Wenn Ihr MCP-Server Dutzende von Tools hat, ist er wahrscheinlich falsch aufgebaut. Sie benötigen spezifische und klare Tools für jeden Anwendungsfall – aber Sie können auch nicht zu viele haben. Dies schafft einen nahezu unmöglichen Kompromiss, den die meisten Unternehmen nicht zu lösen wissen. Deshalb habe ich meinen Freund Alex Rattray (@RattrayAlex) interviewt, den Gründer und CEO von @StainlessAPI. Stainless entwickelt APIs, SDKs und MCP-Server für Unternehmen wie @OpenAI und @AnthropicAI. Alex hat Jahre damit verbracht, zu meistern, wie Software mit Software kommuniziert, und er kam in die Show, um sein Wissen zu teilen. Ich hatte ihn in @every’s AI & I, um über MCP und die Zukunft des AI-nativen Internets zu sprechen. Wir gehen auf folgende Punkte ein: • MCP-Server so gestalten, dass sie schlank und präzise sind. Alex’ Best Practices für den Aufbau zuverlässiger MCP-Server beginnen damit, das Toolset klein zu halten, jedem Tool einen präzisen Namen und eine Beschreibung zu geben und die Eingaben und Ausgaben, die das Modell verarbeiten muss, zu minimieren. Bei Stainless fügen sie oft einen JSON-Filter hinzu, um unnötige Daten herauszufiltern. • Komplexe APIs mit dynamischem Modus handhabbar machen. Um das Problem zu lösen, wie eine KI herausfindet, welches Tool in größeren APIs verwendet werden soll, wechselt Stainless in den „dynamischen Modus“, in dem das Modell nur drei Tools erhält: Die Endpunkte auflisten, eines auswählen und darüber lernen, und dann es ausführen. • MCP-Server als Geschäftscopiloten. Bei Stainless verwendet Alex MCP-Server, um Tools wie @NotionHQ und @HubSpot zu verbinden, sodass er Fragen stellen kann wie: „Welche Kunden haben sich letzte Woche angemeldet?“ Das System fragt mehrere Datenbanken ab und gibt eine Zusammenfassung zurück, die sonst mehrere Anmeldungen und Suchen erfordert hätte. • Ein „Gehirn“ für Ihr Unternehmen mit Claude Code erstellen. Alex hat ein gemeinsames Unternehmensgehirn bei Stainless aufgebaut, indem er Claude Code auf seinem System laufen ließ und ihn bat, nützliche Eingaben – wie Kundenfeedback und SQL-Abfragen – in GitHub zu speichern. Im Laufe der Zeit entsteht so ein kuratierter Archiv, den sein Team leicht abfragen kann. • Die Zukunft von MCP ist die Codeausführung. Anstatt Modellen Hunderte von Tools zu geben, glaubt Alex, dass die leistungsstärkste Konfiguration ein einfaches Codeausführungstool und ein Dokumentensuchtool sein wird. Die KI schreibt Code gegen das SDK einer API, führt ihn auf einem Server aus und überprüft die Dokumentation, wenn sie nicht weiterkommt. Das ist ein Muss für jeden, der MCP verstehen und lernen möchte, wie man sie als Wettbewerbsvorteil nutzt. Sehen Sie sich das unten an! Zeitstempel: Einführung: 00:01:14 Warum Alex gerne barfuß läuft: 00:02:54 APIs und MCP, die Verbindungsstücke des neuen Internets: 00:05:09 Warum MCP-Server schwer richtig zu bekommen sind: 00:10:53 Gestaltungsprinzipien für zuverlässige MCP-Server: 00:20:07 Skalierung von MCP-Servern für große APIs: 00:23:50...