Hören Sie auf, benutzerdefinierte APIs für Ihre KI-Agenten zu entwickeln.

Nutzen Sie dies als für Operator zugängliche Neuformulierung der Ideen aus „Stop Writing Custom APIs for Your AI Agents: Build an MCP Server in 5 Minutes“: klare Phasen, geordnete Codeabschnitte sowie Wiederherstellungshinweise, die auch bei Übergaben erhalten bleiben. Die Übersicht funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Überblick betrachtet wird. Erfassen Sie vor der Erweiterung des Umfangs ein optimales Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen Skripten vor – wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufverfahren.

Schritt 1: Architektur und Voraussetzungen

Zur Schritt 1: Architektur und Voraussetzungen – definieren Sie die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien, bevor Sie Code ändern. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckten Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen den Eingaben und den validierten Ausgaben. Benennen Sie die Artefakte, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab. Authentifizieren Sie sich am Gateway und erteilen Sie erneut Berechtigungen auf der Datenebene. Ein alleinigesBearer-Token stellt keine Trennlinie zwischen Bereichen dar.

pip install mcp

Schritt 2: Aufbau des MCP-Servers

Zur Schritt 2: Erstellung des MCP-Servers sollten Sie die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definieren, bevor Sie Code ändern. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckten Zustände schließen zu müssen. Erfassen Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch die Laufzeiten sowie die Kosten für Token oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Authentifizieren Sie sich am Gateway und erteilen Sie erneut Berechtigungen auf der Datenebene. Ein alleiniges Tragertoken stellt keine Trennlinie zwischen verschiedenen Nutzern dar.

import sqlite3
import json
import os
import sys
from mcp.server.mcpserver import MCPServer

# Initialize the MCP server
mcp = MCPServer(name="Enterprise_SQL_Agent")

# Force the database to be created in the exact same folder as this script
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
DB_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "enterprise.db")

def setup_dummy_db():
    """Create a sample employee database for the demo"""
    try:
        conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
        cursor = conn.cursor()

        cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees
                          (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, role TEXT, salary INTEGER)''')
        cursor.execute("DELETE FROM employees")

        employees = [
            ("Alice", "Data Scientist", 120000),
            ("Bob", "DevOps Engineer", 115000),
            ("Charlie", "AI Researcher", 135000)
        ]

        cursor.executemany("INSERT INTO employees (name, role, salary) VALUES (?, ?, ?)", employees)
        conn.commit()
        conn.close()
        print("Database initialized successfully.", file=sys.stderr)
    except Exception as e:
        print(f"Database setup error: {e}", file=sys.stderr)

Schritt 3: Offenlegung der Datenbank für die KI

Zur Schritt 3: Der Datenbank Zugang zur KI gewähren – definieren Sie vor dem Codeändern die Eingaben, den Verantwortlichen für diesen Schritt sowie die Abbruchkriterien. Die Betreiber sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den die Betreiber überprüfen können, ohne den gesamten Ablauf durchzulesen. Authentifizieren Sie am Gateway und erteilen Sie erneut Berechtigungen auf der Datenebene. Ein alleiniges Tragertoken stellt keine Trennlinie zwischen verschiedenen Nutzungseinheiten dar. Zur Schritt 3: Der Datenbank Zugang zur KI gewähren – definieren Sie vor dem Codeändern die Eingaben, den Verantwortlichen für diesen Schritt sowie die Abbruchkriterien. Die Betreiber sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen, komplexen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortungsbereich hinweisen und nicht auf einen verworrenen Ablauf.

@mcp.tool()
def query_employee_database(sql_query: str) -> str:
    """
    Executes a SQL SELECT query against the enterprise.db database.

    The database contains an 'employees' table with columns:
    - id (INTEGER PRIMARY KEY)
    - name (TEXT)
    - role (TEXT)
    - salary (INTEGER)

    SECURITY: Only READ operations (SELECT) are permitted.
    """

    # Safety Check: Block destructive SQL commands
    dangerous_keywords = ["DROP", "DELETE", "UPDATE", "INSERT", "ALTER"]
    if any(keyword in sql_query.upper() for keyword in dangerous_keywords):
        return "Error: Only SELECT queries are authorized for this tool."

    try:
        conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql_query)
        results = cursor.fetchall()

        # Format the output as JSON so the LLM can read it cleanly
        column_names = [description[0] for description in cursor.description]
        formatted_results = [dict(zip(column_names, row)) for row in results]

        conn.close()
        return json.dumps(formatted_results, indent=2)

    except Exception as e:
        return f"Database error: {str(e)}"

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

Schritt 4: Verbindung mit Claude Desktop

Beim Bearbeiten von Schritt 4: Verbindung mit Claude Desktop sollten Sie zunächst einen Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator 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. Benennen Sie die Ergebnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Abläufe ab. Protokollieren Sie für jeden Aufruf den Namen der Tool, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwendet man Stunden beim Debuggen von Schleifen des Agenten.

{
  "mcpServers": {
    "enterprise-sql": {
      "command": "C:\\Users\\YourName\\.conda\\envs\\your_env\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\Your\\Project\\Path\\mcp_server.py"
      ]
    }
  }
}

Schritt 5: Die Belohnung

Beim Arbeiten an Schritt 5: Die Auszahlung, sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweiser Fehlermeldung. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Protokollieren Sie für jeden Aufruf den Namen der Tool, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Sie bei der Fehlerbehebung wertvolle Stunden.

Was kommt als Nächstes?

Beim Erarbeiten von „What’s Next?“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen 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 für jeden Aufruf den Namen des Tools, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Debugging-Agenten Stunden damit, sinnlos im Kreis zu laufen. Beim Erarbeiten von „What’s Next?“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor großen, komplexen Skripten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortungsbereich verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufschema.

Operative Checkliste

Beim Arbeiten an der Betriebskontrollliste sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgszeichen sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Kontrollliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben.

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

Führen Sie für jeden Aufruf den Namen des Tools, den Hash der Argumente, die Latenzzeit sowie das Ergebnis auf. Ohne diese Aufzeichnungen verschwenden Debugging-Tools wertvolle Stunden mit endlosen Schleifen.

Halten Sie den Zustand der Graphen einfach und typisiert. Verschachtelte Datenstrukturen verbergen, welcher Knoten welches Feld geschrieben hat, und erschweren die Fortsetzung nach Unterbrechungen.

Fügen Sie so oft wie möglich, solange das Budget es zulässt, einen Smoke-Test hinzu, der im CI mit festgelegten Testumgebungen den kritischen Ablauf überprüft – anstelle von live genutzten, kostenpflichtigen APIs.

Notieren Sie neben den funktionalen Ergebnissen auch die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Ablauf von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt.

Vor der Einführung des Stacks sollten Versionen eingefroren werden, ein „goldener“ Transkript für den kritischen Pfad erstellt und die Rollback-Schritte bestätigt werden. Gemeinsam genutzte Umgebungen benötigen Rate Limits, Überprüfungen der Nutzerzuordnung sowie einen klaren Verantwortlichen für die Rotation von Geheimnissen. Man sollte langweilige Zuverlässigkeit vor cleveren, einmaligen Demonstrationen bevorzugen.

Batch-Hinweis für aed9f8a61db3: Halten Sie die Provider-Schlüssel außerhalb des Repositories, legen Sie eine Obergrenze für Session-Tokens fest und speichern Sie die Transkripte neben den Evaluierungs-Fixtures, damit spätere Modellwechsel vergleichbar bleiben.