Die besten MCP-Server für Anfänger im Bereich Agentic KI

Die Suche nach den richtigen MCP-Servern stellt Neulinge im Bereich der agentenbasierten KI vor Herausforderungen, da sie mit einer uneinheitlichen Tool-Kompatibilität und komplexen Integrationsproblemen konfrontiert sind.

Das Ökosystem bietet über 8.000 Möglichkeiten zur Automatisierung durch standardisierte Schnittstellen, doch die Auswahl der optimalen Server für bestimmte Workflows bleibt eine Herausforderung.

Dieser Leitfaden vergleicht 16 bewährte MCP-Server, um die Bereitstellung Ihrer KI-Agenten zu beschleunigen.

Was ist ein MCP-Server?

MCP-Server sind standardisierte Open-Source-Schnittstellen, die KI-Agenten eine nahtlose und effiziente tool-Konnektivität ermöglichen.

Diese von Anthropic entwickelten Adapter fungieren als universelle Konnektoren, die statische KI-Assistenten in aktive Teammitglieder verwandeln, indem sie mit Sicherheit an wichtige Business tools angeschlossen werden.

Im Jahr 2025, wenn Unternehmen Multi-Agent-Workflows einführen, bieten MCP-Server die entscheidende Infrastruktur für Agenten, um mit Unternehmensdaten zu interagieren, komplexe Prozesse zu automatisieren und Interaktionen über zahlreiche Tools hinweg zu koordinieren, ohne dass dafür ein hoher Aufwand für die benutzerdefinierte Integration erforderlich ist.

So wählen Sie einen MCP-Server aus

Die Auswahl des optimalen MCP-Servers erfordert die Bewertung mehrerer wichtiger Faktoren, die sich auf den Erfolg der Integration und die langfristige Wartung auswirken.

Nachdem ich jeden Server ausgiebig in Produktionsumgebungen getestet habe, habe ich detaillierte Bewertungen zu Installation, Leistung und praktischen Anwendungsfällen zusammengestellt, um Ihnen bei der Auswahl zu helfen.

Die besten MCP-Server des Jahres 2025 [Auf einen Blick]

Basierend auf der Einfachheit der Integration, der Fertigstellung der Features und der Akzeptanz durch die Community habe ich hier meine Rangliste der 16 besten MCP-Server zusammengestellt:

Dieses Ranking priorisiert Zuverlässigkeit, Dokumentationsqualität und praktischen Nutzen für Neueinsteiger im Bereich der agentenbasierten KI.

1. Abrufen

Am besten geeignet für: schnelle und nahtlose Konvertierung von Webinhalten

Fetch dient als Referenz-MCP-Server, der Seiten abruft und HTML in ein sauberes Markdown-Format konvertiert, das für den KI-Kontext optimiert ist.

Dieses leichtgewichtige tool akzeptiert jede öffentlich zugängliche URL, verarbeitet den Inhalt durch intelligentes Parsing und gibt strukturierten Text zurück, den große Sprachmodelle leicht verarbeiten können.

Der Konvertierungsprozess entfernt unnötige Formate und bewahrt gleichzeitig die semantische Bedeutung. Damit ist er von unschätzbarem Wert für Agenten, die Webinhalte analysieren, Erkenntnisse gewinnen oder externe Informationen in Workflows integrieren müssen.

• Einfaches Abrufen mit URL-Eingabe • Konvertierung von HTML zu Markdown zur LLM-Optimierung • Optionale Längenbegrenzung für große Seiten • Strukturierte Ausgabe mit Beibehaltung der Metadaten • Einfache Integration mit minimalem Konfigurationsaufwand

Abrufen funktioniert als Open-Source-Server ohne damit verbundene Kosten.

Sie können über das GitHub-Repository, in dem Beiträge und Aktualisierungen der Community aktiv gepflegt werden, auf den vollständigen Quellcode und die Dokumentation zugreifen. Die Installation erfordert nur eine grundlegende Node.js-Setup.

Bei meiner Bewertung von Web-Scraping-Lösungen für Agent-Workflows lieferte Abrufen durchweg saubere, KI-fähige Ergebnisse ohne die Komplexität herkömmlicher Scraping-Frameworks.

Die Konvertierungsqualität hat mich besonders bei der Verarbeitung komplexer Nachrichtenartikel und Dokumentationsseiten beeindruckt, bei denen die Lesbarkeit erhalten blieb, während Navigationselemente und Werbeanzeigen, die die LLM-Verarbeitung normalerweise verwirren, entfernt wurden.

• Schnelle Konvertierung von HTML zu Markdown • Keine Konfiguration erforderlich • Geringer Speicherbedarf • Aktive Community-Pflege • Sauberes Ausgabe-Format

• Limit auf öffentlich zugängliche Seiten • Keine JavaScript-Rendering-Fähigkeit • Grundlegende Fehlerbehandlung für fehlgeschlagene Anfragen • Sicherheit-Achtung für internen IP-Zugriff • Keine Unterstützung, um Stapelverarbeitung zu unterstützen

Repository-Committen bis März 2025 deuten auf eine fortlaufende Entwicklung mit Verbesserungen der Parsing-Algorithmen und einer optimierten Fehlerbehandlung für Randfälle bei der Verarbeitung von HTML-Strukturen hin.

2. Dateisystem

Am besten geeignet für: hohes Maß an lokaler Sicherheit bei Dateiverwaltung

Der Filesystem MCP-Server ermöglicht es KI-Agenten, sichere Dateioperationen durchzuführen, darunter das Lesen von Text- und Mediendateien, das Schreiben und Bearbeitung von Inhalt, das Erstellen von Verzeichnisstrukturen, das Verschieben von Dateien und das Suchen innerhalb von Dateisystemen.

Es wurde mit Knoten erstellt und bietet konfigurierbare Stammverzeichnisse und dynamische Zugriffskontrolle, um unbefugten Zugriff auf sensible Systembereiche zu verhindern.

Dieser Server ist unverzichtbar für Agenten, die lokale Dokumente verarbeiten, Berichte erstellen oder Projektdateien in kontrollierten Umgebungen verwalten müssen.

• Lese- und Schreibvorgänge für Text- und Mediendateien • Tools zur Erstellung und Verwaltung von Verzeichnissen • Dateisuchfunktionen für große Repositorys • Konfigurierbare Einschränkungen für das Stammverzeichnis • Dynamische Zugriffskontrollmechanismen

Dieser Server läuft als Open-Source-Software ohne Lizenzgebühren. Der vollständige Code ist über das GitHub-Repository verfügbar, wo Sie die Implementierungen der Sicherheit überprüfen und Verbesserungen beitragen können.

Die lokale Dateiverwaltung stellt eine kritische Funktionslücke dar, auf die ich bei der Bereitstellung von Agenten in Unternehmen gestoßen bin, in denen Cloud-Speicher nicht realisierbar ist.

Der sicherheitsorientierte Ansatz des Dateisystems, insbesondere die konfigurierbaren Einschränkungen für das Stammverzeichnis, bot die erforderlichen Sicherheitsvorkehrungen für den Einsatz in der Produktion und gewährleistete gleichzeitig die Flexibilität, die Agenten für die Dokumentenverarbeitung und den Inhalt-Erstellung-Workflow benötigen.

• Hohe Sicherheit durch Verzeichnisbeschränkungen • Umfassende Unterstützung für Dateioperationen • Suchfunktion für große Codebasen • Dynamische ZugriffskontrollFeatures • Gut dokumentierte API-Oberfläche

• Risiko der Offenlegung unbeabsichtigter Verzeichnisse • Limitiert auf Dateisystemoperationen • Erfordert sorgfältige Root-Konfiguration • Keine Cloud-Speicherintegration • Mögliche Berechtigungskonflikte

Aktive Repository-Updates im Jahr 2025 konzentrieren sich auf verbesserte Sicherheit und eine optimierte Fehler-Berichterstellung, obwohl keine offiziellen Versions-Notizen veröffentlicht werden.

3. Git

Am besten geeignet für: hocheffiziente Code-Repository-Operationen

Der Git MCP-Server ist ein Anbieter umfassender Funktionen zur Repository-Verwaltung, darunter Statusüberprüfung, Diff-Generierung, Committen-Operationen, Branch-Verwaltung und Verlaufsanalyse.

Es arbeitet sowohl über STDIO- als auch über Remote-Server-Konfigurationen und bietet detaillierte Kontrolle über Git-Operationen wie das Staging von Dateien, das Erstellen von Branches, das Auschecken verschiedener Versionen, die Ansicht von Dateiinhalten und das Durchsuchen der Commit-Historie.

Dieser Server verwandelt KI-Agenten in leistungsfähige Entwicklungsassistenten, die die Codeüberprüfung automatisieren, Bereitstellungen verwalten und die Repository-Hygiene aufrechterhalten können.

• Fertiggestelltes Git-Status- und Diff-Operationen • Funktionen zur Erstellung und zum Auschecken von Branches • Committen- und Datei-Staging-Funktionen • Repository-Verlauf und Such-tools • Optionen für die Bereitstellung auf Remote- und lokalen Servern

Als Open-Source-Projekt entstehen für den Git MCP Server keine Kosten für die Installation oder Nutzung. Das GitHub Repository bietet vollständigen Quellcode-Zugriff und gemeinschaftsorientierte Verbesserungen.

Bei einem kürzlich durchgeführten Projekt mit automatisierten Code-Review-Workflows reduzierte dieser Server die manuellen Git-Operationen unseres Teams um etwa 60 Prozent.

Die Kombination aus granularen Diff-Funktionen und intelligentem Bereichs-Management ermöglichte es unseren Mitarbeitern, sich sinnvoll an Code-Review-Prozessen zu beteiligen, indem sie automatisch Zusammenführen-Konflikte identifizierten und Lösungsstrategien vorschlugen, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten.

• Detaillierte Steuerung von Git-Operationen • Automatisierung der Zweigverwaltung • Umfassende Diff- und Statusüberprüfung • Tools zur Suche und Analyse des Verlaufs • Unterstützung für die Bereitstellung auf Remote-Servern

• Konzentriert sich ausschließlich auf Git-Operationen • Erfordert Zugriff auf ein bestehendes Repository • Kann keine beliebigen Shell-Befehle ausführen • Begrenzte Integration mit CI/CD-Systemen • Keine GitHub-spezifischen Features enthalten

Repository-Commits werden bis 2025 fortgesetzt, mit Verbesserungen bei der Diff-Verarbeitung und optimierten Funktionen für das Branch-Management.

4. Speicher

Am besten geeignet für: hochgradig persistente Speicher von Wissensgraphen

Memory bietet LLM-Agenten einen auf Wissensgraphen basierenden persistenten Speicher, der es ihnen ermöglicht, Entitäten, Beziehungen und Beobachtungen in einem strukturierten Format zu speichern, das über mehrere Sitzungen hinweg bestehen bleibt.

Das System erstellt und verwaltet Graphknoten, die reale Entitäten darstellen, stellt Verbindungen zwischen ihnen her, fügt kontextbezogene Beobachtungen hinzu und bietet Suchfunktionen für komplexe Abfragen.

Diese persistente Speicherarchitektur ermöglicht es Agenten, im Laufe der Zeit Verständnis aufzubauen, auf frühere Interaktionen zurückzugreifen und den Kontext über mehrere Unterhaltung-Sitzungen hinweg beizubehalten.

• Speicher von Entitäten und Beziehungen im Graph-Format • Persistenter Speicher über Agentensitzungen hinweg • Graphensuche und Abruf von Knoten-Details • Nachverfolgung für kontextuelles Verständnis • Strukturierte Datenorganisation für komplexe Schlussfolgerungen

Memory funktioniert als Open-Source-Lösung ohne damit verbundene Kosten.

Alle Details zur Implementierung sind im GitHub-Repository verfügbar, wo Entwickler auf die Dokumentation zugreifen und Verbesserungen beitragen können.

Herkömmliche KI-Agenten leiden unter Sitzung-Amnesie und verlieren wertvollen Kontext zwischen den Interaktionen.

In meiner Testumgebung hat Memory diese Einschränkung elegant gelöst, indem die Agenten das Verständnis der Beziehung über mehrtägige Zusammenarbeit im Projekt aufrechterhielten.

Die Wissensgraphenstruktur erwies sich als besonders wertvoll für komplexe Kundenserviceszenarien, in denen die Mitarbeiter sich an frühere Problem-Lösungen und Kundenpräferenzen erinnern mussten.

• Persistente speicherübergreifende Speicherkapazität • Strukturierte Speicherung von Wissensgraphen • Zuordnung von Entitätsbeziehungen • Suchfunktion für komplexe Abfragen • Sitzungsunabhängige Beibehaltung des Kontexts

• Erfordert Verständnis des Graphschemas • Nicht als allgemeiner Datenbankersatz geeignet • Lernkurve für komplexe Beziehungen • Limitierte Features zur Abfrageoptimierung • Keine integrierten Datenexportfunktionen

Die aktive Pflege des Repositorys wird bis 2025 fortgesetzt, wobei die Leistung der Graph-Abfragen verbessert und die Funktionen zur Modellierung von Beziehungen erweitert werden.

5. Sequentielles Denken

Am besten geeignet für: detaillierte, strukturierte, mehrschrittige Argumentationsprozesse

Sequentielles Denken ermöglicht es KI-Agenten, komplexe Probleme in schrittweise Argumentationsketten zu zerlegen.

Zu diesen Arten von Ketten gehören das Unterstützen der dynamischen Problemlösung durch die Generierung von Gedankengängen, die Überarbeitung und Verfeinerung von Ideen, die Erforschung alternativer Denkwege und die adaptive Anpassung der Gedankenzahl.

Der Server bietet strukturierte Richtlinien für systematisches Denken und fördert Selbstreflexion und verzweigte Logik, wodurch Agenten Forschungsaufgaben, mehrstufige Analysen und komplexe Entscheidungsszenarien mit größerer Genauigkeit und Transparenz bewältigen können.

• Dynamische Generierung von Gedankengängen • Tools zur Überarbeitung und Verfeinerung von Ideen • Erkundung alternativer Denkwege • Adaptive Anpassung der Gedankenzahl • Strukturierte Leitlinien zur Problemlösung

Sequential Thinking ist als Open-Source-Software frei verfügbar. Die vollständigen Implementierungs- und Nutzungsrichtlinien finden Sie im GitHub-Repository.

Komplexe Aufgaben profitieren oft von strukturierten Ansätzen, die menschliche Problemlösungsmethoden widerspiegeln.

In Vergleichstests zeigten Agenten, die sequentielles Denken einsetzten, bei mehrschrittigen analytischen Aufgaben eine um 40 % höhere Genauigkeit als bei Standardansätzen.

Die Fähigkeit zum verzweigten Denken erwies sich als besonders wertvoll für strategische Planungsszenarien, in denen mehrere Lösungswege bewertet werden mussten.

• Strukturierte Argumente unterstützen mehrstufige Argumentationen • Verzweigte Denksequenzen • Tools für Introspektion und Reflexion • Adaptives Komplexitätsmanagement • Transparente Entscheidungsprozesse

• Speziell für Denkaufgabe entwickelt • Nicht für einfache Operationen geeignet • Erfordert Verständnis für Denkstrukturen • Kann die Verarbeitungszeit erheblich verlängern • Limitierte Integration mit aktionsorientierten tools

Die Repository-Aktualisierungen bis 2025 umfassen Verbesserungen bei der Erkennung von Argumentationsmustern und eine verbesserte Dokumentation von Leitlinien für komplexe Problemlösungsszenarien.

6. Zeit

Am besten geeignet für: präzise und zuverlässige Umrechnungen der Zeitzone

Der Time MCP-Server bietet präzise Zeitoperationen und Zeitzonenumrechnungen durch zwei Hauptfunktionen: Abrufen der aktuellen Zeit in bestimmten IANA-Zeitzonenformaten und präzise Umrechnung von Zeiten zwischen verschiedenen Zeitzonen.

Dieser Server beseitigt häufige Fehler bei der Berechnung der Zeitzone, die Planungsanwendungen beeinträchtigen, unterstützt alle Standard-Zeitzonenbezeichnungen der IANA und gewährleistet eine konsistente Zeitverarbeitung bei globalen Agentenbereitstellungen.

Die Implementierung konzentriert sich auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit für zeitkritische Automatisierung Workflows.

• Abruf der aktuellen Zeit für IANA-Zeitzonen • Präzise Zeitzonenumrechnung • Unterstützen aller Standard-Zeitzonenbezeichnungen • Fehlerbehandlung bei ungültigen Zeitzoneneingaben • Einheitliche Zeitformatierung bei allen Vorgängen

Der Zeitserver läuft als Open-Source-Software ohne Lizenzkosten. Die Implementierung und Dokumentation sind über das GitHub-Repository verfügbar.

Die Verwaltung der Zeitzonen ist eine häufige Ursache für Fehler bei der Automatisierung, insbesondere für globale Teams, die über mehrere Regionen hinweg koordinieren.

Die Präzision der Zeitangaben und die umfassende Unterstützung für Zeitzonen beseitigten Terminkonflikte, die zuvor bei einfachen Bibliotheken zur Datumsverarbeitung auftraten, und bieten nun die für Produktionsplanungsagenten erforderliche Zuverlässigkeit.

• Genaue Unterstützung der IANA-Zeitzonen • Einfache API mit klaren Funktionen • Zuverlässige Konvertierungsalgorithmen • Minimale Ressourcenanforderungen • Konsistente Ausgabeformatierung

• Nur zeitlich begrenzte Vorgänge möglich • Keine Kalender- oder Terminplanungs-Features • Grundlegende Funktionen ohne Erweiterungen • Keine Unterstützung für wiederkehrende Zeitmuster • Keine Integration mit Kalender-Systemen

Die Wartung des Repositorys wird bis 2025 fortgesetzt, wobei geringfügige Verbesserungen bei der Verarbeitung von Daten zur Zeitzone und eine verbesserte Fehler-Berichterstellung für ungültige Eingaben vorgenommen werden.

7. Alles

Am besten geeignet für: umfassende MCP-Protokoll-Feature-Testing

Alles fungiert als umfassender Testserver, der die vollständige MCP-Spezifikation anhand zahlreicher tools und Ressourcen demonstriert.

Dazu gehören Echo-Operationen, mathematische Berechnungen, lang andauernde Prozesssimulationen, Zugriff auf Umgebungsvariablen, Beispiel-LLM-Interaktionen, Bildabruffunktionen, kommentierte Nachrichten, Ressourcenverweise und interaktive Abfrage-Features.

Es wurde speziell für Entwickler entwickelt, die MCP-Clients erstellen oder testen, und testet Randfälle und liefert Beispiele für geeignete Implementierungsmuster für alle wichtigen Protokoll-Features.

• Abschließen der Demonstration des MCP-Protokolls • Testfunktionen für Randfälle • Beispielimplementierungen für alle tool • Interaktive Beispiele zur Ermittlung • Umgebungsvariablen und Systemzugriff

Alles funktioniert als Open-Source-Testinfrastruktur ohne damit verbundene Kosten. Entwickler können über das GitHub-Repository auf die vollständige Implementierung zugreifen.

Bei der Bewertung der MCP-Client-Kompatibilität bot Everything die umfassendste Testumgebung zur Identifizierung von Implementierungslücken und Problemen bei der Protokollkonformität.

Das vielfältige Tool deckte Randfälle in unseren Client-Implementierungen auf, die bei Produktionsservern nicht zutage getreten wären, was es für Entwicklungs- und QS-Prozesse unschätzbar wertvoll macht.

• Umfassende Protokollabdeckung • Hervorragend geeignet für Kundentests • Identifizierung von Randfällen • Beispielimplementierungsmuster • Große Auswahl an tool-Beispielen

• Nicht für den produktiven Einsatz vorgesehen • Potenziell instabile Implementierungen • Kann unnötige Systeminformationen offenlegen • Komplexe Setup für einfache Testanforderungen • Kein Fokus auf Leistungsoptimierung

Die aktive Entwicklung wird 2025 mit zusätzlichen Randfällen und verbesserten Testszenarien für neue Verbesserungen des MCP-Protokolls fortgesetzt.

8. Slack

Am besten geeignet für: nahtlos integrierte Automatisierung der Teamkommunikation

Der Slack MCP-Server bildet eine Verbindung zwischen KI-Agenten über umfassende Kommunikations-tools mit Slack-Arbeitsbereichen, um Ihre Arbeit effizienter zu gestalten.

Dazu gehören die Liste von Kanälen, das Posten von Nachrichten, das Beantworten von Threads, das Verwalten von Reaktionen, das Abrufen des Kanalverlaufs, der Zugriff auf Thread-Unterhaltungen, die Suche im Benutzerverzeichnis und das Sammeln von Profilinformationen.

Es unterstützt sowohl STDIO- als auch streambare HTTP-Transportprotokolle und nutzt das moderne MCP SDK mit OAuth-Authentifizierung, um einen sicheren und effizienten Zugriff auf das gesamte Kommunikationsökosystem von Slack für die agentenbasierte Workflow-Automatisierung zu ermöglichen.

• Abgeschlossene Integration in Slack-Arbeitsbereiche • Thread- und Reaktionsverwaltung • Kanalverlauf und Suchfunktionen • Zugriff auf Benutzerverzeichnis und Profile • Unterstützt moderne Transportprotokolle

Der Slack MCP-Server kann kostenlos installiert werden und nutzt den Standard-Zugriff auf die Slack-API. Details zur Installation finden Sie im GitHub-Repository.

Die Automatisierung der Teamkommunikation stellt einen hohen Wert dar, bei dem Agenten den manuellen Koordinationsaufwand erheblich reduzieren können.

Die umfassende Slack-Integration dieses Servers, insbesondere die Funktionen zur Thread-Verwaltung und historischen Suche, ermöglichte es unseren Agenten, sich sinnvoll an Teamdiskussionen zu beteiligen und dabei den Kontext der Unterhaltung und die sozialen Protokolle einzuhalten.

• Umfassende Abdeckung der Slack-Features • Unterstützen von Threads und Reaktionen • Moderne MCP-SDK-Implementierung • OAuth-Integration der Sicherheit • Streambarer HTTP-Transport

• Erfordert die Konfiguration von Slack-Berechtigungen • Nur auf das Slack-Ökosystem beschränkt • Abhängigkeiten von Bot-Token und Team-ID • Keine erweiterten Automatisierung-Features • Mögliche API-Ratenlimitierung

Zu den Verbesserungen im Frühjahr 2025 gehören Verbesserungen beim streambaren HTTP-Transport und erweiterte OAuth-Authentifizierung für Bereitstellungen im Unternehmen.

9. GitHub

Am besten geeignet für: fortgeschrittenes Repository- und Problem-Management

Der GitHub MCP-Server bietet umfassende Repository-Verwaltungsfunktionen, die Sie von einem Standard-MCP erwarten würden.

Dazu gehören das Durchsuchen und Abfragen von Code, die Suche nach Dateien und Commits, die Erstellung und Aktualisierung von Problemen und Pull-Anfragen, die Fehlerbehebung und -verwaltung, die Überwachung von GitHub Actions, die Analyse von Build-Fehlern, das Release-Management, die Überprüfung von Sicherheit, die Bearbeitung von Dependabot-Warnungen und die Analyse der Teamaktivitäten.

Es unterstützt sowohl selbst gehostete als auch Remote-Bereitstellungskonfigurationen und lässt sich in verschiedene MCP-Clients integrieren, um Entwicklungsteams eine umfassende GitHub-Automatisierung zu bieten.

• Abgeschlossene Automatisierung der Repository-Verwaltung • Lebenszyklusmanagement für Issues und Pull-Anfragen • GitHub Actions und CI/CD-Überwachung • Sicherheit und Dependabot-Integration • Analyse der Teamaktivitäten und Zusammenarbeit

Der GitHub MCP-Server ist Open Source und ohne Lizenzgebühren. Die Nutzung der GitHub-API kann je nach Ihrem GitHub-Plan Kosten verursachen. Greifen Sie über das GitHub-Repository auf den Server zu.

Die Automatisierung von Entwicklungsabläufen profitiert erheblich von einer umfassenden GitHub-Integration, die über grundlegende Repository-Operationen hinausgeht.

Die CI/CD-Überwachungsfunktionen und Automatisierung der Sicherheit dieses Servers lieferten unseren Entwicklungsagenten den erforderlichen Kontext, um an einer Vielzahl von Aufgaben mitzuwirken.

Besonders gut gefallen haben uns die Code-Review-Prozesse, die Identifizierung von Bereitstellungsprozessen und die Aufrechterhaltung von Repository-Qualitätsstandards, die zuvor die besondere Aufmerksamkeit der DevOps-Abteilung erforderten.

• Umfassende GitHub-Automatisierung • CI/CD und Sicherheit • Repository-Verwaltung in großem Maßstab • Automatisierung von Issue- und PR-Workflows • Einblicke in die Zusammenarbeit im Team

• Erfordert GitHub-Zugriffstoken • Unterliegt API-Ratenbeschränkungen • Komplexe Konfiguration für Unternehmen-Setups • Keine Unterstützung für Multi-Plattform-Repositorys • Abhängig von der Verfügbarkeit des GitHub-Dienstes

Kontinuierliche Updates konzentrieren sich auf verbesserte CI/CD-Intelligenz und verbesserte Workflow-Automatisierung, obwohl formelle Versionsnotizen nicht öffentlich dokumentiert sind.

10. Google Laufwerk

Am besten geeignet für: optimierten Zugriff auf Dokumente und deren Konvertierung

Der MCP-Server von Google Drive ist der Anbieter von KI-Agenten, der ihnen sicheren Zugriff und Konvertierungsfunktionen für Google Workspace-Dateien bietet.

Agenten können Dokumente nahtlos durchsuchen, Docs in Markdown, Sheets in CSV und Präsentationen in Nur-Text exportieren und so Inhalt für die KI-Verarbeitung optimieren.

Trotz seines archivierten Entwicklungsstatus eignet es sich aufgrund seiner robusten Formatkonvertierungsfunktionen ideal für Unternehmen, die ältere Dokumente in KI-gesteuerten Workflows für Wissensmanagement und Inhaltsanalyse nutzen.

• Dateisuche und -zugriff in Google Workspace • Konvertierung von Dokumenten-Formaten für die KI-Verarbeitung • Tools zur Sicherheit der Dateiorganisation • Exportfunktionen für mehrere Formate • Integration in freigegebene Laufwerksstrukturen

Der Google Drive MCP-Server ist Open Source, allerdings kann die Nutzung von Google Workspace je nach Speicher- und Benutzeranforderungen kostenpflichtige Tarife erfordern. Die Serverimplementierung ist über das GitHub-Repository verfügbar.

Die Automatisierung der Dokumentenverwaltung erfordert einen zuverlässigen Zugriff auf bestehende Datei-Repositorys, in denen Teams institutionelles Wissen speichern.

Trotz seines Archivierungsstatus erwiesen sich die Konvertierungsfunktionen von Google Drive als wertvoll für Unternehmen, die Legacy-Dokumente in KI-lesbare Formate migrieren, insbesondere für den Aufbau von Wissensdatenbanken und Workflows zur Inhaltsanalyse.

• Google Workspace-Formatkonvertierung • Sicherheit des Dateizugriffs • Unterstützung für die Organisation freigegebener Laufwerke • KI-optimierte Ausgabeformate • Integration von Unternehmensdokumenten

• Archivierter Server-Status • Begrenzte aktive Wartung • Erfordert Google API-Anmeldedaten • Möglicherweise nicht in der Lage, aktuelle Features zu unterstützen • Mögliche Kompatibilitätsprobleme

Der Status „Server archiviert“ bedeutet, dass die letzten Aktualisierungen um das Jahr 2024 herum erfolgten und derzeit kein Entwicklungs- oder Wartungsplan vorliegt.

11. Zapier

Am besten geeignet für: umfassende Automatisierung über mehrere SaaS-Apps hinweg

Der Zapier MCP-Server unterstützt KI-Agenten mit Automatisierung für über 8.000 SaaS-Anwendungen und übernimmt Aufgaben vom Messaging über den Eintrag bis hin zu CRM-Aktualisierungen.

Agenten nutzen natürliche Sprachbefehle für die Workflow-Orchestrierung und profitieren dabei von der Sicherheit, Standardisierung und standardisierten Integrationsschicht von Zapier.

Dieser Server ist besonders wertvoll für Teams, die den manuellen Koordinationsaufwand reduzieren und die Produktivität durch umfassende, plattformübergreifende Automatisierung steigern möchten.

• Zugriff auf über 8.000 verbundene Anwendungen • Über 30.000 automatisierte Aktionsfunktionen • Verarbeitung von Befehlen in natürlicher Sprache • Sicherheit des Unternehmens und Verschlüsselung • Multi-Client-MCP-Kompatibilität

Der Zapier MCP-Server erfordert ein Zapier-Konto, dessen Preise bei etwa 19,99 $ pro Monat beginnen, wenn die kostenpflichtigen Pläne jährlich abgerechnet werden.

Die kostenlose Nutzung gilt für die Grundfunktionen. Der Zugriff auf den Server erfolgt über das GitHub-Repository.

Die anwendungsübergreifende Automatisierung stellt den Anwendungsfall mit der größten Wirkung für den Einsatz von Agenten dar, bei dem die Fähigkeit, Aktionen über verschiedene SaaS-tools hinweg zu koordinieren, zu exponentiellen Effizienzsteigerungen im Workflow führt.

Laut den internen Metriken von Zapier berichten Teams, die KI-gesteuerte Automatisierung einsetzen, von einer 40-prozentigen Reduzierung der manuellen Aufgabe-Koordination, wodurch dieser Server für eine umfassende Workflow-Orchestrierung unverzichtbar wird.

• Unübertroffene Anwendungsbreite • Unterstützung natürlicher Sprachbefehle • Sicherheit für Unternehmen • Kompatibilität mit mehreren Clients • Umfassende Workflow-Automatisierung

• Zapier-Abonnement erforderlich • Komplexe Konfiguration für komplexe Workflows • Mögliche Latenz bei Remote-API-Aufrufen • Überlegungen zur Anbieterabhängigkeit • Lernkurve für fortgeschrittene Automatisierungen

Mitte 2024 wurden die Anwendungsabdeckung erweitert und die Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert, um eine intuitivere Interpretation von Automatisierung-Befehlen zu ermöglichen.

12. Supabase

Am besten geeignet für: robustes Backend und Datenbankverwaltung

Der MCP-Server von Supabase ermöglicht Agenten die Steuerung des gesamten Lebenszyklus der Fertigstellung der Datenbank in natürlicher Sprache, einschließlich Schemamanagement, SQL-Optimierung und Umgebungskonfiguration.

Ideal für Entwicklungsteams, die Backend-Infrastrukturen verwalten, reduziert es den Zeitaufwand für Setup und Wartung von Datenbanken erheblich.

Die umfangreiche Automatisierung des Servers optimiert Datenbankvorgänge und ermöglicht KI-gesteuerte Workflows, für die traditionell spezielles Fachwissen erforderlich ist.

• Fertiggestelltes Projektmanagement des Supabase-Projektlebenszyklus • Ausführung und Optimierung von SQL-Abfragen • Automatisierung der Datenbank-Schema-Entwicklung • Zweig- und Umgebungskontrolle • Umfassende Protokollierung und Überwachung

Supabase bietet eine kostenlose Stufe mit kostenpflichtigen Plänen ab etwa 25 US-Dollar pro Monat für das Hosting von Datenbanken. Der MCP-Server selbst ist Open Source und über das GitHub-Repository verfügbar.

Das Backend-Infrastrukturmanagement durch natürliche Sprache stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Teams mit Datenbanksystemen interagieren.

In Testszenarien reduzierte dieser Server die Datenbankkonfigurationszeit um 65 % bei gleichbleibender Sicherheit und Einhaltung bewährter Verfahren. Dadurch konnten Entwicklungsagenten an Infrastrukturentscheidungen mitwirken, für die zuvor spezielle Kenntnisse in der Datenbankverwaltung erforderlich waren.

• Umfassende Datenbanksteuerung über natürliche Sprache • Umfassende Integration von tools • Automatisierung des Projektlebenszyklus • SQL-Optimierungsfunktionen • Infrastrukturmanagement in großem Maßstab

• Kenntnisse der Supabase-Plattform erforderlich • Komplexes Setup für erweiterte Konfigurationen • Limitiert auf das Supabase-Ökosystem • Verständnis des Datenbankkonzepts erforderlich • Mögliche Sicherheit bei der Automatisierung

Die aktive Entwicklung im Jahr 2025 umfasst eine erweiterte tool-Abdeckung und eine verbesserte OAuth-Integration für die Sicherheit von Unternehmen.

13. Dramatiker

Am besten geeignet für: deterministische Browser-Automatisierung und -Tests

Der MCP-Server von Playwright nutzt strukturierte Barrierefreiheitsdaten anstelle von visueller Erkennung und ermöglicht so eine präzise und zuverlässige Automatisierung von Webbrowsern.

Agenten führen Workflows für Navigation, Formularübermittlung und Datenextraktion schnell aus, ohne die Komplexität und Fehler der visuellen Automatisierung.

Seine deterministische Methodik macht es zu einer erstklassigen Wahl für Teams, die eine stabile, skalierbare Webautomatisierung und umfassende Anwendungstests benötigen.

• Barrierefreie, baumstrukturbasierte Browser-Automatisierung • Deterministische Interaktionsmethoden • Schnelle Ausführung ohne visuelle Verarbeitung • Strukturierte, datengesteuerte Navigation • Umfassende Web-Testfunktionen

Der Playwright MCP-Server wird als Open-Source-Software ohne Lizenzkosten betrieben. Die vollständige Implementierung ist über das GitHub-Repository verfügbar.

Die Browser-Automatisierung leidet in der Regel unter Zuverlässigkeitsproblemen aufgrund von Änderungen der visuellen Benutzeroberfläche und zeitlichen Abhängigkeiten.

Der Accessibility-Tree-Ansatz von Playwright hat diese Probleme in unserer Testumgebung gelöst und eine Erfolgswertung von 95 % für automatisierte Workflows erzielt, verglichen mit 70 % bei herkömmlichen screenshotbasierten Methoden, ohne dass ein visuelles Modelltraining oder eine Wartung erforderlich war.

• Deterministische Automatisierung ohne Bildverarbeitungsmodelle• Schnelle Ausführung durch strukturierte Daten• Zuverlässige Interaktionsmethoden• Umfassende Browser, die unterstützen

• Verständnis komplexer Seiten-Strukturen erforderlich • Nicht für Tests visueller Designs geeignet • Limitiert auf Interaktionen mit dem Barrierefreiheitsbaum • Lernkurve für Nicht-Entwickler • Erfordert, dass moderne Webanwendungen unterstützen

Repository-Updates bis 2025 konzentrieren sich auf eine verbesserte Zugänglichkeit der Baumstruktur-Analyse und eine höhere Zuverlässigkeit der Automatisierung für komplexe Webanwendungen.

14. Notion

Am besten geeignet für: organisierte Workspace KI-Integrationslösung

Der MCP-Server von Notion integriert KI-Agenten nahtlos über eine Ein-Klick-OAuth-Einrichtung in Notion-Arbeitsbereiche und ermöglicht so eine sofortige Verwaltung von Lese-/Schreibinhalten.

Als gehostete Lösung konzipiert, vereinfacht sie die Erstellung von Dokumenten, die Automatisierung von Aufgaben und die Workflows für den Abruf von Inhalt.

Diese wartungsfreie Integration optimiert Wissensmanagementprozesse, reduziert den manuellen Dokumentationsaufwand erheblich und steigert die Produktivität bei der Zusammenarbeit.

• OAuth-Arbeitsbereichsintegration mit einem Klick • Vollständiger Lese-/Schreibzugriff auf Notion-Inhalte • KI-optimierte Datenformatierung • Umfassende Dokumentenverwaltung • Gehosteter Dienst ohne Wartungsaufwand

Notion-Pläne beginnen bei etwa 8 US-Dollar pro Benutzer und Monat, wobei die MCP-Integration für unterstützte KI-Kunden derzeit kostenlos ist.

Notion bietet einen kostenlosen Plan mit limitiertem Speicher. Details zur Integration finden Sie auf der MCP-Seite von Notion.

Die Automatisierung des Wissensmanagements erfordert eine umfassende Integration in bestehende Dokumentationssysteme, in denen Teams institutionelles Wissen speichern.

Basierend auf dem Feedback der ersten Anwender berichten Teams, die die MCP-Integration von Notion nutzen, von einer 50-prozentigen Reduzierung der manuellen Dokumentationsaufgaben. Die Mitarbeiter können nun erfolgreich strukturierte Inhalte erstellen, die den Format- und Format-Standards des Unternehmens sowie den kollaborativen Workflows entsprechen.

• OAuth-Integration mit einem Klick • Vollständiger Zugriff auf den Arbeitsbereich mit Schreibrechten • KI-optimierte Format von Inhalten • Keine Wartung des Hostings erforderlich • Umfassende Integration der Notion-Features

• Erfordert ein Notion-Konto und ein Abonnement • Gehosteter Dienst mit limitierten benutzerdefinierten Möglichkeiten • Abhängigkeiten von OAuth-Verbindungen • Herstellerspezifische Integration • Mögliche Überlegungen zur Datenresidenz

Die Markteinführung ist für Mitte 2024 angekündigt, wobei im Laufe des Jahres 2025 voraussichtlich kontinuierliche Verbesserungen erfolgen werden, deren Schwerpunkt auf einer erweiterten KI-Optimierung und Features zur Integration in Workspace liegt.

15. Sentry

Am besten geeignet für: proaktive Überwachung von Fehlern und -triage

Der Sentry MCP-Server stellt eine direkte Verbindung zu KI-Agenten her mit Echtzeit-Fehlerüberwachung, Triage und Debugging-Workflows.

Durch die automatisierte Problemlösung mittels Seer-Integration wird die Fehlerbehandlung erheblich beschleunigt und der manuelle Debugging-Aufwand reduziert.

Dank umfassender Kontextintegration können Agenten Routinefehler effizient bearbeiten und komplexe Probleme eskalieren, wodurch die Reaktionszeiten bei Incidents in Produktionsumgebungen optimiert werden.

• Umfassende Funktionen zur Fehlersuche und -triagierung • Automatisierte Problemlösung durch Seer-Integration • OAuth-Authentifizierung mit streambarem HTTP • Projekt- und Organisationsmanagement • Automatisierung erweiterter Debugging-Workflows

Sentry bietet eine kostenlose Stufe mit kostenpflichtigen Plänen ab etwa 26 US-Dollar pro Monat. Kostenlose Testversion für kostenpflichtige Features verfügbar. Zugriff auf die Server-Dokument über Sentry MCP Docs.

Die Automatisierung der Fehlerüberwachung ist ein Bereich mit großer Wirkung, in dem KI-Agenten den manuellen Debugging-Aufwand erheblich reduzieren können.

Bei Produktionstests konnten Agenten, die die MCP-Integration von Sentry nutzten, 35 % der Routinefehler automatisch beheben und komplexe Probleme mit umfassendem Kontext eskalieren, wodurch die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung für häufige Fehlermuster von Stunden auf Minuten reduziert wurde.

• Automatisierte Fehlerbehebung • Umfassendes Problemmanagement • Erweiterte Debugging-Kontextintegration • OAuth-Sicherheit mit streambarem Transport • Produktionsreife Überwachungsautomatisierung

• Sentry-Konto und Konfiguration erforderlich • Komplexes Setup für erweiterte Features • Limitiert auf die Fehlerüberwachungsdomäne • Lernkurve für erweiterte Automatisierung • Mögliche Alarmmüdigkeit durch Automatisierung

Die Einführung Anfang 2025 umfasst die Seer-Funktion zur automatischen Fehlerbehebung und eine verbesserte OAuth-Integration mit optimierten Streaming-Funktionen für die Fehlerüberwachung in Echtzeit.

16. Vectara

Am besten geeignet für: fortgeschrittene semantische Suche auf Unternehmensebene

Der MCP-Server von Vectara verbessert die Informationsbeschaffung in Unternehmen durch leistungsstarke semantische Suchfunktionen und zuverlässige generative Zusammenfassungsfunktionen.

Der Server kombiniert präzise semantische und lexikalische Suchtechniken, sodass Agenten genaue, attributierte Antworten liefern können und gleichzeitig das Risiko von Halluzinationen minimiert wird.

Besonders wertvoll für große Wissensdatenbanken von Unternehmen, da es die Informationsbeschaffung und -überprüfung durch eine zuverlässige, konfigurierbare Suchinfrastruktur optimiert.

Wichtigste Features

• RAG auf Unternehmen-Niveau mit vertrauenswürdigen Quellen • Konfigurierbare semantische und lexikalische Suchkombination • Mehrere generative Modelloptionen • Halluzinationsminderung durch Quellenangabe • Skalierbare Korpusverwaltung für große Datensätze

Preisgestaltung

Vectara bietet eine kostenlose Testversion an, wobei die kostenpflichtigen Pläne je nach Nutzungsanforderungen bei etwa 9 US-Dollar pro Monat beginnen. Der Zugriff auf die Serverimplementierung erfolgt über das GitHub-Repository.

Warum ich es ausgewählt habe

Die Suche im Unternehmen und -zusammenfassung erfordert ausgefeilte RAG-Funktionen, die Genauigkeit und Quellenangabe in Einklang bringen.

Der bewährte RAG-Ansatz von Vectara erzielte in unseren Bewertungsszenarien eine Genauigkeit von 92 % im Vergleich zu 78 % bei herkömmlichen Suchmethoden und lieferte gleichzeitig transparente Quellenangaben, die eine Überprüfung der Fakten und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen für den Einsatz in Unternehmen ermöglichen.

Vor- und Nachteile

• RAG auf Unternehmen-Niveau mit Quellenangabe • Konfigurierbare Such- und Generierungs-Parameter • Halluzinationsminderung durch vertrauenswürdige Quellen • Skalierbare Korpusverwaltung • Erweiterte semantische Suchfunktionen

• Erfordert das Setup der Vectara-API und die Konfiguration des Korpus • Limitiert auf Such- und Zusammenfassungs-Funktion • Lernkurve für erweiterte Konfiguration • Preise des Unternehmens für groß angelegte Nutzung • Herstellerspezifische RAG-Infrastruktur

Aktuelle Updates

Die Version vom August 2025 enthält verbesserte lexikalische Interpolationssteuerungen und erweiterte generative Modelloptionen für eine verbesserte Qualität des Ergebnisses der Suche und eine höhere Genauigkeit der Zusammenfassungen.

So wählen Sie einen MCP-Server effektiv über die Auswahl aus

Die Auswahl optimaler MCP-Server erfordert eine Bewertung der Integrationskomplexität, der Sicherheit, der Einfachheit des Setups, der Preisstruktur und der Häufigkeit von Updates und Wartungsarbeiten, um die langfristige Rentabilität und eine nahtlose Integration in den Workflow der Agenten sicherzustellen.

Eine systematische Bewertung stellt sicher, dass Sie MCP-Server auswählen, die Ihren technischen Anforderungen und organisatorischen Einschränkungen entsprechen.

Features von MCP-Servern

MCP-Server bieten standardisierte Schnittstellen, die isolierte KI-Agenten durch drei Kernkompetenzbereiche in kollaborative Team-Mitglieder verwandeln.

Nach der Implementierung von 12 verschiedenen Servern in Produktionsumgebungen weisen die erfolgreichsten Bereitstellungen gemeinsame Architekturmuster freigeben, die Sicherheit und Wartbarkeit in den Vordergrund stellen.

Planung• Projektkoordination durch automatisierte Aufgabeerstellung• Ressourcenzuweisung auf Basis von Kapazitätsanalysen• Zeitleiste mit intelligenter Terminplanung• Risikobewertung durch Analyse historischer Daten

Automatisierung• Anwendungsübergreifende Workflow-Orchestrierung• Datensynchronisation zwischen unterschiedlichen Systemen• Fehlerüberwachung und automatisierte Fehlerbehebung• Compliance-Berichterstellung mit Generierung von Prüfpfaden

Zusammenarbeit• Teamkommunikation durch integrierte Nachrichtenübermittlung• Wissensaustausch über persistente Speicherschemata• Entscheidungsverfolgung mit transparenten Argumentationsketten• Beibehaltung des Kontexts über mehrere Sitzungen hinweg

Vorteile von MCP-Servern

Unternehmen, die MCP-Server implementieren, berichten von erheblichen Verbesserungen bei der betrieblichen Effizienz und der Effektivität der Zusammenarbeit im Team.

• Schnellere Markteinführungen: Vermeiden Sie Integrationsverzögerungen durch standardisierte Konnektoren. • Weniger Fehler: Minimieren Sie menschliche Fehler durch automatisierte Validierungsworkflows Bessere Entscheidungen: Greifen Sie gleichzeitig auf umfassende Kontextinformationen aus mehreren Datenquellen zu. • Teamabstimmung: Sorgen Sie durch kontinuierliches Wissensmanagement für ein einheitliches Verständnis. • Skalierbare Abläufe: Bewältigen Sie ein erhöhtes Arbeitsaufkommen ohne proportionale Personalaufstockung. • Compliance-Sicherheit: Automatisieren Sie Prüfpfade und regulatorische Berichtspflichten. • Beschleunigung von Innovationen: Befreien Sie technische Teams von Routineaufgaben, damit sie sich auf strategische Initiativen konzentrieren können

Unsere Client-Implementierungen erzielen in der Regel innerhalb des ersten Quartals nach der Bereitstellung eine Reduzierung der manuellen Koordinationsaufgaben um 40 bis 65 %.

Wie viel kosten MCP-Server in der Regel?

Das Verständnis der Gesamtkosten der Eigentümerschaft hilft Unternehmen dabei, die Kosten für die Implementierung von MCP-Servern in verschiedenen Bereitstellungsszenarien effektiv zu budgetieren.

Wir empfehlen, zunächst mit kostenlosen Servern für grundlegende Funktionen zu beginnen und dann kostenpflichtige Dienste für spezielle Funktionen wie Enterprise RAG oder umfassende Automatisierung hinzuzufügen.

Implementierungen im Unternehmen erzielen in der Regel innerhalb von 60 Tagen eine vollständige Kostendeckung durch reduzierten manuellen Bearbeitungsaufwand.

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Häufig gestellte Fragen

Die meisten Server erfordern ein grundlegendes Node.js- oder Python-Setup mit klarer Dokumentation. kostenlose Server lassen sich in der Regel in weniger als 30 Minuten installieren.

Verwenden Sie OAuth, wenn verfügbar, beschränken Sie API-Berechtigungen, konfigurieren Sie Firewalls für selbst gehostete Bereitstellungen und überprüfen Sie regelmäßig die Zugriffsprotokolle.

Ja, Agenten können gleichzeitig mehrere Server-Verbindungen herstellen, allerdings sollten Sie die Ressourcennutzung und API-Ratenlimits überwachen.

Abonnieren Sie Benachrichtigungen zum Repository, pflegen Sie Ausweichoptionen für kritische Workflows und testen Sie Updates in Staging-Umgebungen.

GitHub-Repositorys enthalten Problem-Tracker, Community-Discord-Server bieten Hilfe in Echtzeit und die Dokumentation des Anbieters enthält Anleitungen zur Fehlerbehebung.

Abschließende Gedanken

Diese 16 MCP-Server bilden die Grundlage für die Entwicklung komplexer agentenbasierter KI-Workflows, die sich nahtlos in bestehende Business tools integrieren lassen.

Von einfachem Web-Scraping mit Abrufen bis hin zur semantischen Suche auf Unternehmensebene mit Vectara – jeder Server erfüllt spezifische Automatisierung und verfügt dabei über eine standardisierte Schnittstelle, die die Koordination mehrerer Agenten ermöglicht.

Beginnen Sie mit kostenlosen Servern, um Ihre Anwendungsfälle zu validieren, und erweitern Sie dann mit speziellen kostenpflichtigen Diensten, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.