Claude ist mehr als nur ein MCP-Chatbot; er revolutioniert die Branche.

Claude ist längst nicht mehr nur ein herkömmlicher Chatbot, der Fragen beantwortet oder beim Tippen hilft; er gehört zu einer neuen Generation von KI-Systemen, die auf einer tiefergehenden Ebene mit Werkzeugen und Daten interagieren können. Dieser Wandel ist mit Technologien wie MCP verbunden, die darauf abzielen, KI stärker mit der realen digitalen Welt zu verknüpfen.

Diese Entwicklung stellt einen qualitativen Sprung in der Art und Weise dar, wie Modelle der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, da sie nicht mehr auf Textkonversationen beschränkt sind, sondern in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, Daten zu analysieren und sich intelligenter und flexibler in verschiedene Anwendungen zu integrieren.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Claude über das traditionelle „Chatbot“-Konzept hinausgeht und warum MCP einen bedeutenden Schritt hin zu einer echten Revolution in der Welt der künstlichen Intelligenz darstellen könnte.

KI-gestützte Chatbots eignen sich hervorragend zum Beantworten von Fragen und Analysieren von Texten, sind aber in der Regel durch ihre integrierten Tools eingeschränkt. Das MCP-Protokoll ändert dies, indem es eine standardisierte Methode für Chatbots bereitstellt, um sich mit externen Diensten zu verbinden. So können Sie Ihren Chatbot tatsächlich zur Erledigung von Aufgaben einsetzen.

Claude – Code Terminal – Läuft auf einem iPad mit Tastaturhülle auf einem Holzschreibtisch – 1 Claude: Mehr als nur ein MCP-Chatbot, er revolutioniert

Inhaltsverzeichnis

Was ist MCP und warum ist es wichtig?

Universeller Anschluss für Ihren Chatbot

MCP steht für Model Context Protocol. Es handelt sich um einen offenen Standard, der von Anthropic, den Entwicklern des Chatbots Claude, eingeführt wurde. Er dient als standardisierte Methode zur Anbindung externer Dienste an Ihren Chatbot.

Vor der Einführung von MCP war es zwar möglich, KI-gestützte Chatbots mithilfe spezieller Konnektoren mit externen Diensten zu verbinden, diese funktionierten jedoch in der Regel nur mit einem bestimmten Dienst und waren schwer wiederzuverwenden oder zu warten. MCP ermöglicht es nun jedem kompatiblen KI-Client, über ein gemeinsames Framework mit jedem kompatiblen externen Dienst zu kommunizieren und vereinfacht so die Integration von Diensten in KI-gestützte Chatbots.

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Obwohl der Standard von Anthropic entwickelt wurde, wird er auch von anderen Plattformen wie ChatGPT und Google übernommen. Mithilfe von MCP kann sich Ihr KI-gestützter Chatbot von einem textbasierten Chatbot zu einem Arbeitsassistenten weiterentwickeln, der in Ihrem Namen Aktionen ausführen kann.

Was Sie mit Cloud und MCP machen können

Setzen Sie Claude ein, um Maßnahmen zu ergreifen.

Claude ist mehr als nur ein Chatbot; er ist ein MCP-Chatbot, der die Branche revolutioniert.

Anthropic hat das MCP-Protokoll eingeführt, daher ist es nicht verwunderlich, dass die Cloud eine der einfachsten Möglichkeiten zur Nutzung vernetzter Dienste bietet. Es gibt eine Vielzahl von MCP-Konnektoren, die in der Cloud verwendet werden können und die es ermöglichen, Aktionen außerhalb des Chatbots selbst durchzuführen.

Es gibt einen Dateisystem-Connector, mit dem Cloud Dateien und Ordner auf Ihrem lokalen Computer lesen, schreiben und erstellen kann, einen GitHub-Connector, mit dem Sie Cloud Pull-Anfragen verwalten oder Code durchsuchen können, einen Notion-Connector, mit dem Seiten gelesen oder neue Datenbankeinträge hinzugefügt werden können, und sogar einen Slack-Connector, mit dem Sie Slack-Nachrichten direkt aus Cloud senden können.

Falls für einen bestimmten Dienst kein MCP-Konnektor verfügbar ist, kann Cloud in manchen Fällen einen solchen für Sie erstellen und Sie können Ihren eigenen MCP-Server betreiben, um die Verbindung zu diesem Dienst herzustellen. Dies ist zwar nicht immer möglich, stellt aber eine hervorragende Methode dar, um mehrere Dienste in Cloud zu integrieren.

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Zum Beispiel führe ich gerade Folgendes aus: Qwen3-TTS Text-to-Speech-Modell Ich habe meinen Mini-PC verwendet, um Sprachansagen für meine Smart Speaker zu erstellen. Ich wollte die Sprachausgabe direkt aus der Cloud generieren können, um beispielsweise mehrere Audiodateien für dieselbe Nachricht mit unterschiedlichem Wortlaut erstellen zu können, anstatt immer dieselbe Antwort zu erhalten. Mithilfe der Cloud habe ich einen benutzerdefinierten MCP-Connector entwickelt, der es mir ermöglicht, Sprache direkt in Cloud-Konversationen zu generieren.

So richten Sie MCP in der Cloud ein

Verbinden Sie Ihren ersten MCP-Server

Die Einrichtung gängiger MCP-Konnektoren in der Cloud ist unkompliziert. Es gibt offizielle MCP-Konnektoren, sogenannte „Konnektoren“, für Dienste wie Google Kalender, Slack, GitHub und Mehr. Diese Konnektoren können Sie direkt in der Cloud ohne zusätzliche Konfiguration verbinden.

Klicken Sie im Chat mit Claude auf das „+“-Symbol. Bewegen Sie den Mauszeiger über „Connectors“ und klicken Sie dann auf „Connectors verwalten“. Klicken Sie erneut auf das „+“-Symbol und wählen Sie „Connectors durchsuchen“. Sie können nun einen der verfügbaren Connectors auswählen und installieren. Claude konfiguriert anschließend alles für Sie. Alternativ können Sie „Benutzerdefinierten Connector hinzufügen“ auswählen und einen Namen sowie eine URL für Ihren Remote-MCP-Server angeben.

Um ein lokales benutzerdefiniertes MCP hinzuzufügen, müssen Sie die Serverdetails in die Datei einfügen. claude_desktop_config.json Für Sie. Diese Datei befindet sich in ~/Library/Application Support/Claude/ Auf macOS und in %APPDATA%Claude Unter Windows können Sie einen Eintrag unter dem Schlüssel hinzufügen. mcpServersIm folgenden Format:

{
  "mcpServers": {
    "my-custom-server": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/your/server.py"]
    }
  }
}

Der Befehl ist das Programm, das Ihren Code ausführt, und das kann sein Python أو node أو uv Oder irgendetwas anderes.

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Starten Sie Claude abschließend neu. Wenn Sie dann im Chatfenster auf das „+“-Symbol (Pluszeichen) klicken, sollte Ihr MCP zusammen mit allen anderen Konnektoren aufgelistet sein.

MCP-Beschränkungen

Claude ist weniger restriktiv als ChatGPT.

Quelle: Andrew Heinzman / How-To Geek

MCP kann Ihren KI-gestützten Chatbot zwar deutlich nützlicher machen, ist aber nicht perfekt. Es gibt weiterhin Einschränkungen, und es birgt Risiken. MCP-Server können echte Daten lesen und schreiben, und da Chatbots Fehlinterpretationen entwickeln können, besteht beim Einsatz von MCP die Gefahr, wichtige Daten zu verlieren.

Nicht alle MCPs sind gleich effektiv oder bieten den benötigten Zugriff. Offizielle Konnektoren sind zuverlässig, Community-MCP-Server hingegen sind nicht immer völlig vertrauenswürdig oder gut gewartet. Zudem besteht das Risiko von Command Injection, bei dem schädlicher Inhalt auf einer Webseite oder in einer Datei KI dazu verleiten kann, das verbundene Tool zu missbrauchen. Anthropic hat Maßnahmen ergriffen, um dieses Risiko zu minimieren.

Es ist wichtig, diese Risiken bei der Verwendung eines MCP zu berücksichtigen. Wenn Sie jedoch festlegen, worauf das MCP zugreifen kann, und nichts verwenden, worüber Sie sich unsicher sind, können Sie viele MCPs sicher einsetzen.

Die MCP-Funktionen variieren je nach verwendetem Chatbot. ChatGPT unterstützt beispielsweise derzeit Remote-MCP-Server, während Claude auch die Verwendung lokaler MCP-Einstellungen ermöglicht.

Holen Sie mehr aus Ihrem Chatbot heraus.

KI-gestützte Chatbots sind beeindruckend, aber oft auf ihre eigenen, geschlossenen Umgebungen beschränkt. Mit MCP können Sie Ihrer KI die Interaktion mit anderen Plattformen und Diensten ermöglichen und sie so deutlich nützlicher machen.