Praktische Hinweise: Was ist MCP? Erstellen Sie einen benutzerdefinierten MCP-Server in Python

Nutzen Sie dies als für Operator zugängliche Neuformulierung der Ideen aus „Was ist MCP? Ein benutzerdefinierter MCP-Server in Python bauen“: klare Phasen, geordnete Codeabschnitte sowie Wiederherstellungshinweise, die auch bei Übergaben erhalten bleiben. Die Überblicksphase funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Rahmen betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung. Protokollieren Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch die Dauer sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo in gemeinsame Umgebungen übergeht.

MCP in 90 Sekunden

Zur MCP-Phase in 90 Sekunden sollten Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien vor dem Codeändern definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Die Konfiguration sollte außerhalb des Anwendungscode gespeichert werden. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den die Operator überprüfen können, ohne den gesamten Ablaufverlauf durchlesen zu müssen. Trennen Sie den Aufbau des Clients von dem Nachrichtenzyklus, damit Provider ausgetauscht werden können, ohne den Zustandsautomaten der Konversation neu schreiben zu müssen.

Warum jede KI-Integration früher dreimal so teuer war

Zu jedem Integrationsschritt künstlicher Intelligenz sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Notfallweg gemeinsam. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Trennen Sie den Aufbau des Clients vom Nachrichtenzyklus, damit Provider ausgetauscht werden können, ohne die Zustandsmaschine der Konversation umschreiben zu müssen.

Einen Standup-Helfer in einer Datei erstellen

Für die Phase „Building a Standup Helper“ sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Bevorzugen Sie kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema. Trennen Sie den Aufbau des Clients von der Nachrichtenschleife, damit Provider ausgetauscht werden können, ohne die Zustandsmaschine des Dialogs neu schreiben zu müssen. Für die Phase „Building a Standup Helper“ sollten vor dem Ändern des Codes die Eingaben, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Erhalten Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch Aufzeichnungen der Laufzeiten sowie der Kosten für Tokens oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in eine gemeinsame Umgebung wechselt.

pip install fastmcp

# standup_server.py
import subprocess
from typing import TypedDict

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("standup-helper")


class StandupSummary(TypedDict):
    branch: str
    since: str
    commit_count: int
    commits: list[str]


@mcp.tool()
def summarize_standup(
    branch: str = "main",
    since: str = "yesterday",
) -> StandupSummary:
    """Summarize recent git activity for a standup.

    Reads the local git log on the given branch since the
    given time window. Returns commit count and one-line
    subjects for each commit. Used by AI clients via MCP.
    """
    try:
        result = subprocess.run(
            [
                "git", "log",
                f"--since={since}",
                "--pretty=format:%h %s",
                branch,
            ],
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=5,
            check=True,
        )
    except (subprocess.CalledProcessError,
            subprocess.TimeoutExpired) as exc:
        return {
            "branch": branch,
            "since": since,
            "commit_count": 0,
            "commits": [f"git error: {exc}"],
        }

    lines = [
        line for line in result.stdout.splitlines() if line
    ]
    return {
        "branch": branch,
        "since": since,
        "commit_count": len(lines),
        "commits": lines,
    }


# resources and prompts come next

# standup_server.py (continued)

@mcp.resource("recent_commits://main")
def recent_commits_main() -> str:
    """Last 10 commits on the main branch, plain text.

    Resources are pulled by the host opportunistically.
    They are not invoked by the model the way tools are.
    """
    result = subprocess.run(
        [
            "git", "log",
            "-n", "10",
            "--pretty=format:%h %ad %s",
            "--date=short",
            "main",
        ],
        capture_output=True,
        text=True,
        timeout=5,
    )
    return result.stdout or "(no commits found)"


@mcp.prompt("standup_template")
def standup_template(focus: str = "shipping work") -> str:
    """Reusable standup question exposed as a prompt
    template. Surfaces as a slash command in clients that
    expose prompts (e.g. /standup_template in Claude Code).
    """
    return (
        f"Summarize what I worked on yesterday, focusing on "
        f"{focus}. Use the summarize_standup tool to get the "
        f"git log, then write a one-paragraph standup note."
    )


if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

Transport und Authentifizierung

Beim Arbeiten in der Phase Transport und Authentifizierung sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Protokollieren Sie bei jedem Aufruf die Anfrage-ID, die Modell-ID sowie die Latenzzeit. Ohne diese Aufzeichnungen wirken intermittierende Fehler des Anbieters wie Bugs in der Anwendung.

# bottom of standup_server.py

if __name__ == "__main__":
    # Default transport is stdio. The host (Claude Code,
    # Cursor, Claude Desktop, etc.) launches this script
    # as a subprocess and talks to it over stdin/stdout.
    # No port, no TLS, no auth. The trust boundary is
    # whoever launched the host.
    mcp.run()

    # To expose the same server over the network instead,
    # use Streamable HTTP. SSE was deprecated in the
    # March 2025 spec update. Do not use it for new code.
    #
    # Production HTTP also needs an auth layer in front.
    # OAuth 2.1 with Dynamic Client Registration is the
    # current pattern. See Week 22 for the full flow.
    #
    # mcp.run(
    #     transport="streamable-http",
    #     host="0.0.0.0",
    #     port=8000,
    # )

Der lokale Entwicklungszyklus

Während der Phase „The Local Development Loop“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Notfallweg gemeinsam. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Protokollieren Sie bei jedem Aufruf die Anfrage-ID, die Modell-ID sowie die Latenzzeit. Ohne diese Aufzeichnungen wirken intermittierende Fehler des Anbieters wie Programmfehler.

npx @modelcontextprotocol/inspector python standup_server.py

Derselbe Server, drei Clients

Beim Arbeiten an der Phase „Derselbe Server, drei Clients“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema. Protokollieren Sie bei jedem Aufruf die Anfrage-ID, die Modell-ID sowie die Latenzzeit. Ohne diese Aufzeichnungen wirken gelegentliche Fehler des Anbieters wie Programmierfehler. Beim Arbeiten an der Phase „Derselbe Server, drei Clients“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgssignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Führen Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen auf. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo-Umgebung in gemeinsame Umgebungen wechselt.

{
  "mcpServers": {
    "standup-helper": {
      "command": "python",
      "args": ["/Users/you/code/standup_server.py"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "standup-helper": {
      "command": "python",
      "args": ["/Users/you/code/standup_server.py"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "standup-helper": {
      "command": "python",
      "args": ["/Users/you/code/standup_server.py"]
    }
  }
}

Wofür man MCP nicht verwenden sollte

Die Kategorie „Wofür man es nicht verwenden sollte“ funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie ein Beispiel für einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Fixieren Sie den Interpreter sowie die Abhängigkeitsdateien, bevor Sie Schleifen implementieren. Unterschiede zwischen dem Laptop und den CI-Umgebungen sind die häufigsten stillen Störgründe bei API-Demos.

Das Protokoll ist klein. Der Wandel ist groß.

Das The Protocol is Small-Modell funktioniert am besten, wenn es als messbare Oberfläche betrachtet wird. Erfassen Sie einen erfolgreichen Ablauf, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf und den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Kontrollen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Fixieren Sie den Interpreter sowie die Abhängigkeitsdatei, bevor Sie Schleifen erklären – Unterschiede zwischen Laptop und CI sind die häufigsten stillen Störungen bei API-Demos.

Weiterlesen

Die Phase „Weiterlesen“ funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufverfahren. Fixieren Sie den Interpreter sowie die Abhängigkeitsdatei, bevor Sie dem Benutzer den Schleifenmechanismus erklären. Abweichungen zwischen Laptop und CI sind die häufigste Ursache für stillschweigende Ausfälle bei API-Demos. Die Phase „Weiterlesen“ funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein „goldenes Transkript“, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Erhalten Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch Aufzeichnungen zu Laufzeiten sowie Kosten für Token oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in gemeinsame Umgebungen übergeht.

Operative Kontrollliste

Während der Phase des Betriebs-Checklists-Verfahrens sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben.

Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Nennen Sie die relevanten Artefakte, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab.

Protokollieren Sie bei jedem Aufruf die Anfrage-ID, die Modell-ID sowie die Latenzzeit. Ohne diese Aufzeichnungen wirken intermittierende Fehler des Anbieters wie Programmfehler.

Stellen Sie Tools mit engen Schemata sowie klaren Angaben zu Nebeneffekten bereit. Die Hosts müssen wissen, welche Aufrufe den Zustand verändern, bevor sie automatisch zustimmen.

Fügen Sie so oft wie möglich, solange das Budget es zulässt, einen Smoke-Test hinzu, der im CI mit Fixtures und nicht mit live genutzten, bezahlten APIs den kritischen Ablauf prüft.

Dokumentieren Sie den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess gemeinsam. Versuche, menschliche Überprüfungen und die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst, nicht zu späteren Optimierungen.

Vor der Einführung des gesamten Systems sollten Sie Versionen einfrieren, ein „goldenes“ Protokoll für den kritischen Ablauf erstellen und die Schritte zur Rücksetzung überprüfen. In gemeinsam genutzten Umgebungen sind Geschwindigkeitsbeschränkungen, Überprüfungen der Nutzerrechte sowie ein klarer Verantwortliche für den Umtausch von Geheimnissen erforderlich. Ziehen Sie langweilige Zuverlässigkeit einer cleveren, einmaligen Demonstration vor.

Batch-Hinweis für 91ba71830d6a: Halten Sie die Anbieter-Schlüssel außerhalb des Repositories, legen Sie eine Obergrenze für Session-Tokens fest und speichern Sie die Protokolle neben den Evaluierungs-Dateien, damit spätere Modellwechsel vergleichbar bleiben.

Beim Bearbeiten der Stufe 0 der Sicherheitsverbesserungen sollten Sie zunächst den Ablaufplan aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortungsbereich verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema.

Sicherheitsdetail 0/811: Messen Sie die Ausführungsdauer, die Fehlerklasse sowie den Tokenverbrauch für diese Anweisung und entscheiden Sie anschließend auf der Grundlage eines festgelegten Fragekatalogs – und nicht nur aufgrund von Einzelfällen –, ob die Änderung beibehalten werden soll.

Die Stufe 1 der Sicherheitsverbesserungen funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Bereich betrachtet wird. Erfassen Sie vor Erweiterung des Umfangs ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung. Notieren Sie die Zeiten sowie den Token- oder Abfragedurchsatz neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo in gemeinsame Umgebungen übergeht.

Verstärkungsmaßnahme Detail 1/811: Messen Sie die Ausführungsdauer, die Fehlerklasse sowie den Tokenverbrauch für diese Notiz und entscheiden Sie anschließend auf der Grundlage eines festgelegten Fragebogens statt aufgrund von Einzelfällen, ob die Änderung beibehalten werden soll.

Zur zweiten Phase der Verstärkungsmaßnahme sollten die Eingabedaten, der Verantwortliche für den Schritt sowie die Abschlusskriterien vor der Codeänderung definiert werden. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Dokumentieren Sie sowohl den erfolgreichen Ablauf als auch den Notfallfall gemeinsam. Wiederholungsversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen.

Verstärkungsmaßnahme Detail 2/811: Messen Sie die Ausführungsdauer, die Fehlerklasse sowie den Tokenverbrauch für diese Notiz und entscheiden Sie anschließend auf der Grundlage eines festgelegten Fragebogens statt aufgrund von Einzelfällen, ob die Änderung beibehalten werden soll.