Sie haben bereits gesehen, was große Sprachmodelle (LLMs) wie Claude, ChatGPT, Gemini oder LlaMA leisten können: beeindruckende Texte schreiben, komplexe Probleme lösen und Daten wie ein Profi analysieren. Aber sobald der Reiz des Neuen nachlässt, stellt sich die eigentliche Frage: Warum kann Ihre KI nicht mit den spezifischen Tools arbeiten, die Ihr Team täglich verwendet?
Die Tools des Model Context Protocol (MCP) leisten genau das. MCP wurde von Anthropic als Open-Source-Protokoll entwickelt und verbindet KI-Modelle direkt mit externen Tools und Systemen, ohne dass Sie benutzerdefinierte Brücken erstellen müssen. Mit MCP-Tools können Sie manuelle Geschäftsprozesse automatisieren und LLM-Agenten mit Live-App-Daten einsetzen, um Betriebsabläufe, Vertrieb und Strategie zu verbessern.
Dieser Artikel erklärt, wie MCP funktioniert, warum es wichtig ist und wie Sie es nutzen können, um Ihre KI wirklich hilfreich zu machen.
👀 Wussten Sie schon? 25 % der Unternehmen, die GenAI einsetzen, prüfen bereits agentenbasierte Pilotprojekte oder Proofs of Concept, wobei sich die Akzeptanz voraussichtlich verdoppeln wird, da Teams nach intelligenteren, durchgängigen Automatisierungen suchen. Dieser Wandel spiegelt eine allgemeine Entwicklung von passiven KI-Assistenten hin zu proaktiven Agenten wider, die sich in Tools wie ClickUp integrieren lassen, Workflows koordinieren und echte Geschäftsergebnisse erzielen.
Was sind MCP-Tools?
MCP-Tools sind die Bausteine eines besser vernetzten, modularen und skalierbaren KI-Ökosystems.
Einfach ausgedrückt stellen MCP-Server Tools als aufrufbare Funktionen bereit, die KI-Agenten für die Interaktion mit der realen Welt nutzen können. Mit diesen Tools können Sie beispielsweise Datenbanken abfragen, eine API aufrufen, eine Datei schreiben oder einen internen Workflow auslösen – ohne Code, manuelle Integrationen oder Plattformwechsel.
Stellen Sie sich diese als API-Endpunkte für KI-Agenten vor. Sobald ein Tool beim MCP-Server registriert ist (mit seinem Namen, seinem Eingabe-/Ausgabeschema und seiner Beschreibung), kann jeder MCP-kompatible Client, wie beispielsweise ein LLM, es mithilfe der Standardmethoden des Protokolls erkennen und aufrufen:
- Verwenden Sie tools/list, um verfügbare Tools zu finden
- Verwenden Sie tools/call, um ein Tool mit strukturierten Argumenten aufzurufen
- Der Server führt das Tool aus und gibt eine saubere, strukturierte Antwort zurück
Er ist konsistent, vorhersehbar und leicht zu erweitern – perfekt für Entwickler, die agentenbasierte Systeme erstellen, die mit dynamischen Umgebungen interagieren müssen.
📮 ClickUp Insight: 21 % der Menschen geben an, dass sie mehr als 80 % ihres Arbeitstages mit sich wiederholenden Aufgaben verbringen. Weitere 20 % sagen, dass sich wiederholende Aufgaben mindestens 40 % ihres Tages in Anspruch nehmen.
Das ist fast die Hälfte der Arbeitswoche (41 %), die für Aufgaben aufgewendet wird, die nicht viel strategisches Denken oder Kreativität erfordern (wie z. B. E-Mails 👀).
ClickUp AI Agents helfen Ihnen dabei, diese mühsame Arbeit zu vermeiden. Denken Sie an die Erstellung von Aufgaben, Erinnerungen, Aktualisierungen, Meeting-Notizen, das Verfassen von E-Mails und sogar die Erstellung von End-to-End-Workflows! All das (und noch viel mehr) lässt sich mit ClickUp, Ihrer App für alles rund um die Arbeit, im Handumdrehen automatisieren.
💫 Echte Ergebnisse: Lulu Press spart mit ClickUp-Automatisierungen 1 Stunde pro Tag und Mitarbeiter, was zu einer Steigerung der Arbeitseffizienz um 12 % führt.
Warum ein protokollgesteuerter Ansatz für Agent-Tools wichtig ist
Derzeit bedeutet die Verbindung von LLMs mit Ihren internen Systemen – beispielsweise Ihrem CRM oder Ihrer Ticketing-Plattform – das Schreiben einmaliger Wrapper, instabiler Integrationen und das Debuggen undurchsichtiger Probleme mit dem Verhalten des Tools.
Möchten Sie, dass Ihr Agent KI nutzt, um Aufgaben zu automatisieren und Benutzerdaten aus Salesforce abzurufen, um eine Support-Antwort zu generieren? Dazu benötigen Sie zwei benutzerdefinierte Tools. Möchten Sie zu HubSpot wechseln? Sparen Sie sich die Neuprogrammierung.
Hier kommt das Model Context Protocol ins Spiel. MCP bietet Ihnen einen gemeinsamen Standard – eine Möglichkeit für verschiedene KI-Agenten und Tools, dieselbe Sprache zu sprechen. Definieren Sie das Tool einmal, und jedes MCP-kompatible Modell (Claude, GPT-4, Open-Source-Agenten und andere) kann es verwenden. Keine Nacharbeit, keine zusätzliche Logik-Zuordnung erforderlich.
Vorteile der Verwendung von MCP-kompatiblen Tools
Die Verwendung von MCP-kompatiblen Tools bietet drei große Vorteile. Sehen wir uns diese einmal genauer an:
Interoperabilität
Die meisten Unternehmen verwalten Tools über Teams und Workflows. Dies erschwert die Entwicklung universeller KI-Agenten, da die Integration von Tools zu einer einmaligen Aufgabe wird.
MCP löst dieses Problem mit einer universellen Schnittstelle. Wenn Sie über ein Tool verfügen, das Benutzeraktivitäten aus HubSpot abruft, funktioniert es in allen MCP-fähigen LLMs auf die gleiche Weise, unabhängig davon, welches Sie anschließen.
Dies ermöglicht die Interoperabilität von Agenten über Systeme, Teams und Toolsets hinweg. Sie müssen das Rad nicht mehr neu erfinden, und Ihre KI wird wirklich plattformübergreifend.
Modularität
Herkömmliche Integrationen sind anfällig. Wenn Sie nur einen Teil ändern, beispielsweise Ihre E-Mail-Plattform, müssen Sie wieder von vorne anfangen und alles aktualisieren.
Mit MCP werden Tools unabhängig voneinander mit definierten Eingabe-/Ausgabeschemata registriert. Das bedeutet, dass Agenten sie als Plug-ins und nicht als fest codierte Logik behandeln können.
Das Austauschen einer API oder das Ersetzen eines Webhooks ist so einfach wie das Registrieren eines neuen Tools. Ihre Kernlogik bleibt unverändert. Dieser modulare Ansatz erleichtert die Verwaltung und Weiterentwicklung Ihres Automatisierungs-Stacks im Laufe der Zeit.
Wiederverwendbarkeit
In den meisten Setups wird ein Tool, das für ein Projekt entwickelt wurde, nur dort verwendet, was einen hohen technischen Aufwand bedeutet.
Mit MCP sind tools wiederverwendbare Komponenten. Sie erstellen ein Tool, das Rechnungen generiert? Jetzt steht es Ihrem Abrechnungsbeauftragten, Finanzassistenten und CRM-Bot zur Verfügung – ohne doppelte Logik oder das Neuschreiben von Payloads. Das steigert die Produktivität Ihrer KI-Agenten.
Außerdem werden technische Schulden drastisch reduziert und die Entwicklung neuer Agent-Workflows beschleunigt – und das alles, ohne Ihre Codebasis aufzublähen.
📮 ClickUp Insight: 32 % der Arbeitnehmer glauben, dass Automatisierung nur wenige Minuten pro Tag einsparen würde, aber 19 % sagen, dass dadurch 3 bis 5 Stunden pro Woche eingespart werden könnten. Die Realität ist, dass sich selbst kleinste Zeiteinsparungen auf lange Sicht summieren.
Wenn Sie beispielsweise nur 5 Minuten pro Tag bei sich wiederholenden Aufgaben einsparen, können Sie pro Quartal über 20 Stunden gewinnen, die Sie für wertvollere, strategischere Arbeit nutzen können.
Mit ClickUp dauert die Automatisierung kleiner Aufgaben – wie das Zuweisen von Fälligkeitsdaten oder das Taggen von Teammitgliedern – weniger als eine Minute. Sie verfügen über integrierte KI-Agenten für automatische Zusammenfassungen und Berichte, während benutzerdefinierte Agenten bestimmte Workflows übernehmen. Gewinnen Sie Zeit zurück!
💫 Echte Ergebnisse: STANLEY Security reduzierte den Zeitaufwand für die Erstellung von Berichten mit den anpassbaren Tools zur Berichterstellung von ClickUp um 50 % oder mehr, sodass sich die Teams weniger auf die Formatierung und mehr auf die Prognosen konzentrieren können.
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Kernkategorien der MCP-Tools
Eine große Stärke des Model Context Protocol ist die Organisation der Tools nach Funktionen. Dies erleichtert den Aufbau robuster, modularer KI-Systeme. Jede Kategorie spielt eine Schlüsselrolle bei der Erstellung intelligenter, kontextbewusster Agenten, die reibungslos über Ihren gesamten Stack hinweg agieren können. Sehen wir uns das genauer an.
Clients
Clients sind die Brücke zwischen Ihrem KI-Assistenten und den Tools, die er benötigt.
Wenn ein Modell auf eine Funktion zugreifen möchte, beispielsweise das Erstellen eines Diagramms in Figma oder das Auslösen eines Workflows in Zapier, kommuniziert es nicht direkt mit diesen Tools. Stattdessen sendet es Anfragen an einen MCP-Client, der eine Verbindung zum entsprechenden MCP-Server herstellt.
Sie können sich den Client als eine Kombination aus Übersetzer und Dispatcher vorstellen. Er öffnet einen Socket, sendet strukturierte Nachrichten, wartet auf Antworten und leitet dann alles in einem für das Modell verständlichen Format zurück.
Einige Plattformen, wie Cursor, fungieren sogar als MCP-Client-Manager und starten bei Bedarf neue Clients, um mit Tools wie Ableton, VS Code oder einem beliebigen benutzerdefinierten MCP-kompatiblen Backend zu kommunizieren.
🔑 Schlüssel-Insight: Da sowohl der Client als auch der Server dasselbe Protokoll sprechen, entfällt der gesamte Boilerplate-Code. Keine benutzerdefinierten Wrapper, kein API-Jonglieren, nur saubere Echtzeitkommunikation zwischen der KI und den benötigten Tools.
Speichersysteme
Speichersysteme sind das Gedächtnis Ihrer KI. Mit diesen Tools kann ein Agent Kontextinformationen speichern, abrufen und verwenden, sodass Unterhaltungen nicht jedes Mal zurückgesetzt werden, wenn Sie eine neue Frage stellen.
Ein gut integriertes Speichersystem verbessert die Kontinuität und Personalisierung, indem es sich den Namen eines Benutzers merkt, auf frühere Aktionen verweist oder den Fortschritt von Aufgaben über mehrere Sitzungen hinweg nachverfolgt.
In der MCP-Welt sind Memory-Tools wie jedes andere aufrufbare Tool – das heißt, Sie können Open-Source-Memory-Backends einbinden oder eigene erstellen, und das Protokoll kümmert sich um den Rest.
Modell-Anbieter
In dieser Kategorie dreht sich alles um das Gehirn hinter dem Betrieb: die Modelle selbst.
Modell-Anbieter sind die Motoren, die auf der Grundlage von Eingaben Ausgaben generieren. Dabei kann es sich um regelbasierte Modelle, aufgabenspezifische Klassifikatoren oder vollwertige LLMs wie GPT-4, Claude oder Mixtral handeln.
Das Leistungsstarke an MCP ist, dass Sie Modelle kombinieren können. Sie möchten GPT-4 für Schreibaufgaben verwenden, aber Claude für Zusammenfassungen? Kein Problem. Das Protokoll abstrahiert die Komplexität, sodass Ihr Controller einfach das richtige Modell auswählt und die Daten entsprechend weiterleitet.
Er ist flexibel, anpassungsfähig und zukunftssicher.
💡 Profi-Tipp: Mit ClickUp können Sie aus mehreren LLMs – darunter die neuesten von OpenAI, Claude und Gemini – für verschiedene Anwendungsfälle wie Schreiben, Zusammenfassen oder Codieren wählen.
ClickUp Brain ist jedoch das einzige Modell, das Zugriff auf Ihre ClickUp-Workspace-Daten hat, um kontextbezogene Erkenntnisse zu gewinnen. Für eine erweiterte Automatisierung können Sie externe LLMs (wie Claude oder GPT über Zapier oder einen MCP-Server) verbinden, um Aufgaben automatisch zu taggen, Inhalte zu generieren oder Support-Anfragen zu triagieren. Jedes Modell hat Vor- und Nachteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Kontext und Kreativität – Sie können also je nach Bedarf wechseln.
Controller und Koordinatoren
Dies sind die Orchestratoren in Ihrem MCP-Stack. Controller und Koordinatoren verwalten die Logik, die Tools, Modelle und Clients zu einem funktionierenden System verbindet.
Angenommen, Ihr KI-Assistent erhält eine Aufgabe: Fassen Sie einen Bericht zusammen, senden Sie ihn per E-Mail und protokollieren Sie das Ergebnis. Der Controller entscheidet, welches Modell die Zusammenfassung erstellen soll, welches E-Mail-Tool verwendet werden soll und in welcher Reihenfolge die Vorgänge ausgeführt werden.
Es ist wie ein Dirigent, der ein Orchester leitet und dafür sorgt, dass jedes Instrument (Tool) zum richtigen Zeitpunkt spielt.
Diese Koordinationsschicht ist der Schlüssel zum Aufbau mehrstufiger Workflows und komplexer Verhaltensweisen in Ihrer gesamten Agentenarchitektur.
Registrierungen und Agentenspeicher
Damit alles auffindbar und organisiert bleibt, verwendet MCP Registries und Agent Stores.
Registries enthalten Metadaten zu verfügbaren Tools, darunter ihre Funktionen, ihre Eingaben und ihren Speicherort. Dadurch können Clients Tools einfach finden und dynamisch mit ihnen interagieren.
Agentenspeicher verwalten Sammlungen von KI-Agenten, die bereitgestellt, wiederverwendet oder freigegeben werden können. Stellen Sie sich dies als einen Paketmanager für Agentenverhalten vor.
Viele Open-Source-MCP-Server stellen auch öffentliche Registrierungen zur Verfügung, über die Benutzer Zugriff auf vorgefertigte Konnektoren, freigegebene Workflows und einen wachsenden Katalog von Tools erhalten, die von der Community gepflegt werden.
🧠 Fun Fact: Das MCP-Protokoll entstand aus Frustration. Im Juli 2024 hatte der Anthropic-Ingenieur David Soria Parra es satt, zwischen Claude Desktop und seiner IDE hin und her zu wechseln. Inspiriert vom Language Server Protocol (LSP) entwickelte er gemeinsam mit Justin Spahr-Summers MCP, um die Integration von KI-Tools in Anwendungen wie IDEs zu vereinfachen.
Die richtigen MCP-Tools für Ihren Anwendungsfall auswählen
Wenn Sie möchten, dass sich Ihr KI-Modell wie ein Domänenexperte verhält, müssen Sie die richtigen MCP-Tools auswählen. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie die richtigen Tools für Ihre Anforderungen, Daten und Ihr Team-Setup auswählen.
Definieren Sie Ihren Anwendungsfall
Bevor Sie sich mit den Tools befassen, sollten Sie sich genau überlegen, was Sie erstellen möchten:
- Ein Assistent für den Kundensupport, der auf interne Wissensdatenbanken zurückgreift
- Ein Rechtsdokumentsummarisierer oder
- Ein Modell, das Produktbilder für einen E-Commerce-Shop mit Tags versieht?
Jeder Anwendungsfall erfordert unterschiedliche Funktionen. Im Folgenden finden Sie eine typische Aufschlüsselung:
| Anwendungsfall | Ideale MCP-Features |
| Chatbot für den Kundensupport | Feinabstimmung von Anweisungen, Retrieval Augmented Generation (RAG) |
| Zusammenfassung von Rechtsdokumenten | Domänenspezifische Feinabstimmung, Verarbeitung langer Kontexte |
| e-Commerce-Bild-Tagging | Visionssprachmodelle, Bereitstellung mit geringer Latenz |
Klare Ziele helfen Ihnen dabei, zu identifizieren, was jedes Tool in Ihrem Stack tatsächlich zu erledigen hat – und verhindern so Overengineering.
Bewerten Sie Ihre Daten
Sobald Sie Ihren Anwendungsfall festgelegt haben, bewerten Sie Ihre Daten:
- Unstrukturiert oder privat? → Prompt Engineering, RAG oder kontextbezogenes Lernen sind sicherere Optionen
- Strukturiert und mit Beschreibungen versehen? → Entscheiden Sie sich für überwachte Feinabstimmung
Überlegen Sie auch, wo Ihre Daten gespeichert werden sollen. Wenn sie aus Compliance-Gründen lokal bleiben müssen, sollten Sie Open-Source-Tools und selbst gehostete Setups bevorzugen. Wenn die Cloud in Frage kommt, können Managed Services die Dinge beschleunigen.
Die Planung sicherer, kollaborativer Workflows bildet hier die Grundlage für eine reibungslosere Implementierung, insbesondere bei der Integration von KI in umfassendere Teamabläufe.
Überprüfen Sie Ihre technischen Ressourcen
Das Fachwissen Ihres Teams ist genauso wichtig wie Ihre Daten:
- Kleines Team oder keine ML-Pipeline? → Nutzen Sie verwaltete Optionen wie die Fine-Tuning-API von OpenAI oder GPTs
- Starkes Entwicklerteam mit Infrastruktur? → Probieren Sie Hugging Face, Colossal-AI oder Axolotl für Kontrolle und Effizienz aus
Sie müssen nicht alles von Grund auf neu erstellen, aber Sie benötigen das richtige Maß an Kontrolle, Beobachtbarkeit und Flexibilität, insbesondere wenn später mehrere Teams an der Entwicklung oder Nutzung der Tools beteiligt sind.
Verstehen Sie die MCP-Tooling-Landschaft
Es gibt keinen einheitlichen Stack, aber hier ist ein Überblick über die verfügbaren Optionen:
- Feinabstimmung → OpenAI Fine-Tuning, PEFT, LoRA, QLoRA
- RAG + Prompt-Workflows → LangChain, LlamaIndex
- Tool-Orchestrierung → CLI-basierte MCP-Clients, zentralisierte Dashboards für das Tool-Lebenszyklusmanagement
Wählen Sie Tools, die Ihnen Sichtbarkeit über Entwicklungs- und Bereitstellungsumgebungen hinweg bieten und enge Iterationsschleifen zwischen Prompt-Design, Testen und Feedback ermöglichen.
Passen Sie die Tools an Ihren Entwicklungsstack an
Gute Tools zeichnen sich nicht nur durch ihre Features aus, sondern auch durch ihre Passgenauigkeit.
- In Python/Jupyter? → Hugging Face, LangChain, ChromaDB lassen sich direkt integrieren
- Cloud-Stack für Unternehmen? → AWS Bedrock, Azure OpenAI und Vertex AI bieten Ihnen Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance
- Benötigen Sie schnelle Iterationen oder weniger Entwicklungsaufwand? → Entdecken Sie No-Code- und Low-Code-Plattformen wie OpenAI GPTs oder Zapier AI
Die besten Tools lassen sich nicht nur in Ihre LLMs integrieren, sondern passen sich auch an die Art und Weise an, wie Ihre Teams planen, entwickeln und zusammenarbeiten – etwas, das mit der Skalierung von Workflows über Funktionen hinweg immer wichtiger wird.
Planen Sie die Bereitstellung und Inferenz
Letzter Schritt: Denken Sie über die Entwicklungsumgebung hinaus.
- Benötigen Sie Edge-Inferenz? → Verwenden Sie quantisierte Modelle (z. B. über llama.cpp) für schnelle lokale Leistung
- Cloud-basierte Bereitstellung? → Mit APIs von OpenAI, Anthropic oder Cohere sind Sie schnell startklar
- Hybride Setups? → Modelle privat optimieren und über verwaltete APIs bereitstellen
Ziehen Sie auch Tools in Betracht, die Ihnen bei der Verwaltung von Bereitstellungs-Workflows, der Überwachung der Tool-Nutzung und der Unterstützung von Feedback-Schleifen helfen – insbesondere, wenn KI in umfassendere Betriebsabläufe wie Produktmanagement oder Kundensupport eingebunden ist.
Durch die Ausrichtung Ihres MCP-Stacks auf Ihren Anwendungsfall, Ihre Daten und die Workflows Ihres Teams erschließen Sie eine skalierbare, funktionsübergreifende Automatisierung, die keine ständige Wartung erfordert.
Und wenn Sie die Verbindung dieser Tools mit Ihren täglichen Projekten optimieren möchten, gibt es auch dafür eine einfache Lösung.
📖 Lesen Sie auch: MCP vs. RAG vs. KI-Agenten: Wer ist führend im Bereich KI?
👀 Wussten Sie schon? Durch die autonome Übernahme sich wiederholender Aufgaben, die Koordination von Tools und kontextbezogene Entscheidungen kann agentenbasierte KI die Reaktionszeiten um bis zu 50 % reduzieren. Für große Unternehmen bedeutet das erhebliche Einsparungen – bis zu 15.000 Arbeitsstunden pro Monat.
Diese Zeitgewinne sind besonders wertvoll in komplexen Umgebungen, in denen KI-Agenten systemübergreifend in Tools wie ClickUp, Slack, GitHub und anderen arbeiten, sodass sich Teams auf die Strategie statt auf Routineaufgaben konzentrieren können.
Beispiele für MCP-Tools in Aktion
Sehen wir uns nun an, wie MCP-kompatible Lösungen Workflows verändern.
ClickUp
ClickUp, die „App für alles, was mit Arbeit zu tun hat“, ist eine Plattform zur Steigerung der Produktivität, die jetzt direkt mit dem Model Context Protocol (MCP)-Ökosystem verbunden werden kann.
ClickUp MCP-Server
ClickUp hostet zwar keine MCP-Server, Sie können jedoch selbst einen hinzufügen, um Workspace-Daten über den MCP-Standard für externe LLM-Agenten verfügbar zu machen.
Die Community von ClickUp unterhält umfangreiche Open-Source-MCP-Server, die als Brücke zwischen agentenbasierten LLMs wie Claude oder ChatGPT und der ClickUp API fungieren. Dadurch ist Ihr Workspace sofort KI-nativ und MCP-kompatibel.
Hier sind einige der Funktionen, die von den MCP-Servern der Community unterstützt werden:
- Aufgaben erstellen, aktualisieren und organisieren
- Navigieren Sie durch Workspaces, Spaces, Ordner und Listen
- Auf Dokumente zugreifen und diese durchsuchen
- Fügen Sie Kommentare, Checklisten und Anhänge hinzu
- Kontextbezogene Informationen zusammenfassen, klassifizieren und darauf reagieren
Mit MCP-kompatiblen ClickUp-Integrationen können Sie eine Verbindung zu Tools in Ihrem gesamten Tech-Stack herstellen und Workflows über mehrere Plattformen hinweg ausführen.
| ClickUp lässt sich nativ mit 👇🏽 integrieren | Mit den besten ClickUp-Integrationen kann ein MCP-fähiger KI-Agent 👇🏽 |
| Slack/Microsoft Teams für Benachrichtigungen in Echtzeit | Benachrichtigen Sie Team-Kanäle, wenn Blocker auftreten |
| Google Kalender für die Planung von Meetings | Planen Sie Meetings basierend auf Aufgabenverteilungen |
| GitHub/Jira für die Synchronisierung des Entwicklungsstatus | Automatische Aktualisierung des Status von Aufgaben basierend auf Commit-Meldungen oder Problemlösungen |
| Google Drive/Dropbox für die Dokumentenverwaltung | Fügen Sie relevante Dokumente basierend auf dem Aufgabenkontext als Anhang hinzu |
| Salesforce für CRM-Abstimmung | Aktualisieren Sie Salesforce-Datensätze nach Abschluss von Aufgaben |
Dieser Grad an Orchestrierung ermöglicht eine durchgängige Automatisierung vom Kontext bis zur Aktion.
📌 Hier ein Beispiel:
- Ein MCP-integrierter Agent fasst ein Projekt-Meeting aus MeetGeek zusammen
- Es erstellt automatisch Aufgaben in ClickUp, weist Eigentümer zu und legt Fristen fest
- Gleichzeitig aktualisiert es Salesforce, benachrichtigt das Team über Slack und synchronisiert zugehörige Dokumente aus Drive
ClickUp verfügt jedoch über Autopilot-Agenten oder integrierte KI-Agenten, die innerhalb der Plattform arbeiten – MCP oder ein zusätzliches Setup sind nicht erforderlich.
ClickUp Autopilot-Agenten
Die Autopilot-Agenten von ClickUp interagieren mit Ihrem Workspace, verwalten Aufgaben, rufen Dokumente ab und koordinieren Workflows, ohne dass manuelle Eingaben oder Plattformwechsel erforderlich sind.
Diese Agenten können komplexe Workflows ausführen – von der Erstellung und Organisation von Aufgaben bis hin zur Aktualisierung von Dokumenten und der Verwaltung von Projekt-Zeitleisten – ohne Code oder benutzerdefinierte Integrationen.
Sie können vorgefertigte Autopilot-Agenten auswählen, um tägliche/wöchentliche Aufgabenberichte, Stand-ups und automatisch beantwortete Fragen im ClickUp-Chat freizugeben. Sie erfordern nur ein minimales Setup – passen Sie einfach ihre Tools, Auslöser und Zeitrahmen an, und schon können sie loslegen!
Sie können auch benutzerdefinierte Autopilot-Agenten mit dem No-Code-Builder von ClickUp erstellen. Sie definieren Auslöser, Bedingungen, Anweisungen, Wissensquellen und Tools und passen Ihre Agenten so an spezielle Workflows an.
So funktioniert Agents:
- Auslöser: Agenten werden als Reaktion auf Ereignisse „geweckt“ – Änderungen des Aufgabenstatus, Kommentare, geplante Zeiten, neue Aufgaben/Dokumente oder Chat-Nachrichten
- Bedingungen: Optionale Kriterien verfeinern, wann Aktionen ausgeführt werden – z. B. nur reagieren, wenn eine Chat-Nachricht eine Frage zu HR enthält
- Anweisungen: Eine promptähnliche Anleitung, die dem Agenten mitteilt, was zu erledigen ist und wie. Sie können Ton, Format, Referenzvorlagen oder Inline-Bearbeitungen festlegen
- Wissen und Zugriff: Definieren Sie, welche Daten der Agent lesen kann: öffentliche/private Aufgaben, Dokumente, Chats, Hilfeartikel oder verbundene Apps. Dies gewährleistet intelligente, kontextbezogene Antworten
- Tools und Aktionen: Agenten sind mit Tools wie „In Thread antworten“, „Aufgabekommentar posten“, „Aufgaben erstellen“, „StandUp/Projektaktualisierung/Zusammenfassung schreiben“ und „Bild generieren“ ausgestattet
📌 Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie einen benutzerdefinierten Content Review Agent in einem ClickUp-Chat-Kanal erstellen würden:
- Auslöser: Nachricht gepostet
- Bedingung: Immer antworten
- Anweisung: „Überprüfen Sie den Inhalt anhand des Styleguides, nehmen Sie Inline-Bearbeitungen mit Durchstreichen/Abschlag vor, bewerten Sie mit 1–10, richten Sie den Text aus ...“
- Wissen: Zugriff auf Dokumente und Chats im Workspace
- Tool: Auf Thread antworten
👉🏼 Das Ergebnis: Jede Nachricht im Kanal wird intelligent auf Tonfall, Klarheit und Stil überprüft
Das Ergebnis? Die Autopilot-Agenten von ClickUp kombinieren ereignisbasierte Logik mit KI-gesteuerter Argumentation, sodass Sie ohne Code intelligente, kontextbezogene Automatisierungen erstellen können, die Inhalte in Ihrem gesamten Workspace proaktiv zusammenfassen, priorisieren, beantworten oder generieren.
ClickUp Brain
Sie fragen sich, was diese KI-Agenten antreibt?
ClickUp Brain ist die Intelligenzschicht hinter ClickUp AI Agents. Es verwandelt Ihren Workspace in eine speicherreiche, kontextbezogene Umgebung für Agenten. Damit können KI-Agenten präzise denken, planen und handeln.
So ist ClickUp Brain von Grund auf für den Einsatz von Agenten vorbereitet:
| Aspekt | So funktioniert ClickUp Brain |
| Speicher | ClickUp Brain speichert Daten aus Ihren ClickUp-Aufgaben, Dokumenten, Kommentaren und Workflows im Kontext |
| Argumentation | KI interpretiert Absichten, nutzt Verlaufsdaten und empfiehlt die nächsten Schritte |
| Planen | Agenten generieren Aufgaben, Ziele und Zeitpläne aus natürlicher Sprache |
| Ausführung | Automatisierungen ermöglichen es KI, Status zu aktualisieren, Eigentümer zuzuweisen und toolübergreifend zu agieren |
| Integrationen | Native Integrationen mit Slack, GitHub, GCal und mehr für plattformübergreifende Aktionen |
Mit ClickUp Brain reagieren KI-Agenten nicht nur – sie verstehen und ergreifen die Initiative. Ein Beispiel: Der Agent kann ein Meeting zusammenfassen, strukturierte Aufgaben mit Eigentümern und Fristen erstellen und auf der Grundlage von Vorwissen Folgeaktionen auslösen.
Außerdem können Informationen aus Drittanbieteranwendungen abgerufen werden, die Sie in Ihre ClickUp-Workspaces integriert haben.
Ein Redditor namens thevamp-queen sagt:
ClickUp Brain erspart mir ehrlich gesagt eine Menge Hin und Her. Ich weiß, dass es KI-Tools mit einer ziemlich effizienten kostenlosen Version gibt, aber das ständige Wechseln zwischen den Registerkarten ist sehr mühsam. Und ehrlich gesagt ist das das Letzte, was ich tun möchte, wenn ich gerade tief in meiner Arbeit stecke. Ich nutze die KI hauptsächlich zum Schreiben, da ich in der Content-Branche tätig bin. Sie bearbeitet auch das, was ich geschrieben habe (fantastisch!). Eine weitere Funktion, die mir sehr hilft, ist „Dokumente”. Ich liebe die Formatierungsoptionen, insbesondere die Banner. Die sind so niedlich!
ClickUp Brain erspart mir ehrlich gesagt eine Menge Hin und Her. Ich weiß, dass es KI-Tools mit einer ziemlich effizienten kostenlosen Version gibt, aber das ständige Wechseln zwischen den Registerkarten ist sehr mühsam. Und ehrlich gesagt ist das das Letzte, was ich tun möchte, wenn ich gerade tief in meiner Arbeit stecke. Ich nutze die KI hauptsächlich zum Schreiben, da ich in der Content-Branche tätig bin. Sie bearbeitet auch das, was ich geschrieben habe (fantastisch!). Eine weitere Funktion, die mir sehr hilft, sind die Dokumente. Ich liebe die Formatierungsoptionen, insbesondere die Banner. Die sind so niedlich!
ClickUp-Automatisierungen
Als Nächstes sprechen wir über Automatisierung.
Die nativen Automatisierungen von ClickUp verarbeiten bereits Tausende von logikbasierten Workflows – wie das Zuweisen von Aufgaben, das Aktualisieren von Status oder das Senden von Slack-Nachrichten – ohne dass eine einzige Zeile Code erforderlich ist.
In Kombination mit KI-Features und MCP-verbundenen LLM-Tools verwandeln sich diese Automatisierungen jedoch von reaktiven Workflows in intelligente, entscheidungsfähige Systeme.
Mit ClickUp Brain können Sie Automatisierungen in natürlicher Sprache erstellen, ohne sich durch Dutzende von Auslösern, Bedingungen und Aktionen klicken und diese auswählen zu müssen. 🦄
Mit KI gehen Automatisierungen über die Ausführung statischer Auslöser hinaus und implementieren kontextbezogene Intelligenz.
📌 Beispiel:
🦾 Grundlegende Automatisierung: „Wenn sich der Status einer Aufgabe in „In Überprüfung“ ändert, weise sie dem Manager zu. “
🤖 Mit KI + Automatisierung: MCP-Server fungieren als Open-Source-Brücken zwischen ClickUp und externen LLMs wie Claude oder GPT. In Kombination mit Automatisierungen können Sie Workflows erstellen wie: „Wenn ein Kommentar Feedback wie „unklar” oder „unvollständig” enthält, fassen Sie die wichtigsten Probleme zusammen und weisen Sie die Aufgabe mit Vorschlägen neu zu.”
- Auslöser: Aufgabe, die aufgrund eines Kundenproblems erstellt wurde
- Automatisierung: Senden Sie Aufgabendaten an ein mit MCP verbundenes LLM (über Webhook)
- MCP Agent: Analysieren Sie den Text einer Aufgabe, bestimmen Sie die Dringlichkeit und geben Sie einen Tag für die Priorität zurück
- Automatisierung: Prioritäten zuweisen und dem richtigen Support-Agenten zuweisen
Dies ermöglicht einen geschlossenen Workflow, in dem ClickUp Logik ausführt, LLMs den Kontext interpretieren und Automatisierungen Maßnahmen ergreifen – alles ohne manuelles Eingreifen.
Warum diese Kombination funktioniert:
| Feature | Herkömmliche Automatisierung | Mit KI und MCP |
| Reaktive Logik | ✅ | ✅ |
| Verständnis natürlicher Sprache | ❌ | ✅ |
| Externe API-Entscheidungen | 🔧 (über Webhook) | ✅ |
| Workspace-Kontext | ❌ | ✅ (über KI + Berechtigungen) |
| Intelligente Zusammenfassungen, Tonfallprüfungen usw. | ❌ | ✅ |
Weitere Beispiele für KI + Automatisierung in der Praxis, die Sie inspirieren werden:
- Eine ClickUp-Aufgabe mit dem Status „Muss überprüft werden“ wird neu zugewiesen, eine Checkliste hinzugefügt, ein Fälligkeitsdatum festgelegt und eine Slack-Benachrichtigung versendet – ganz automatisch
- Die Übermittlung eines ClickUp-Formulars wird sofort von KI analysiert, in strukturierte Aufgaben umgewandelt, zugewiesen und geplant – ganz ohne Entwicklungsarbeit
- Eine Meldung wie „Website ist ausgefallen“ löst die Einstufung des Schweregrads, die Erstellung einer dringenden Aufgabe und eine vollständige Checkliste für die Fehlerbehebung, den Test und die Bereitstellung aus
Durch die Einbettung von KI-Logik in die Workflow-Ausführung verwandeln ClickUp-Automatisierungen die Aktionen Ihres Teams in intelligente, skalierbare Systeme.
Zusammenfassende Tabelle: ClickUp im MCP Stack
| Aspekt | Beschreibung |
| Integrationstyp | MCP-Server (Open Source, einsetzbar) |
| KI-Agenten-Kompatibilität | Claude, ChatGPT und andere agentenbasierte LLMs |
| Unterstützte Aktionen | Aufgabenverwaltung, Updates, Dokumentenabruf, Checklisten, Navigation |
| Anwendungsfälle | Automatisierung von Projekten, kollaborative KI, Wissensabruf |
| Vorteile für Entwickler | Interoperabilität, modularer Aufbau, schnelle Prototypenerstellung |
Weitere MCP-Tools
📌 Eine herausragende MCP-Demo im Bereich Musik ist der AbletonMCP-Server von Siddharth Ahuja.
AbletonMCP verbindet KI-Agenten (wie Claude) über ein Python-Remote-Skript direkt mit Ableton Live. Dieser MCP-Server ermöglicht Agenten Folgendes:
- Erstellen Sie Tracks und MIDI-Clips
- Wenden Sie Instrumente und Audioeffekte an
- Steuerung der Wiedergabe und Bearbeitung von Arrangements
- Abfrage des aktuellen Sitzungsstatus
Damit können Musikproduzenten einfach sagen: „Erstelle einen 80er-Jahre-Synthwave-Track mit halligen Drums“, und Ableton Live erstellt die Szene programmgesteuert.
Natürliche Sprache wird zur Benutzeroberfläche für die Musikproduktion – ideal für schnelle Prototypen, Live-Experimente und Barrierefreiheit.
📌 Ein weiteres Beispiel ist Blender MCP. Es integriert einen KI-Agenten in die Python-API von Blender und verwandelt die Erstellung von 3D-Szenen in eine dialogorientierte Erfahrung.
Der Agent kann:
- 3D-Objekte hinzufügen und bearbeiten
- Positionieren Sie Leuchten und Kameras
- Materialien und Texturen anwenden
- Beantworten Sie Abfragen zu Szenen (z. B. „Wie viele Objekte sind sichtbar?“)
Der MCP-Server läuft lokal in Blender als Socket-Listener und ermöglicht eine sichere, bidirektionale Steuerung mit geringer Latenz ohne Abhängigkeiten von der Cloud. Dieses Setup ist ideal für die iterative Szenenerstellung und Echtzeit-Feedback in 3D-Workflows.
📖 Lesen Sie auch: Die besten ClickUp-Integrationen
Herausforderungen und Best Practices
MCP-Tools liefern Wert durch die Daten, auf die sie zugreifen, und die Aktionen, die sie ermöglichen. Diese Leistungsfähigkeit bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich.
⚠️ Ein Schlüsselproblem ist die Gewährleistung einer genauen und qualitativ hochwertigen Datenintegration über Systeme hinweg. Ohne diese Integration besteht die Gefahr, dass KI-Agenten Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder veralteter Informationen treffen.
🤝 Darüber hinaus kann die Koordination und Automatisierung komplexer Workflows über verschiedene Tools und Teams hinweg eine Herausforderung darstellen. Nicht aufeinander abgestimmte Automatisierungsregeln oder Probleme mit dem Timing können zu Fehlern führen, beispielsweise wenn ein Auslöser für die Bereitstellung aktiviert wird, bevor der Code die Qualitätssicherung durchlaufen hat, was zu einer fehlerhaften Veröffentlichung führt.
🕵️♀️ Die Aufrechterhaltung von Sicherheit und Datenschutz in miteinander verbundenen Systemen erfordert strenge Kontrollen und eine kontinuierliche Überwachung.
🛜 Eine zuverlässige Bereitstellung hängt auch von gut dokumentierten Serverkonfigurationen ab, die Zugriffskontrollen, Ratenlimits und Umgebungsvariablen definieren, die auf die Anforderungen der einzelnen Tools zugeschnitten sind.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen und eine zuverlässige Leistung sicherzustellen, sollten Sie Best Practices befolgen, die Klarheit, Präzision und Ausfallsicherheit in den Vordergrund stellen:
- Verwenden Sie klare, aussagekräftige Namen und hochspezifische Tool-Beschreibungen
- Definieren Sie Parameter mithilfe detaillierter JSON-Schemas für eine präzise Eingabeverarbeitung
- Fügen Sie praktische Beispiele hinzu, um die korrekte Verwendung zu veranschaulichen
- Implementieren Sie eine leistungsstarke Fehlerbehandlung und Validierung
- Unterstützen Sie die Berichterstellung über den Fortschritt bei lang andauernden Vorgängen
- Halten Sie Tools atomar und fokussiert, um die Komplexität zu reduzieren
- Dokumentieren Sie Rückgabewertstrukturen für konsistente Ausgaben
- Ratenlimits für ressourcenintensive Vorgänge anwenden
- Protokollieren Sie Tool-Aktivitäten für Debugging und Überwachung
Erstellen Sie intelligentere Systeme mit MCP-kompatiblen Tools wie ClickUp
MCP-Tools verändern bereits jetzt die Spielregeln für KI-Agenten, aber der eigentliche Durchbruch wird kommen, wenn wir die zentralen Herausforderungen in Bezug auf Kontext, Steuerung und Koordination lösen.
Wenn Sie diese richtig einsetzen, hat MCP das Potenzial, zur Schnittstelle für KI-Tool-Interaktionen zu werden und eine neue Ära intelligenter, integrierter und autonomer Systeme in allen Branchen einzuläuten.
ClickUp zeigt, was möglich ist. Es ist nicht nur in MCP integriert, sondern wurde speziell dafür entwickelt, darin zu glänzen. Mit modularen, interoperablen Tools wie ClickUp AI Agents, Brain, Automatisierungen und Integrationen können Sie autonome Workflows erstellen, die intelligenter, schneller und einfacher zu warten sind.
Probieren Sie es selbst aus! Melden Sie sich bei ClickUp an und erstellen Sie kostenlos reibungslose, intelligente Workflows.