MCP-Server-Entwicklung
Model-Context-Protocol-Server, mit eng gefassten Rechten, Authentifizierung und Audit.
Ihre Kunden arbeiten zunehmend über KI-Agenten – Claude, ChatGPT, Coding-Assistenten und eigene Agenten. MCP ist der Weg, wie diese Agenten sich mit einem Produkt verbinden. Wir entwerfen und bauen MCP-Server, die die richtigen Teile Ihres Produkts und Ihrer Daten als klare, aufgabenorientierte Tools bereitstellen, mit OAuth, minimalen Rechten, einem Protokoll jedes Aufrufs und Limits. So sind Sie offen für Agenten, ohne ihnen alles zu öffnen.
01 / Was es löst
Tools, Ressourcen und Prompts, mit denen Agenten in Ihrem Produkt suchen, lesen und handeln – so, wie Ihre Nutzer tatsächlich arbeiten.
OAuth-Anmeldung, vom Unternehmen verwaltete Autorisierung, Rechte pro Nutzer und pro Tool, der Agent erreicht nur, was die Person dahinter erreichen darf.
Ein Audit-Log, wer welches Tool mit welchen Argumenten aufgerufen hat und was sich geändert hat – bereit für Security-Reviews und Vorfallsberichte.
Rate-Limits, Timeouts, Paginierung und Caching, damit ein Agent in einer Schleife weder Ihre API noch Ihre Rechnung überlastet.
02 / Stack
Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.
Protokoll & SDKs
MCP TypeScript SDK
Offizielles SDK für Node.js und Edge-Runtimes
MCP Python SDK
Offizielles SDK für Python-Services
Streamable HTTP
Remote-Transport für gehostete Server
stdio
Lokaler Transport für Desktop- und CLI-Tools
Authentifizierung & Zugriff
OAuth 2.1
Standard-Anmeldung für Remote-MCP-Server
Enterprise-managed authorisation
Vom Admin gesteuerter Zugriff für Organisationen
Alt Auth
White-Label-Authentifizierung von WNC, wenn Sie Benutzerkonten brauchen
API keys & scopes
Eng gefasste Schlüssel für Service-zu-Service
Clients, mit denen wir testen
Claude
Der Assistent von Anthropic und Claude Code
ChatGPT
Der Assistent von OpenAI und seine Konnektoren
Cursor
KI-Code-Editor
MCP Inspector
Debugging und Vertragstests
03 / Vorgehen
Wir gestalten Tools rund um die Arbeit der Agenten – „Rechnung finden“, „Ticket anlegen“ – statt Ihre API eins zu eins zu spiegeln, damit Agenten richtig wählen.
Zuerst nur lesen, Schreibaktionen eingegrenzt und bestätigt, destruktive Aktionen aus – es sei denn, Sie entscheiden anders.
Evals prüfen bei jedem Release, dass Agenten das richtige Tool wählen und innerhalb der Grenzen bleiben.
Überwachte Remote-Server mit versionierten Tool-Verträgen, damit Integrationen nicht brechen, wenn sich Ihr Produkt ändert.
04 / Standards
Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.
05 / Infrastruktur
Gute Fragen
Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.
Ein MCP-Server (Model Context Protocol) ist der Standardweg, KI-Agenten wie Claude, ChatGPT oder Coding-Assistenten Ihr Produkt nutzen zu lassen: Daten lesen, Aktionen auslösen und Ihre Regeln befolgen. Wenn Ihre Kunden oder Ihre eigenen Teams über KI-Agenten mit Ihrem Produkt arbeiten wollen, ist ein MCP-Server die Schnittstelle, nach der sie fragen werden.
Verwandte Arbeiten
Projekte und eigene Produkte, in denen dieser Service steckt.
Start
Erzählen Sie uns, was Agenten in Ihrem Produkt können sollen. Ein Senior Engineer antwortet mit ehrlichem Umfang und Preis.
Let’s manage KI-Agenten-Entwicklung ansehen
