Die 10 besten MCP-Server und -Clients für die Automatisierung von KI-Workflows im Jahr 2026

Das Model Context Protocol (MCP) wird schnell zum neuen Rückgrat von KI-Integrationen. Als offener Standard macht es MCP möglich, dass KI-Modelle problemlos mit echten Tools, Datenquellen und Anwendungen zusammenarbeiten. Was MCP so beliebt macht, ist seine Einfachheit und Flexibilität: Mit nur ein paar Einstellungen kannst du fast jede KI-gestützte Anwendung ohne großen Aufwand mit einem wachsenden Ökosystem von Tools verbinden.

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In diesem Artikel schauen wir uns die Top 10 der MCP-Server und die führenden 10 MCP-Clients an, damit du nicht im Internet suchen musst und gleich mit den besten Angeboten der KI-Community loslegen kannst. Besonders für Leute ohne technischen Hintergrund ist MCP echt revolutionär, weil man den MCP-Server in Chat-Apps einbauen und mit natürlicher Sprache Arbeitsabläufe automatisch machen kann.

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Was sind MCP-Server und -Clients?

MCP-Server sind einfache Programme oder APIs, die die Funktionen von externen Tools wie Datenbanken, Dateisystemen, APIs oder Webdiensten für KI-Modelle zugänglich machen. 

Jeder MCP-Server ist wie eine Brücke zwischen der KI und einem bestimmten Tool und kümmert sich um Sachen wie „Hol diese Datei“, „Mach diese Datenbankabfrage“ oder „Schick diese E-Mail“.

MCP-Clients sind Anwendungen oder KI-Chatbots, die sich mit diesen MCP-Servern verbinden und es Benutzern oder KI-Agenten ermöglichen, über eine einzige Schnittstelle auf Tausende von Tools und Diensten zuzugreifen. 

Der Client ist sozusagen das „KI-Gehirn“, das verfügbare Server findet, Anfragen verschickt und die Ergebnisse dem Nutzer oder den KI-Agenten zeigt.

Die 10 besten MCP-Server

Mit diesen MCP-Servern kannst du Python-Code ausführen, Dateien suchen, mit einem Webbrowser interagieren, Notizen machen und vieles mehr.

1. Dateisystem

Mit dem Filesystem MCP Server können KI-Modelle Dateien und Verzeichnisse auf deinem lokalen System lesen, schreiben, suchen und verwalten, was Dateioperationen für Automatisierungs- und Notizaufgaben nahtlos macht.

Link: servers/src/filesystem

2. Playwright

Der Playwright MCP Server ist mit 12.000 Sternen auf GitHub echt beliebt. Er macht die Automatisierung von Browsern möglich, sodass KI-Agenten mit Webseiten interagieren, Scraping durchführen und browserbasierte Arbeitsabläufe automatisieren können.

Link: microsoft/playwright-mcp

3. Python ausführen

Der Run Python MCP Server macht es möglich, beliebigen Python-Code sicher in einer Sandbox auszuführen. Es nutzt Pyodide mit Deno und trennt die Codeausführung vom Rest des Betriebssystems.

Lin: pydantic-ai/mcp-run-Python

4. GitHub

Der GitHub MCP-Server ist ein Wrapper um die GitHub-API, mit dem du verschiedene Aufgaben in Bezug auf deine Repositorys oder dein GitHub-Profil erledigen kannst, indem du einfach eine KI fragst. Es wird oft benutzt, um GitHub-Workflows und -Prozesse zu automatisieren und um Daten aus GitHub-Repositorys zu holen und zu analysieren.

Link: github/github-mcp-server

5. WhatsApp

Der WhatsApp MCP Server hat WhatsApp-Messaging-Funktionen eingebaut, sodass KI-Modelle Nachrichten und Chats programmiert senden, empfangen und verwalten können.

Link: lharries/whatsapp-mcp

Beispiel für WhatsApp MCP, das mit Claude verbunden ist: Quelle

6. Begriff

Der Notion MCP Server verbindet sich mit der API von Notion, sodass KI Notizen, To-do-Listen und Datenbanken verwalten kann, um die Produktivität und Organisation zu optimieren.

Link: makenotion/notion-mcp-server

7. Tavily

Der Tavily MCP Server gibt KI-Modellen in Echtzeit Zugriff auf Webinfos und hochwertiges Wissen aus verschiedenen Quellen und hat coole Filteroptionen und domänenspezifische Suchfunktionen.

Link: tavily-ai/tavily-mcp

Tavily in Claude: Quelle

8. mem0

Der mem0 MCP Server ist wie eine KI-Speicherschicht, ähnlich wie die Speicher von chatGPT, und speichert und ruft Kontextdaten, Fakten und Beziehungen ab, um die Kontinuität zwischen den Sitzungen zu gewährleisten.

Link: mem0ai/mem0-mcp

9. Clickhouse

Der ClickHouse MCP Server macht KI-gesteuerte Abfragen und die Verwaltung von ClickHouse-Datenbanken möglich und hilft bei Analysen und beim Abrufen von Daten.

Link: ClickHouse/mcp-clickhouse

10. Google News

Mit dem Google News MCP Server können KI-Modelle die neuesten Nachrichtenartikel abrufen und zusammenfassen, sodass man ganz einfach über aktuelle Ereignisse auf dem Laufenden bleiben kann.

Link: ChanMeng666/server-google-news

Die 10 besten MCP-Kunden

Zu den MCP-Clients gehören Chatbots, Frameworks, VSCode-Erweiterungen, Desktop-Anwendungen und mehr.

1. Claude Desktop

Claude Desktop bringt alle Funktionen von Claude Chat auf den Desktop. Das heißt, du kannst einen MCP-Server lokal laufen lassen und über Claude Desktop mit ihm interagieren. Es ist die beliebteste Anwendung für MCP-Server.  

Link: Herunterladen – Claude

Claude Desktop: Quelle

2. Cursor KI

Wie wir in unserem Tutorial zeigen, Cursor AI kannst du den MCP-Server und die Tools in die Codierungsagenten deiner IDE einbauen. Du kannst den MCP-Server nutzen, um Code auf GitHub hochzuladen, Änderungen zu bearbeiten und deinen Entwicklungs-Workflow zu verbessern.   

Link: Cursor – Der KI-Code-Editor

3. Claude Code

Claude Code ist ein CLI-basierter Programmierassistent, der dir hilft, Code zu generieren, Tests zu erstellen und deine Anwendungen komplett automatisch bereitzustellen. Viele Leute nutzen es auch für die Stimmungskodierung. Es unterstützt den MCP-Server für den Zugriff auf externe Tools. Schau dir unseren Leitfaden zu Claude 4 Sonnet an, um mehr zu erfahren.

Link: Übersicht über den Claude-Code – Anthropic

4. Windsurf

Windsurf ist ähnlich wie Cursor AI und lässt dich MCP-Server in deinen Code-Editor einbauen. Es ist eine schnelle und unterschätzte App, die voraussichtlich bald von OpenAI übernommen wird. Du kannst dir unseren Leitfaden „Cursor vs. Windsurf“, um mehr zu erfahren. 

Link: Windsurf (früher Codeium) – Der stärkste KI-Code-Editor

Windsurfen: Quelle

5. Cline

Cline ist ein autonomer Codierungsagent für VS Code, der sich mit MCP-Servern verbindet, um Zugriff auf externe Tools zu ermöglichen. Du kannst es sogar über den Erweiterungsmarktplatz zu Cursor AI und Windsurf hinzufügen. Viele Entwickler mögen Cline, weil es super Code-Vorschläge macht.  

Link: Cline – KI-gestützter autonomer Codierungsagent für VS Code

6. Weiter

Continue ist eine Open-Source-Erweiterung, die dialogorientierte KI und Code-Vervollständigungsfunktionen in IDEs einbaut. Du kannst dich auch mit dem MCP-Server verbinden, um mit lokalen Modellen oder beliebigen KI-Modellanbietern zu arbeiten.  

Link: Einführung | Weiter

7. LibreChat

LibreChat ist ein Open-Source-Chat-Client, der mehrere LLMs und die MCP-Integration unterstützt, sodass Leute über eine anpassbare Oberfläche mit KI-Modellen interagieren können. Du kannst es mit Docker ausführen und schon von Claude Desktop aus eine bessere Leistung erleben.  

Link: danny-avila/LibreChat

8. Chainlit

Chainlit ist ein Framework, mit dem man in wenigen Minuten KI-Anwendungen für Unterhaltungen erstellen kann. Es hat MCP-Unterstützung, um fortschrittliche KI-Agenten in Chat-basierte Arbeitsabläufe einzubauen. Du kannst deinen eigenen KI-Chatbot erstellen und ihn mit MCP-Servern verbinden, um auf externe Tools zuzugreifen. Mehr Infos findest du in unserem Chainlit-Leitfaden. 

Link: Chainlit/Chainlit: Erstell in wenigen Minuten eine dialogorientierte KI ⚡️

Chainlit: Quelle

9. Cherry Studio

Cherry Studio ist ein Desktop-Client, der mehrere LLM-Anbieter und MCP unterstützt und eine einheitliche Oberfläche für die Verwaltung und Interaktion mit verschiedenen KI-Modellen bietet.

Link: CherryHQ/cherry-studio

10. NextChat

NextChat ist ein schlanker, plattformübergreifender KI-Assistent, der MCP unterstützt und einen schnellen und flexiblen Zugriff auf KI-Modelle in Web- und Desktop-Umgebungen ermöglicht.

Link: ChatGPTNextWeb/NextChat

Fazit

MCP-Server machen die Zukunft der KI-Automatisierung. Du kannst sogar deinen eigenen MCP-Server erstellen, ihn lokal ausführen und mit einem lokalen MCP-Client und LLM verbinden, wodurch du leistungsstarke KI-Funktionen erhältst und gleichzeitig deine Daten privat und sicher bleiben. 

MCP-Server sind leicht und einfach einzurichten. Mit einer einfachen Konfigurationsdatei kannst du deinen Arbeitsablauf so einrichten, dass alle deine Lieblings-MCP-Server automatisch starten, wenn du deinen MCP-Client startest.

Ich persönlich nutze MCP-Server mit Claude Desktop und Cursor AI. Meine Lieblings-MCP-Server sind mem0, Playwright, Dateisystem und Tavily. Es gibt Tausende von MCP-Servern; schau dich einfach um und finde die, die am besten zu deinen Bedürfnissen passen.

Wenn du mehr lernen willst, schau dir unser Tutorial „ “ an. Model Context Protocol (MCP): Ein Leitfaden mit Demo-Projekt „ “.