MCP Server: Integrationen für deinen KI-Workflow

MCP Server werden zum Rückgrat moderner KI-Workflows: Über das Model Context Protocol verbinden sie Sprachmodelle wie Claude oder ChatGPT mit Tools wie Zapier, HubSpot oder GitHub - ohne dass du jede Integration selbst programmieren musst.

‍

Im Folgenden bekommst du einen praxisnahen Überblick, der die Idee hinter MCP Server erklärt, die wichtigsten Anbieter einordnet und dir zeigt, wie du diese Bausteine gezielt in deinem eigenen KI-Setup nutzen kannst.

‍

‍

‍

MCP Server: Brücke zwischen KI-Modell und Tech-Stack

‍

MCP steht für Model Context Protocol - ein offener Standard, der beschreibt, wie KI-Modelle sicher mit externen Systemen kommunizieren. Ein MCP Server ist dabei die „Brücke“: Er führt Tools aus (z. B. „Ticket anlegen“, „Kundendaten abrufen“) und liefert strukturierte Antworten an das Modell zurück.

‍

Technisch gesehen stellt der MCP Server ein Manifest mit verfügbaren Tools bereit, definiert Authentifizierung, Eingabeparameter und Rückgabeformate und kümmert sich um Logging sowie Fehlerbehandlung. Das Sprachmodell muss dadurch nicht „wissen“, wie etwa die HubSpot- oder Stripe-API im Detail aussieht – es ruft einfach ein klar beschriebenes Tool auf.

‍

Für Unternehmen wird der MCP Server damit zur zentralen Integrationsschicht: Statt viele einzelne Plugins zu pflegen, bindest du strukturierte Server an und kannst sie in unterschiedlichen Clients nutzen - etwa in Claude Desktop, Entwicklungsumgebungen oder eigenen KI-Assistenten.

‍

Ein weiterer Vorteil: Du kannst MCP Server lokal, in deiner Cloud oder als gehosteten Dienst betreiben. Das eröffnet Spielräume bei Datenschutz, Performance und Governance - gerade in regulierten Branchen.

‍

‍

‍

Wichtige Auswahlkriterien für Unternehmen

‍

Bevor du einen MCP Server produktiv einsetzt, lohnt sich ein strukturierter Blick auf ein paar zentrale Kriterien. Die im VisualMakers-Artikel vorgestellte Liste von 16 MCP Servern lässt sich gut an diesen Punkten entlang bewerten.

‍

Unterstützte Systeme und Aktionen
Ein MCP Server ist nur so wertvoll wie die Tools, die er freischaltet. Prüfe, welche Objekte und Aktionen unterstützt werden (z. B. Tickets, Deals, Zahlungen, Dateien) und ob sie zu deinen konkreten Use Cases passen.

‍

Sicherheit, Auth & Scopes
Gute MCP Server arbeiten mit fein granulierten Berechtigungen: API-Keys, OAuth-Scopes, getrennte Lese-/Schreibrechte und klar begrenzte Endpunkte. So stellst du sicher, dass dein KI-Agent nur das darf, was er wirklich soll.

‍

Hosting & Datenstandort
Gerade im Unternehmenskontext ist relevant, ob der MCP Server gehostet wird (Zapier, Make, Cloudflare) oder in deiner eigenen Infrastruktur läuft (z. B. n8n self-hosted). Das beeinflusst Datenschutz, Latenz und Kosten.

‍

Rate Limits, Monitoring & Wartung
Offizielle MCP Server der Anbieter werden in der Regel parallel zu ihren APIs gepflegt und bringen Logging, Limits und Fehlercodes mit – ein wichtiger Unterschied zu Community-Servern, die eher Demo-Charakter haben.

‍

Wenn diese Grundlagen passen, kannst du MCP Server gezielt als Bausteine in einer agentischen KI-Architektur nutzen - von Automatisierung bis Analyse.

‍

‍

Automatisierung mit Zapier, Make und n8n

‍

Viele der wichtigsten MCP Server drehen sich um Automatisierung - also darum, dass deine KI direkt Workflows in Tools wie Zapier, Make oder n8n anstoßen kann.

‍

Zapier MCP Server
Der offizielle Zapier MCP Server macht tausende Apps erreichbar, ohne dass du Integrationen selbst schreiben musst. Dein Modell kann Zaps auslösen, Daten in CRM-Systeme schreiben oder Benachrichtigungen versenden - alles per natürlicher Sprache, während Zapier Authentifizierung und Limits verwaltet.

‍

Make MCP Server
Mit dem Make MCP Server werden deine Szenarien zu Tools: Jeder freigegebene Workflow steht dem KI-Modell als Aktion zur Verfügung - vom Lead-Routing bis zu komplexen Datentransformationen. Besonders spannend: Du kannst bestehende Make-Automationen weiter nutzen und „nur“ eine sprachbasierte Steuerung darüberlegen.

‍

n8n MCP Server
n8n bringt MCP-Support inzwischen nativ mit. Du markierst im Workflow bestimmte Nodes als Tools, aktivierst den MCP-Trigger - und schon können deine KI-Agenten genau diese Schritte ausführen, egal ob lokal oder in der n8n-Cloud. Für datensensible Szenarien ist der selbst gehostete n8n-MCP Server besonders interessant, weil alle Daten in deiner Infrastruktur bleiben.

‍

Mit diesen Automatisierungs-MCP Servern legst du die Grundlage dafür, dass KI nicht nur Antworten generiert, sondern auch Aufgaben in deinen Business-Systemen zuverlässig umsetzt.

‍

‍

‍

MCP Server: Infrastruktur- und Developer-Integrationen nutzen

‍

Neben Automatisierung gibt es MCP Server, die sich speziell an Developer-Teams und Infrastruktur-Verantwortliche richten. Sie machen Logs, Deployments oder Code-Repos direkt aus der KI heraus steuerbar.

‍

Cloudflare MCP Server
Mit den Cloudflare MCP Servern erhältst du Tools für DNS-Analysen, Workers-Monitoring, Key-Value-Storage und Log-Abfragen. Ein KI-Assistent kann so etwa Fehler in Edge-Logs suchen, Namespaces anlegen oder Konfigurationen prüfen, ohne dass jemand durch mehrere Dashboards klicken muss.

‍

GitHub MCP Server
Der GitHub MCP Server erlaubt es, Issues zu erstellen, Pull Requests zu listen, Workflows zu starten oder Repository-Dateien zu durchsuchen - alles als standardisierte Tools. Entwickler:innen können damit KI-Assistenten einsetzen, die Code-Reviews vorbereiten, Logs analysieren oder CI-Jobs anstoßen.

‍

Supabase MCP Server
Über den Supabase MCP Server werden Postgres-Datenbanken und weitere Projektressourcen direkt für LLM-Clients zugänglich. Ein MCP Server kann Tabellen abfragen, Logs lesen oder Projekte pausieren, während du Auth und Berechtigungen feingranular steuerst.

‍

Figma Dev Mode MCP Server
Figma stellt im Dev Mode einen lokalen MCP Server bereit, der Design-Frames für KI-Modelle verfügbar macht. Entwickler-Agenten können daraus React- oder Tailwind-Snippets generieren, Design-Tokens auslesen oder Komponentenlisten erstellen – der Weg von Design zu Code wird deutlich kürzer.

‍

Diese MCP Server zeigen, dass KI-Integration weit über Chatbots hinausgeht: Sie greifen tief in Dev- und Infra-Prozesse ein und machen technische Kontexte direkt für KI nutzbar.

‍

‍

‍

Daten, Übersetzung und Recherche im Zugriff

‍

Ein weiterer Block der vorgestellten MCP Server kümmert sich um Inhalte, Übersetzungen und Recherche. Hier geht es darum, dass dein Modell strukturierte Daten und hochwertige Sprachdienste nutzen kann.

‍

DeepL MCP Server
Mit dem DeepL MCP Server lassen sich Übersetzungen, Paraphrasen und Sprachlisten direkt in agentische Workflows einbetten. Dein MCP Server stellt Tools für Übersetzung und Umformulierung bereit, inklusive optionaler Glossare oder Formalitätsstufen – ideal, wenn dein Assistent mehrsprachige Kommunikation unterstützen soll.

‍

Firecrawl MCP Server
Firecrawl bietet einen MCP Server, der Websites crawlt, Inhalte extrahiert und in strukturiertem Format (z. B. Markdown) zurückgibt. Ein KI-Agent kann damit aktuelle Web-Informationen sammeln, lange Seiten kondensieren oder thematische Dossiers erstellen – ohne eigenen Scraper zu bauen.

‍

Perplexity MCP Server
Der Perplexity MCP Server macht die Sonar-Search-API des Anbieters zugänglich. Das Modell kann gezielt Suchanfragen stellen, erhält zusammengefasste Ergebnisse mit Quellenangaben und kann Antworten mit Zitaten anreichern – ein wichtiger Baustein für überprüfbare KI-Antworten.

‍

Mit diesen Daten- und Recherche-MCP Servern baust du KI-Workflows, die nicht nur auf Trainingsdaten basieren, sondern aktiv recherchieren, übersetzen und Inhalte aktualisieren können.

‍

‍

‍

CRM, Payments und Content im Zusammenspiel

‍

Besonders spannend wird es, wenn MCP Server direkt an Umsatz- und Kundendaten andocken. Der VisualMakers-Artikel zeigt, wie breit das Spektrum inzwischen ist - von CRM bis Design.

‍

HubSpot MCP Server
Der HubSpot MCP Server öffnet Kontakte, Deals, Tickets und Aufgaben für deine KI-Agenten. Sie können neue Kontakte anlegen, offene Deals zusammenfassen oder Tickets aktualisieren - immer unter den definierten Berechtigungen deines Tokens.

‍

Linear MCP Server
Mit dem Linear MCP Server wird dein Projektmanagement-System zur API für KI-Assistenten. Issues anlegen, priorisieren, durchsuchen oder aktualisieren - alles per Tool-Aufruf, sauber protokolliert im Issue-Verlauf.

‍

Notion MCP Server
Der Notion MCP Server macht ausgewählte Seiten und Datenbanken verfügbar. Ein MCP Server kann Inhalte suchen, neue Seiten anlegen oder Datenbank-Einträge pflegen - ideal für Wissens- und Projektdokumentation, die von KI gepflegt werden soll.

‍

Stripe und PayPal MCP Server
Stripe und PayPal bieten MCP Server, mit denen sich Zahlungen, Rechnungen, Abos oder Rückerstattungen anstoßen lassen - natürlich unter strengen Scopes und mit klaren Audit-Logs. So kann ein KI-Assistent etwa Rechnungen prüfen, Zahlungen initiieren oder Zahlungsstatus zusammenfassen, ohne direkten Zugriff auf deine Produktivkonten zu erhalten.

‍

Canva MCP Server
Der Canva MCP Server verbindet dein Designarchiv mit der KI. Assistenten können Präsentationen anlegen, Assets umformatieren oder vorhandene Designs anpassen - etwa um aus einem Chatgespräch direkt ein neues Pitchdeck zu erzeugen.

Diese MCP Server zeigen, dass sich entlang der Customer Journey - von erstem Kontakt über Angebot bis zur Rechnung – immer mehr Schritte direkt über KI steuern lassen.

‍

‍

Praxis-Tipps für die MCP Einführung im Unternehmen

Damit MCP Server im Alltag funktionieren, solltest du nicht nur die Technik, sondern auch Organisation und Sicherheit im Blick behalten.

1. Klein starten, klar begrenzen
   Beginne mit wenigen, gut überschaubaren MCP Servern (z. B. HubSpot + Zapier) und klar definierten Tools. So kannst du Erfahrungen sammeln, bevor du deinen gesamten Stack öffnest.
2. Scopes und Berechtigungen ernst nehmen
   Nutze restriktive Tokens: lieber nur Lesen oder nur bestimmte Objekte freigeben, statt „All Access“. MCP Server machen es einfach, diese Grenzen exakt zu setzen.
3. Monitoring und Logging aufsetzen
   Stelle sicher, dass alle Aufrufe über deine MCP Server protokolliert werden. So kannst du nachvollziehen, welche Aktionen ein KI-Agent ausgelöst hat – wichtig für Sicherheit und Compliance.
4. MCP Server in Governance einbetten
   Definiere, wer neue MCP Server freigibt, wer Manifeste pflegt und wie Änderungen getestet werden. Ohne klare Zuständigkeiten droht ein unübersichtlicher Wildwuchs.
5. Teams schulen
   Entwickler:innen, Ops-Teams und Fachbereiche sollten verstehen, was ein MCP Server ist, was er darf - und was nicht. Gute Einführungsmaterialien und Guides helfen, Fehlbedienungen zu vermeiden.

So werden MCP Server zu einem stabilen Baustein deiner Unternehmens-KI – nicht zu einem unkontrollierten Risiko.

‍

‍

MCP Server: FAQ für Einsteiger:innen

‍

Was ist ein MCP Server in einfachen Worten?

Ein MCP Server ist ein Dienst, der definiert, welche Aktionen eine KI in einem System ausführen darf - etwa „Kontakt in HubSpot anlegen“ oder „Datei in Supabase speichern“. Er spricht die jeweilige API an, kümmert sich um Authentifizierung und gibt strukturierte Antworten an das Modell zurück.

‍

Warum MCP Server statt klassischer Plugins?

Im Unterschied zu einzelnen Plugins arbeitet ein MCP Server nach einem offenen Standard und kann von verschiedenen Clients genutzt werden. Du musst Integrationen nur einmal sauber bauen und kannst sie dann in mehreren Assistenten einsetzen - etwa in Claude Desktop, IDEs oder internen Chatbots.

‍

Sind MCP Server sicher genug für Produktivdaten?

Ja, wenn sie richtig konfiguriert sind. Offizielle MCP Server der Anbieter bringen meist ausgereifte Auth-Mechanismen, Rate-Limits und Logging mit. Entscheidend ist, dass du Tokens mit minimalen Rechten vergibst, sensible Aktionen begrenzt und Aufrufe überwachst.

‍

Brauche ich eigene MCP Server oder reichen offizielle?

Für viele Szenarien reichen offizielle MCP Server aus - etwa für Zapier, HubSpot oder Stripe. Sobald du interne Systeme, Legacy-Software oder Spezialdatenbanken an KI anbinden willst, lohnt sich ein eigener MCP Server, den du z. B. in Python, TypeScript oder mit Low-Code-Tools wie n8n baust.

‍

Wie fange ich praktisch mit MCP Servern an?

Ein typischer Einstieg: einen offiziellen MCP Server (z. B. HubSpot oder GitHub) an einen bestehenden KI-Client anschließen, wenige Tools freigeben, erste Use Cases testen - und parallel prüfen, welche internen Systeme sich später über eigene MCP Server anbinden lassen.

‍

‍

MCP Server: Fazit für Unternehmen

MCP Server sind ein zentraler Baustein, wenn du aus KI-Experimenten produktive Agenten machen willst. Sie verbinden Sprachmodelle standardisiert mit deinem Tech-Stack, sorgen für klare Zuständigkeiten zwischen KI und Business-Systemen und machen Integrationen wiederverwendbar.

Die beschriebenen MCP Server - von Zapier, Make und n8n über Cloudflare, GitHub und Supabase bis hin zu HubSpot, Stripe, DeepL, Perplexity und Canva – zeigen, wie breit das Ökosystem bereits ist. Wer früh strukturiert auswählt, Governance etabliert und eigene MCP Server dort baut, wo es sinnvoll ist, verschafft sich einen klaren Vorsprung bei agentischer KI im Unternehmen.

Die KI Company unterstützt Unternehmen genau an diesem Punkt: vom Verständnis, was MCP Server leisten, über die Auswahl relevanter Integrationen bis hin zum Design eigener MCP-basierter Use Cases. Wenn ihr prüfen möchtet, wie MCP Server eure KI-Strategie konkret voranbringen können, könnt ihr uns jederzeit unverbindlich kontaktieren.