TL;DR: MCP (Model Context Protocol) regelt, wie KI-Anwendungen mit externen Tools und Daten sprechen. Anthropic hat den Standard im November 2024 veröffentlicht, seit Dezember 2025 ist er ein Projekt der Agentic AI Foundation unter der Linux Foundation. ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor und VS Code unterstützen MCP ebenfalls; eigene MCP-Server lassen sich in der Gemini-App allerdings nur in den USA verbinden, in ChatGPT über den Developer Mode ab Plus. In Claude nutzt du MCP meist über Connectoren, ohne Konfigurationsdatei.
Zustandslos, ohne Sitzungen und ohne Handshake zu Beginn.
Laut MCP-Projekt und Linux Foundation, Stand Dezember 2025.
Von TypeScript und Python bis Rust, Go und C#.
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
MCP ist ein offenes Protokoll, das festlegt, wie KI-Anwendungen mit externen Systemen kommunizieren. Anthropic hat es am 25. November 2024 als offenen Standard vorgestellt, um KI-Assistenten mit den Systemen zu verbinden, in denen Daten liegen: Dokumentenablagen, Business-Tools und Entwicklungsumgebungen.
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Kommunikationsprotokoll, das die Schnittstelle zwischen KI-Anwendungen und externen Datenquellen, Tools und Diensten standardisiert.
Vorbild ist laut Spezifikation das Language Server Protocol, das in Entwicklungsumgebungen die Unterstützung von Programmiersprachen vereinheitlicht hat. Der Nutzen ist derselbe: Ohne MCP braucht jede Kombination aus KI-Anwendung und System eine eigene Integration. Mit MCP stellt jedes System einen Server bereit, und jede MCP-fähige Anwendung kann ihn nutzen. Ein Unternehmen mit 20 internen Systemen baut also nicht 20 Sonderlösungen je KI-Werkzeug, sondern einmal 20 Server nach demselben Standard.
Wenn du Claude AI produktiv nutzen willst, begegnet dir MCP vor allem als Connector: der fertigen Verbindung zu Google Drive, Microsoft 365, Slack oder deinem CRM.
Wem gehört MCP heute?
MCP gehört nicht mehr Anthropic allein. Am 9. Dezember 2025 hat die Linux Foundation die Agentic AI Foundation (AAIF) gegründet. Gründungsprojekte sind MCP von Anthropic, das Agenten-Framework goose von Block und AGENTS.md von OpenAI.
- Platin-Mitglieder: Amazon Web Services, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft und OpenAI.
- Technische Leitung: Laut MCP-Projekt bleibt das bestehende Governance-Modell der Maintainer unverändert, die Projekte entscheiden weiter selbst über ihre technische Richtung.
- Verbreitung: Zum Wechsel nannte das MCP-Projekt mehr als 97 Millionen SDK-Downloads pro Monat und 10.000 aktive Server. Client-Unterstützung gibt es unter anderem in ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot und Visual Studio Code.
Seitdem sind weitere Bausteine der Agentenwelt bei der AAIF gelandet: das Agent-to-Agent Protocol (A2A), das Agenten untereinander verbindet, am 27. August 2026 als Projekt im Growth Stage, und die Agent Skills von Anthropic am 22. Oktober 2026. Agent Skills sind Ordner mit Anleitung und Hilfsdateien, die einem Agenten eine bestimmte Aufgabe beibringen. Damit liegen die drei Teile, die einen Agenten mit Werkzeugen, mit anderen Agenten und mit Arbeitswissen versorgen, bei derselben neutralen Stiftung. Quellen, geprüft am 02.11.2026: A2A-Protokoll zum Beitritt zur AAIF, Anthropic zur Übergabe der Agent Skills.
Für Unternehmen ist das der wichtigste Punkt der letzten Monate: Ein MCP-Server, den ihr heute baut, hängt nicht an einem einzelnen KI-Anbieter. Wann sich ein eigener Agent darauf lohnt, steht unter KI-Agenten im Unternehmen.
Wie funktioniert die MCP-Architektur?
MCP verbindet drei Rollen über Nachrichten im Format JSON-RPC 2.0. Der Host ist die KI-Anwendung, etwa Claude Desktop oder Claude Code. Darin sitzt je Verbindung ein Client. Der Server stellt den Zugang zu einem externen System bereit.
Funktionen, die das Modell ausführen kann, etwa eine Datei anlegen, einen Kanal lesen oder eine Datenbankabfrage starten.
Kontext und Daten für Nutzer oder Modell, etwa Dateien, Datenbankinhalte oder API-Antworten.
Vorlagen für Nachrichten und Abläufe, die ein Server bereitstellt.
In die andere Richtung kann der Client dem Server Rückfragen an den Nutzer ermöglichen (Elicitation), etwa wenn eine Angabe fehlt. Claude erkennt beim Verbinden, welche Tools ein Server anbietet, und nutzt sie, wenn die Aufgabe passt. Du musst Claude nicht erklären, wie das System funktioniert.
Wichtig für den Datenschutz ist, wo ein Server läuft. Lokale Server startet die Anwendung als Prozess auf deinem Rechner, Daten verlassen ihn nur, wenn der Server selbst eine externe API aufruft. Remote-Server laufen im Internet und werden über HTTP angesprochen. Die Connectoren in claude.ai sind Remote-Server, und die Verbindung geht dabei laut Anthropic von Anthropics Cloud aus, nicht von deinem Gerät.
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Claude für Unternehmen ansehenWas ändert die MCP-Spezifikation 2026-07-28?
Die aktuelle Version der Spezifikation trägt das Datum 2026-07-28 und löst die Version 2025-11-25 ab. Die größte Änderung: MCP wird zustandslos. Laut offiziellem Änderungsprotokoll gilt:
- Keine Sitzungen mehr: Der Handshake zu Beginn (initialize) entfällt, ebenso Sitzungen auf Protokollebene. Jede Anfrage bringt Protokollversion und Fähigkeiten des Clients selbst mit.
- server/discover: Server müssen über diesen Aufruf mitteilen, welche Versionen und Fähigkeiten sie unterstützen.
- Rückfragen neu gelöst: Braucht ein Server weitere Angaben, antwortet er mit einer Anfrage nach Eingaben, und der Client wiederholt die ursprüngliche Anfrage mit den Antworten (Multi Round-Trip Requests).
- Erweiterungen statt Kern: Lang laufende Aufgaben (Tasks) sind jetzt eine offizielle Erweiterung. Weitere Erweiterungen sind MCP Apps für interaktive Oberflächen im Chat und Skills over MCP.
- Auslaufend: Roots, Sampling und Logging sind als veraltet markiert, ebenso der alte Transport HTTP+SSE und die dynamische Client-Registrierung per OAuth zugunsten von Client ID Metadata Documents. Für veraltete Funktionen gilt eine Übergangsfrist von mindestens zwölf Monaten.
- Sicherere Anmeldung: Clients müssen Zugangsdaten an den ausstellenden Autorisierungsserver binden und dessen Kennung prüfen.
Für Betreiber heißt das: Ein Server muss sich zwischen zwei Anfragen keinen Verbindungszustand mehr merken. Anthropic spricht im Claude-Blog vom 25. September 2026 von MCP 2.0 mit zustandslosem Kern und nennt zwei Erweiterungen, die Claude unterstützt: MCP Apps für interaktive Elemente wie Diagramme, Karten oder Formulare direkt in der Unterhaltung und Enterprise Managed Auth, eine Anmeldung per OAuth ohne Zutun der Nutzer für Unternehmen. Die Bezeichnung „2.0“ stammt von Anthropic, die Spezifikation selbst zählt ihre Versionen nach Datum.
MCP, Connector, Plugin, Skill: Was ist was?
MCP ist das Protokoll, ein Connector das Produkt darauf, ein Plugin das Bündel und ein Skill die Anleitung. Die vier Begriffe werden oft durcheinandergeworfen, beschreiben aber verschiedene Ebenen:
| Begriff | Ebene | Was es ist | Mehr dazu |
|---|---|---|---|
| MCP | Protokoll | Offener Standard, wie KI-Anwendungen und Server Tools, Daten und Vorlagen austauschen | diese Seite |
| Connector | Produkt | Angemeldete Verbindung zwischen deinem Claude-Konto und einem MCP-Server, zum Beispiel Google Drive | Connectors-Guide |
| Plugin | Bündel | Paket aus Connectoren, Skills, Befehlen und je nach Oberfläche Subagenten und Hooks | Plugins-Guide |
| Skill | Anleitung | SKILL.md, die beschreibt, wie Claude eine Aufgabe erledigt | Skills-Guide |
Eine einfache Faustregel: MCP verbindet Claude mit Daten, Skills bringen ihm bei, was es damit tun soll. Plugins verpacken beides so, dass ein ganzes Team es mit einem Klick bekommt.
Wie nutzt du MCP in Claude?
In den meisten Fällen über das Connector-Verzeichnis, ganz ohne Technik. Je nach Ziel gibt es vier Wege:
| Weg | Wo | Aufwand |
|---|---|---|
| Connector aus dem Verzeichnis | claude.ai, Desktop, Mobile, Cowork | Auswählen, per OAuth anmelden, im Chat einschalten. In allen Plänen verfügbar. |
| Eigener Remote-Connector per URL | claude.ai, Desktop, Cowork | Server-URL eintragen. Im Free-Plan genau ein eigener Connector, in Team und Enterprise fügen Owner ihn hinzu. |
| Lokaler Server in Claude Desktop | Desktop-App | Als Desktop-Erweiterung (MCP Bundle) installieren, die Abhängigkeiten und Updates mitbringt. |
| MCP in Claude Code | Terminal, IDE, Code-Tab | Per Befehl hinzufügen, für ein Projekt, für dich oder fürs ganze Team. |
In Claude Code fügst du Server laut Claude-Code-Doku per Kommandozeile hinzu. Der Geltungsbereich project speichert den Eintrag in der Datei .mcp.json im Projekt, die du mit dem Team teilst:
# Remote-Server (empfohlen), Anmeldung danach mit /mcp
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
# Für das ganze Team: Eintrag landet in der .mcp.json im Projekt
claude mcp add --scope project --transport http crm https://mcp.example.com/mcp
# Lokaler Server als Prozess auf deinem Rechner
claude mcp add --transport stdio airtable -- npx -y airtable-mcp-serverDie Anmeldung per OAuth erledigst du mit /mcp in der Sitzung oder seit Juni 2026 mit claude mcp login direkt in der Shell. Unternehmen steuern in Claude Code über verwaltete Einstellungen, welche Server erlaubt oder gesperrt sind und welche Tools vor jeder Nutzung nachfragen.
Praxis-Tipp: Richte eine Verbindung zuerst nur mit den Rechten ein, die für die Aufgabe nötig sind, und prüfe die ausgeführten Aktionen. Schreibende Tools stellst du anfangs auf Freigabe.
Welche MCP-Server gibt es?
Tausende, aber die offiziellen Referenzserver sind heute nur noch eine kleine Auswahl. Das Repository modelcontextprotocol/servers pflegt Stand 27. September 2026 sieben Referenzimplementierungen. Viele früher dort gepflegte Server sind archiviert.
| Status | Server | Hinweis |
|---|---|---|
| Gepflegte Referenzserver | Everything, Fetch, Filesystem, Git, Memory, Sequential Thinking, Time | Beispiele und Tests für Entwickler, nicht als fertige Unternehmenslösung gedacht |
| Archiviert | GitHub, GitLab, Google Drive, Google Maps, PostgreSQL, SQLite, Redis, Puppeteer, Sentry, Slack, AWS KB Retrieval, EverArt | liegen im Repository servers-archived und werden dort nicht mehr gepflegt |
| Zum Anbieter gewechselt | Brave Search | jetzt offizieller Server von Brave |
Für den Unternehmenseinsatz sind deshalb zwei Quellen wichtiger: die Connectoren im Claude-Verzeichnis, darunter von Anthropic geprüfte (Verified) und Community-Connectoren, und die offiziellen Server der Hersteller, etwa der Remote-Server von Notion, den die Claude-Code-Doku als Beispiel nutzt. Einen breiten Überblick über veröffentlichte Server bietet die MCP Registry des Projekts. Im Claude Marketplace, der seit dem 23. September 2026 läuft, waren am 2. November 2026 außerdem 1.050 Connectoren und 528 Plugins gelistet.
Einen Überblick über weitere Tools, die sich gut mit Claude kombinieren lassen, findest du in meinem KI-Tools-Vergleich.
Lohnt es sich, einen eigenen MCP-Server zu bauen?
Ja, wenn du ein internes System hast, für das es keinen gepflegten Server gibt. Das MCP-Projekt stellt offizielle SDKs in drei Stufen bereit: Stufe 1 für TypeScript, Python, C#, Go und Rust, Stufe 2 für Java und Ruby, Stufe 3 für Swift, PHP und Kotlin. Alle bauen Server mit Tools, Resources und Prompts und unterstützen lokale und Remote-Verbindungen.
Der Aufbau folgt einem klaren Muster: Du definierst, welche Tools dein Server anbietet, welche Parameter sie erwarten und was sie zurückgeben. Soll der Server als Connector in claude.ai laufen, muss er aus dem öffentlichen Internet von Anthropics IP-Bereichen erreichbar sein; Server im internen Netz brauchen eine entsprechende Freigabe in der Firewall.
Wann ein eigener Server sinnvoll ist
- Internes CRM, ERP oder Ticketsystem anbinden
- Eigene Datenquellen für Claude verfügbar machen
- Wiederkehrende API-Abfragen automatisieren
- Firmenspezifische Abläufe direkt in Claude abbilden
Wann du darauf verzichten kannst
- Ein Connector im Verzeichnis oder ein Herstellerserver deckt den Fall ab
- Die Anbindung ist nur für eine einmalige Aufgabe nötig
- Das System hat keine API (dann eher Claude in Chrome)
- Der Aufwand steht in keinem Verhältnis zum Nutzen
Die Spezifikation verlangt von Anwendungen, vor jedem Datenzugriff und jedem Tool-Aufruf die ausdrückliche Zustimmung der Nutzer einzuholen, und behandelt Tool-Beschreibungen als nicht vertrauenswürdig, solange sie nicht von einem vertrauenswürdigen Server stammen. Wenn du MCP-Server für dein Unternehmen aufsetzen willst und Unterstützung brauchst, bietet ki-agentur.io technische Begleitung für genau solche Integrationsprojekte.
MCP vs. Function Calling vs. Plugins: Was ist der Unterschied?
Function Calling ist ein Mechanismus, MCP die Infrastruktur, Plugins sind die Verpackung für Nutzer.
| Ansatz | Was es tut | Reichweite |
|---|---|---|
| Function Calling | Das Modell gibt strukturiert an, welche Funktion es aufrufen will | Einzelne Aufrufe innerhalb einer API-Anfrage |
| MCP | Offenes Protokoll für die gesamte Kommunikation zwischen KI-Anwendung und Tools | Anbieterübergreifend, unter dem Dach der Linux Foundation |
| Plugins (Claude, ChatGPT) | Pakete, die Verbindungen und Anleitungen für Nutzer bündeln | Plattformgebunden; Claude-Plugins nutzen MCP für ihre Connectoren, ChatGPT-Plugins können lokale MCP-Apps enthalten |
MCP standardisiert neben dem Aufruf auch das Auffinden von Tools, die Anmeldung, Datenformate und Fehlerbehandlung. Für dich heißt das: Ein MCP-Server, den du heute baust, funktioniert mit jedem Client, der MCP unterstützt. Bei OpenAI hat im Juli 2026 ein Plugin-Verzeichnis die bisherigen Apps abgelöst. Custom GPTs schaltet OpenAI laut Hilfe-Center planmäßig am 11. Dezember 2026 in allen Plänen ab; in betroffenen Enterprise- und Edu-Workspaces ist das Anlegen neuer GPTs seit dem 26. Oktober 2026 deaktiviert, ausgenommen FedRAMP-Workspaces. Beim Migrieren wird aus den Anweisungen ein Skill, aus Wissensdateien werden Referenzdateien und aus Apps Plugin-Apps. Nicht übernommen werden Actions, das gewählte Modell, Freigaben und Entwürfe, und bestehende GPT-Unterhaltungen wandern nicht ins Plugin. Welcher Claude-Tarif welche Funktionen freischaltet, zeigt der Preis-Guide.
Wie nutzen ChatGPT und Gemini MCP?
Beide unterstützen MCP, aber nicht überall gleich, und in Deutschland gibt es eine wichtige Lücke: Eigene MCP-Server lassen sich in der Gemini-App nur in den USA verbinden.
| Wo | Was mit MCP geht | Grenzen |
|---|---|---|
| ChatGPT Developer Mode | laut OpenAI „full Model Context Protocol (MCP) client support for all tools, both read and write“ | Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu, nur im Web; Schreibaktionen standardmäßig mit Bestätigung; eine EWR-Einschränkung nennt OpenAI nicht |
| ChatGPT Plugins | können lokale MCP-Apps enthalten, die auf deinem Rechner laufen; Workspace-Apps über eigene MCP-Server | Nutzung je nach Plan, Workspace, Rolle und Region |
| Gemini-App („Custom apps“) | eigene oder fremde MCP-Server verbinden, Aufruf mit @ | nur in den USA, ab 18, privates Konto, nur Englisch; Schreibaktionen brauchen Bestätigung |
| Gemini Enterprise | eigener MCP-Server als Datenspeicher | nur StreamableHTTP über HTTPS, Anmeldung ohne oder per OAuth 2.0, höchstens 100 aktive Aktionen, Aktionen standardmäßig aus |
| Google Antigravity | IDE und CLI (agy) teilen eine MCP-Konfiguration in ~/.gemini/config/mcp_config.json, in der CLI mit /mcp | Mac-App-Integration nur Englisch, ab 18 |
OpenAI nennt den Developer Mode selbst „powerful but dangerous“, Google schreibt zu Custom apps: „Google does not control, monitor, or secure third-party MCP servers.“ Beide Warnungen gelten genauso für Claude: Ein MCP-Server erweitert, was der Assistent lesen und tun darf. In Google Workspace sind außerdem seit dem 15. September 2026 MCP-Anbindungen an Dienste wie Asana, Atlassian, HubSpot und Salesforce standardmäßig an, Admins sollten die Freigabe aktiv prüfen. Für Entwickler stellt Google einen Docs-MCP-Server zur Gemini API bereit, den laut Google auch Claude Code, Cursor und Codex nutzen können.
Wie OpenAI MCP in Plugins einbettet, erklärt der Guide ChatGPT Plugins. Was Gemini an verbundenen Apps in Deutschland bietet, steht unter Gemini Funktionen, Antigravity im Guide Programmieren mit Google.
Was bedeutet MCP strategisch für Unternehmen?
MCP entscheidet, ob Claude ein Chatfenster bleibt oder in bestehende Systeme eingebettet arbeitet. Seit der Übergabe an die Linux Foundation ist es außerdem eine Architekturentscheidung mit geringerem Anbieterrisiko.
Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft und AWS tragen die Stiftung hinter MCP mit. Ein Server funktioniert mit mehreren KI-Werkzeugen.
In Team und Enterprise legen Owner je Tool fest: erlauben, nachfragen oder sperren. In Claude Code gibt es Allow- und Denylisten für Server.
Jeder Server erweitert, was Claude lesen und tun kann. Prompt Injection über verbundene Inhalte ist ein reales Risiko, nur vertrauenswürdige Server verbinden.
Für Entscheider im DACH-Raum gilt: MCP ist kein Feature, das du aktivierst und vergisst. Die eigentliche Arbeit liegt in der Frage, welche Systeme ihr verbindet, mit welchen Rechten und für welche Prozesse. Genau hier setzt professionelle KI-Beratung an, die Umsetzung übernimmt die KI-Automatisierung.
Was du als Nächstes lesen solltest
Offizielle Quellen und Stand der Recherche
Alle Angaben stammen aus Primärquellen: Anthropic, OpenAI, Google, dem MCP-Projekt und der Linux Foundation. Die Angaben zu Claude und MCP wurden am 27. September 2026 geprüft, die zu ChatGPT und Gemini am 20. Oktober 2026. Nutzerzahlen und Serverzahlen geben den Stand der jeweiligen Veröffentlichung wieder.
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol (25.11.2024), abgerufen am 27.09.2026
- MCP-Spezifikation (aktuelle Version 2026-07-28), abgerufen am 27.09.2026
- MCP-Spezifikation: Key Changes 2026-07-28, abgerufen am 27.09.2026
- Linux Foundation: Gründung der Agentic AI Foundation (09.12.2025), abgerufen am 27.09.2026
- MCP-Blog: MCP joins the Agentic AI Foundation (09.12.2025), abgerufen am 27.09.2026
- GitHub: modelcontextprotocol/servers, abgerufen am 27.09.2026
- MCP: Offizielle SDKs, abgerufen am 27.09.2026
- Claude-Blog: Build plugins for Claude (25.09.2026, MCP 2.0, MCP Apps, Enterprise Managed Auth), abgerufen am 27.09.2026
- Claude-Doku: Connectors overview, abgerufen am 27.09.2026
- Claude-Hilfe-Center: Custom connectors using remote MCP, abgerufen am 27.09.2026
- Claude-Code-Doku: MCP, abgerufen am 27.09.2026
- Claude Code: What’s new (Woche 26, claude mcp login), abgerufen am 27.09.2026
- Claude-Blog: Introducing Claude Marketplace (23.09.2026), abgerufen am 27.09.2026
- OpenAI: Developer Mode, abgerufen am 20.10.2026
- OpenAI-Hilfe: Plugins in ChatGPT and Codex, abgerufen am 20.10.2026
- OpenAI-Hilfe: Custom GPTs, Abschaltung und Migration zu Plugins, abgerufen am 20.10.2026
- Gemini-Hilfe: Custom apps per MCP verbinden und Gemini-Hilfe: verbundene Apps, abgerufen am 20.10.2026
- Google Cloud: Gemini Enterprise, eigenen MCP-Server einrichten, abgerufen am 20.10.2026
- Google Codelab: MCP in Antigravity, abgerufen am 20.10.2026
- Gemini API: Coding Agents (Docs-MCP-Server), abgerufen am 21.10.2026
- Google Workspace Updates: MCP-Anbindungen an Drittanbieter (15.09.2026), abgerufen am 05.10.2026
Häufige Fragen zum Model Context Protocol
Was ist MCP bei Claude?
MCP steht für Model Context Protocol, einen offenen Standard, über den Claude auf externe Tools und Datenquellen zugreift. Anthropic hat ihn im November 2024 veröffentlicht, seit Dezember 2025 gehört er zur Agentic AI Foundation der Linux Foundation. In Claude nutzt du MCP meist über Connectoren.
Ist MCP nur für Entwickler relevant?
Nein. Connectoren aus dem Verzeichnis verbindest du in claude.ai oder der Desktop-App mit wenigen Klicks und einer Anmeldung, ohne Konfigurationsdatei. Entwicklerwissen brauchst du erst für eigene MCP-Server oder die Anbindung interner Systeme.
Welche MCP-Server gibt es bereits?
Das offizielle Repository enthält noch sieben Referenzserver, darunter Filesystem, Fetch, Git und Memory. Frühere Referenzserver wie GitHub, Slack, PostgreSQL oder Puppeteer sind archiviert, Brave Search pflegt Brave inzwischen selbst. Für den Alltag sind die Connectoren im Claude-Verzeichnis und die offiziellen Server der Hersteller die bessere Wahl.
Was ist der Unterschied zwischen MCP und einem Connector?
MCP ist das Protokoll, ein Connector ist die fertige Verbindung in Claude, die auf einem MCP-Server aufsetzt. Ein Plugin bündelt Connectoren mit Skills, und ein Skill ist die Anleitung, was Claude mit den Daten tun soll.
Was ist der Unterschied zwischen MCP und Function Calling?
Function Calling definiert einzelne Funktionen pro API-Aufruf. MCP standardisiert die gesamte Kommunikation zwischen KI und externen Systemen über ein einheitliches Protokoll. MCP ist die Infrastruktur, Function Calling ein Mechanismus innerhalb davon.
Was ist MCP 2.0?
So bezeichnet Anthropic die aktuelle MCP-Generation mit zustandslosem Kern, die Claude laut Anthropic-Blog vom 25. September 2026 unterstützt. Die Spezifikation selbst trägt die Version 2026-07-28: Sie streicht Sitzungen und den Handshake zu Beginn, jede Anfrage bringt ihre Protokollversion selbst mit.
Kann ich eigene MCP-Server bauen?
Ja, mit offiziellen SDKs unter anderem für TypeScript, Python, C#, Go und Rust. Damit verbindest du Claude mit internen Systemen, die eine API haben. Soll der Server als Connector in claude.ai laufen, muss er aus dem Internet von Anthropics IP-Bereichen erreichbar sein.
Unterstützen auch OpenAI, Google und Microsoft MCP?
Ja, laut MCP-Projekt haben ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor und Visual Studio Code MCP-Client-Unterstützung. Eigene Server verbindest du in ChatGPT über den Developer Mode (ab Plus, im Web), in Gemini Enterprise als Datenspeicher und in der Gemini-App nur in den USA, also nicht in Deutschland. OpenAI, Google, Microsoft und AWS gehören außerdem zu den Platin-Mitgliedern der Agentic AI Foundation, die MCP seit Dezember 2025 trägt.
Bevor ihr im Team startet
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MCP macht Claude erst richtig produktiv
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