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Eigener MCP Server

Für Organisationen mit spezifischen Anforderungen ist es möglich, einen eigenen MCP (Model Context Protocol) Server einzurichten. Dies gibt Ihnen volle Kontrolle darüber, welche Funktionen und Daten der KI zur Verfügung stehen.

Was ist MCP?​

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der von Anthropic für die Verbindung von KI-Modellen mit externen Systemen entwickelt wurde. Ein MCP-Server stellt "Tools" bereit, die die KI nutzen kann.

Fähigkeiten​

Mit einem eigenen MCP-Server können Sie:

  • 🔧 Benutzerdefinierte Tools bauen - Organisationsspezifische Funktionen hinzufügen
  • 🗄️ Interne Systeme verbinden - Auf Datenbanken und APIs zugreifen
  • 🔒 Zugriff kontrollieren - Genau festlegen, was verfügbar ist
  • 📊 Daten integrieren - Mit ERP, CRM und anderen Systemen verbinden

Technische Anforderungen​

Server-Anforderungen​

  • HTTP(S)-Endpunkt, der das MCP-Protokoll implementiert
  • Authentifizierung (API-Key, OAuth oder andere)
  • JSON-RPC-kompatible Schnittstelle

Einrichtung​

Schritt 1: MCP Server entwickeln​

Erstellen Sie einen MCP-Server nach der offiziellen MCP-Spezifikation.

Schritt 2: Server hosten​

Hosten Sie Ihren MCP-Server auf:

  • Ihrer eigenen Infrastruktur
  • Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
  • Serverless-Plattformen (Vercel, Cloudflare Workers)

Schritt 3: In AI School konfigurieren​

  1. Gehen Sie zu Admin-Panel > Integrationen > MCP-Server
  2. Klicken Sie auf MCP-Server hinzufügen
  3. Geben Sie die Server-URL ein
  4. Konfigurieren Sie die Authentifizierung

Sicherheits-Best-Practices​

  • ✅ Immer HTTPS verwenden
  • ✅ Authentifizierung implementieren
  • ✅ Alle Eingaben validieren
  • ✅ Alle Anfragen protokollieren
  • ✅ Rate und Umfang begrenzen

Ressourcen​

Verwandte Integrationen​