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Kurzantwort
UnlockLive IT entwirft und liefert individuelle Model-Context-Protocol-(MCP-)Server — der herstellerübergreifende Standard, um KI-Agenten mit Ihren APIs, Datenbanken und internen Tools zu verbinden. Wir bauen interne MCP-Server für Engineering-Teams, die Claude Code, Cursor und Codex CLI nutzen; kundenseitige Remote-MCP-Server mit OAuth 2.1 und mandantenfähiger Scope-Durchsetzung; sowie Audit- und Härtungsprojekte für bestehende MCP-Server. Standard-Stack: Python oder TypeScript auf Cloudflare Workers oder AWS Lambda, mit strikten Schemas pro Tool, Audit-Logging und einem dokumentierten Threat Model. MCP ist die neue Integrationsschicht für KI-Produkte — hier früh dabei zu sein, ist ein Distributionsvorteil.
Was wir bauen
Interne MCP-Server für Engineering-Teams:Machen Sie Ihre Datenbanken, Ihren Observability-Stack, interne APIs und Runbooks für Claude Desktop, Cursor, Claude Code und Codex CLI zugänglich – damit Ihre Entwickler Snowflake abfragen, Datadog alarmieren und Sentry triagieren können, ohne ihren KI-Coding-Agenten zu verlassen.
Kundenseitige MCP-Server für SaaS-Produkte:Liefern Sie einen MCP-Server zusammen mit Ihrem SaaS aus, damit Ihre Kunden Ihr Produkt in Minuten in ihre KI-Agenten integrieren können – dasselbe Nutzenversprechen wie eine öffentliche API, mit Ein-Klick-Installation in Claude, Cursor und der ChatGPT-Desktop-App.
MCP-Server für Datenbanken & Data Warehouses:Schreibgeschützte (oder eingeschränkt lese-/schreibfähige) MCP-Wrapper um PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Redshift und ClickHouse – mit Row-Level-Security, Kontrolle der Abfragekosten und Audit-Logging.
MCP-Server für Workflow-Automatisierung:Salesforce, HubSpot, Zendesk, Linear, Jira, GitHub, Slack, Notion und Google Workspace als MCP-Tools kapseln – und KI-Agenten so zu kompetenter Betriebsautomatisierung machen.
Gehostete/Remote-MCP-Server (HTTP / SSE):Produktionsreife Remote-MCP-Server (HTTP+SSE oder Streamable-HTTP-Transport), bereitgestellt auf AWS, Cloudflare Workers oder in Ihrer VPC. OAuth 2.1, Rate Limiting, Mandantenisolation und vollständige Observability.
Härtung & Security-Review von MCP-Servern:Audit bestehender MCP-Server auf Prompt-Injection-Exposition, Scope-Leckage, zu weit gefasste Tool-Berechtigungen und Authentifizierungslücken. Wir liefern ein schriftliches Bedrohungsmodell und einen Behebungs-Patch.
Unser MCP-Technologie-Stack
Unser Entwicklungsprozess für MCP-Server
- Anwendungsfall-Mapping (3-5 Tage): Welche Tools möchten Sie freigeben, für wen und mit welchen Berechtigungen? Die meisten MCP-Server-Projekte scheitern, weil sie zu viel und zu breit freigeben. Wir beginnen mit dem Bedrohungsmodell und den Abgrenzungen des Umfangs.
- API- und Tool-Design (1 Woche): Gestalten Sie die Tool-Oberfläche – klare Tools mit einem einzigen Zweck schlagen ausufernde „Kann alles“-Tools immer. Definieren Sie Eingaben (mit strikten JSON-Schemas), Ausgaben, Fehlersemantik und Idempotenz. Dokumentieren Sie jedes Tool so, wie Sie eine öffentliche API dokumentieren würden.
- Implementierung (2-6 Wochen): Aufbau des MCP-Servers mit dem offiziellen SDK, Anbindung von Backend-Integrationen, Authentifizierung und Scope-Durchsetzung, strukturiertes Logging und eine umfassende Testsuite (Unit- + Integrations- + LLM-gesteuerte End-to-End-Tests).
- Security-Review und Red-Teaming (3-5 Tage): Prompt-Injection-Tests, Scope-Eskalationstests, Fuzzing mit fehlerhaften Eingaben und ein schriftliches Bedrohungsmodell mit dokumentierten Gegenmaßnahmen. Wir liefern sowohl die Testergebnisse als auch den Sicherheits-Patch.
- Deployment und Rollout (1-2 Wochen): Produktions-Deployment mit TLS, OAuth, Rate Limiting und Observability. Verteilung per direkter Konfiguration, MCP-Server-Registries oder One-Click-Installations-URLs, je nach Zielgruppe.
- Wartung und Weiterentwicklung (laufend): MCP entwickelt sich schnell – neue Spezifikationsfunktionen, neue Transportmodi, neue Client-Integrationen. Wir pflegen MCP-Server im Rahmen unseres Standard-Retainers, einschließlich Spec-Upgrades und Kompatibilität mit neuen Clients.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
MCP ist ein offener Standard, der Ende 2024 von Anthropic eingeführt wurde (und inzwischen von OpenAI, Google, Cursor und dem Großteil des KI-Tooling-Ökosystems übernommen wurde), um KI-Agenten mit externen Tools, Daten und Diensten zu verbinden. Stellen Sie es sich als „USB-C für KI-Tools“ vor — Sie schreiben Ihre Tool-Integration einmal als MCP-Server, und jeder kompatible KI-Client kann sie nutzen. Es wird schnell zum Standardweg, KI-Agenten zu erweitern.
Warum einen individuellen MCP-Server bauen statt eines OpenAI-Plugins oder Function Calls?
OpenAI-Plugins wurden eingestellt. Function Calls funktionieren, sind aber herstellerspezifisch und leben im Kontext einer einzigen App — Sie müssten die Integration für jeden LLM-Anbieter und jede Anwendung neu schreiben. MCP ist herstellerübergreifend und anwendungsübergreifend und unterstützt reichhaltigere Primitive (Resources, Prompts, Sampling, Elicitation) als einfache Function Calls. Wenn Sie eine Integration möchten, die in Claude Desktop, Cursor, ChatGPT Desktop, Codex CLI und Ihren eigenen individuellen Agenten funktioniert, bauen Sie einen MCP-Server.
Wie lange dauert der Bau eines MCP-Servers?
Ein fokussierter interner MCP-Server mit 3-5 Tools ist typischerweise in 2-4 Wochen fertig. Ein kundenseitiger Remote-MCP-Server mit OAuth, Mandantenfähigkeit und 10-20 Tools in 6-10 Wochen. Enterprise-taugliche MCP-Server mit tiefem Audit, eingeschränkten Berechtigungen und Ein-Klick-Installation über einen Marktplatz benötigen 10-16 Wochen.
Was kostet der Bau eines MCP-Servers?
Interne MCP-Server (kleine Oberfläche, ein Transport, keine Authentifizierung) liegen typischerweise zwischen 12.000 und 35.000 $. Produktive Remote-MCP-Server mit OAuth, mandantenfähiger Scope-Durchsetzung und 10+ Tools liegen zwischen 35.000 und 90.000 $. Enterprise-taugliche Server mit Security-Review, SOC-2-Kontrollen und laufenden Wartungsverträgen beginnen bei 80.000 $.
Und was ist mit Prompt Injection? KI-Agenten, die meine Tools aufrufen, machen mir Angst.
Das sollten sie auch. Jeder MCP-Server, den wir ausliefern, enthält (1) strikte Eingabeschemas pro Tool und Ausgabevalidierung, (2) Scope-Durchsetzung pro Nutzer und pro Client auf Tool-Ebene, (3) Audit-Logging bei jedem Aufruf, (4) Bestätigungsabfragen bei destruktiven Aktionen, (5) Rate Limiting und Quotendurchsetzung sowie (6) ein dokumentiertes Threat Model. Bei Tools mit hohem Risiko ergänzen wir auf Seiten des KI-Clients einen Bestätigungsschritt mit Human-in-the-Loop. Sicherheit ist ein zentrales Anliegen, kein nachgelagertes Ticket.
Wo sollten wir den MCP-Server hosten?
Lokale stdio-Server werden mit Desktop-Apps ausgeliefert. Remote-Server deployen wir meist auf Cloudflare Workers (bestes Latenzprofil und einfachste Authentifizierung) oder AWS Lambda + API Gateway (wenn Sie bereits ein AWS-Unternehmen sind). Für Server mit hohem Durchsatz nutzen wir ECS Fargate oder Fly.io. Selbst gehostet auf Kubernetes ist eine vernünftige Wahl für Enterprise-Kunden mit strengen Anforderungen an die Datenresidenz.
Können Sie aus unserer bestehenden REST-API einen MCP-Server machen?
Ja — das ist eines unserer häufigsten Projekte. Wir verpacken nicht automatisch die gesamte API als Wildwuchs von Tools (das wäre ein Desaster für Sicherheit und UX). Stattdessen identifizieren wir die 5-15 nützlichsten agentischen Workflows, die Ihre API ermöglicht, entwerfen saubere MCP-Tools um diese Workflows und liefern einen fokussierten Server. Die meisten produktiven REST-APIs müssen für die Ergonomie von Agenten deutlich umgestaltet werden; das übernehmen wir als Teil des Projekts.
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