MCP in Claude Code

Schlüsselkonzepte

Was ist MCP?

• Offener Standard, der Cloud-Code mit externen Tools und Datenquellen verbindet
• Bestimmt automatisch, wann Tools verwendet werden, um Abfragen besser zu beantworten
• Bringt Kontext aus Datenbanken, Produktivitäts-Apps und Repositories in Cloud-Code

Tools in Agentic AI

• Tools ermöglichen es Agenten (wie Cloud-Code), Aktionen auszuführen, nicht nur Text zurückzugeben
• Unterscheidet sich von traditioneller KI, die nur Textausgabe liefert
• Beispiele: Linear MCP Server für Projektmanagement, Context 7 für Dokumentation

Arten von MCP Servern

• HTTP-Server: Remote-Services, die von Anbietern gehostet werden, verbinden sich über Netzwerk
• STDIO-Server: Lokale Prozesse, die auf deinem Computer laufen

Server hinzufügen und verwalten

• Server hinzufügen mit: cloud MCP add Befehl
• Verwalten mit /MCP Befehl innerhalb einer Cloud-Code-Sitzung, um Status anzuzeigen und Server zu deaktivieren
• Durchsuche Hunderte von Konnektoren auf cloud. com/connectors

MCP-Server begrenzen

• Lokal: Nur im aktuellen Projekt für dich verfügbar
• Benutzer: Verfügbar über alle deine Projekte hinweg
• Projekt: Verwendet . mcp. json Datei, die in Versionskontrolle eingecheckt ist – das Team erhält automatisch die gleichen Server

Context Window Effizienz

• MCP-Server fügen Tool-Definitionen zum Context hinzu, auch wenn sie nicht verwendet werden
• Deaktiviere ungenutzte Server, um Context-Platz zu sparen
• CLI-Tools (z. B. gh, aws) sind effizienter im Context als MCP-Äquivalente
• Erwäge stattdessen Skills zu verwenden – sie werden nur bei Bedarf in den Context geladen
• Wenn MCP-Tools 10% des Context überschreiten, wechselt Claude automatisch in den Tool-Search-Modus

Wichtigste Erkenntnisse

• MCP ist ein offener Standard, der KI-Agenten mit externen Tools und Datenquellen verbindet, und bestimmt automatisch, wann sie verwendet werden, um Antworten über reine Textausgabe hinaus zu verbessern.

• MCP-Server gibt es in zwei Typen: HTTP-Server (remote, netzwerkbasiert) und STDIO-Server (lokale Prozesse) – verwalte sie mit cloud MCP add und /MCP Befehlen.

• Context Window Effizienz ist wichtig: MCP-Tool-Definitionen verbrauchen Context-Platz, auch wenn sie nicht verwendet werden; deaktiviere unnötige Server, bevorzuge CLI-Tools oder verwende Skills (die nur bei Bedarf geladen werden), um Context zu sparen.

• Begrenzen Sie Server angemessen: Lokal (nur aktuelles Projekt), Benutzer (alle deine Projekte) oder Projekt (geteilt über . mcp. json in Versionskontrolle für Team-Konsistenz).