung ohne die Befehlszeile
Was also, wenn Sie eine KI möchten, die in Ihre Tools integriert ist, aber nicht den technischen Aufwand, der damit verbunden ist? Hier kommen Plattformen wie eesel AI ins Spiel. eesel AI wurde speziell für Geschäftsteams in Support, ITSM und Betrieb entwickelt, die Automatisierung benötigen, die einfach funktioniert.
Vergleichen wir den entwicklerorientierten MCP-Ansatz mit der Art und Weise, wie eesel AI dieselben Probleme löst.
In Minuten statt Monaten starten
Während die Einrichtung von MCP-Servern einem Ingenieur Stunden oder sogar Tage der Konfiguration kosten kann, bietet eesel AI eine viel einfachere, do-it-yourself Einrichtung. Sie können sich anmelden, Ihr Helpdesk verbinden und in wenigen Minuten einen grundlegenden KI-Agenten laufen lassen, ohne Verkaufsgespräche, obligatorische Demos oder Befehlszeilen.
Ein-Klick-Integrationen ohne Code
Anstatt claude mcp add für jedes einzelne Tool auszuführen, bietet eesel AI Ihnen ein Dashboard mit echten Ein-Klick-Integrationen. Möchten Sie Ihr Zendesk Helpdesk, Ihre Confluence Wissensdatenbank und Ihre internen Slack Kanäle verbinden? Klicken Sie einfach auf einen Button, autorisieren Sie die Verbindung, und Sie sind fertig. Die Plattform kümmert sich um all die komplizierten Dinge im Hintergrund.
Volle Kontrolle mit einer visuellen Workflow-Engine
Vergessen Sie das Bearbeiten von JSON-Dateien, um Ihrer KI zu sagen, was sie tun soll. eesel AI bietet einen leistungsstarken, aber einfach zu bedienenden Prompt-Editor und eine visuelle Workflow-Engine.
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Benutzerdefinierte Aktionen: Sie können Ihre KI ganz einfach so einrichten, dass sie komplexe Aktionen ausführt, wie das Nachschlagen von Bestelldetails in Shopify, Tickets zu triagieren durch das Hinzufügen von Tags in Freshdesk oder das Eskalieren eines Gesprächs an eine bestimmte Person. Kein Coding erforderlich.
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Selektive Automatisierung: Verwenden Sie einfache, visuelle Regeln, um genau zu entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können klein anfangen, indem Sie es mit häufigen "How-to"-Fragen umgehen lassen, und alles andere automatisch eskalieren. Diese Ebene der Kontrolle ist mit einem starren, codebasierten System einfach nicht möglich.
Sicher in einer Sandbox-Umgebung testen
Eine der größten Sorgen bei einem entwicklergeführten Rollout ist das Risiko. Woher wissen Sie, ob die KI korrekt mit echten Kunden interagiert? eesel AI löst dies mit einem großartigen Simulationsmodus. Bevor Sie Ihre KI aktivieren, können Sie sie gegen Tausende Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Sandbox laufen lassen. Sie können genau sehen, wie sie reagiert hätte, eine genaue Vorhersage Ihrer Automatisierungsrate erhalten und alle Lücken in Ihrer Wissensdatenbank finden, alles ohne Risiko für Ihre Kunden.
Claude Code MCP-Tutorial: Wählen Sie das richtige Werkzeug für die Aufgabe
Claude Code mit MCP ist eine wirklich aufregende Entwicklung für Ingenieure. Es bietet eine leistungsstarke, flexible und standardisierte Möglichkeit, benutzerdefinierte KI-Workflows zu erstellen und eröffnet eine neue Welt von KI-gestützten Coding-Assistenten. Für Menschen, die im Terminal leben und atmen, ist es ein großer Fortschritt.
Für Geschäftsteams im Kundensupport, in der IT und im internen Betrieb sind die technischen Hürden jedoch einfach zu hoch. Der Weg zur Automatisierung sollte nicht bedeuten, dass man für jede kleine Anpassung oder neue Integration von seinem Engineering-Team abhängig ist.
Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, diese Lücke zu schließen. Sie bieten Ihnen die gleichen leistungsstarken Ergebnisse, eine KI, die Kontext verstehen, sich mit Ihren Tools verbinden und Maßnahmen ergreifen kann, aber sie tun dies über eine Self-Service-Plattform ohne Code, die jeder nutzen kann. Es geht darum, das richtige Werkzeug für die Aufgabe zu wählen, und für die Geschäftsautomatisierung bedeutet das, etwas zu wählen, das Ihnen sowohl Einfachheit als auch Kontrolle bietet.
Bereit, Ihre Support-Workflows ohne Komplexität zu automatisieren?
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Häufig gestellte Fragen
Während das Tutorial nützlich ist, um die Kernkonzepte zu verstehen, ist die praktische Einrichtung sehr technisch und für Ingenieure konzipiert. Für Geschäftsteams ist es effizienter, eine No-Code-Plattform zu nutzen, die dieselbe Leistung bietet, ohne dass Sie eine Befehlszeile berühren müssen.
Die wichtigste Erkenntnis ist, dass MCP ein leistungsstarker Standard für die Integration von KI-Tools ist, aber erhebliche technische Ressourcen erfordert, um eingerichtet und gewartet zu werden. Dies schafft eine Abhängigkeit, die Geschäftsteams verlangsamen kann, die ihre Automatisierungen schnell anpassen müssen.
Das können Sie, aber dadurch wird Ihr Team bei jeder Änderung, vom Hinzufügen einer neuen Wissensquelle bis zur Anpassung einer Automatisierungsregel, von der Technik abhängig. Eine No-Code-Alternative ermöglicht es Ihrem Team, ihre eigenen Workflows zu verwalten, ohne ein Ticket einreichen und warten zu müssen.
Das Ziel ist ähnlich, eine KI, die in Ihre Geschäftstools integriert ist, aber der Prozess und die Verantwortung sind völlig unterschiedlich. Der MCP-Ansatz ist entwicklergeführt und starr, während No-Code-Plattformen für Geschäftsanwender entwickelt wurden, um ihre eigene Automatisierung mit visuellen, benutzerfreundlichen Schnittstellen zu steuern.
Es ist die ideale Wahl für Entwickler, die benutzerdefinierte KI-Coding-Assistenten erstellen oder KI tief in ihren eigenen Softwareentwicklungszyklus integrieren. Für Geschäftsprozessautomatisierung im Support, IT oder Betrieb ist eine selbstbedienbare No-Code-Plattform die praktischere und effizientere Lösung.
