Fünf empfehlenswerte MCP-Server für die Entwicklung leistungsstarker KI-Agenten - KI

„Die Wahl der richtigen Server ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit eines KI-Agenten“, sagt ein Experte.

In der Welt der KI-Entwicklung hat sich in den letzten anderthalb Jahren viel verändert. Vor nicht allzu langer Zeit erforderte die Anbindung eines KI-Agenten an externe Tools die Erstellung maßgeschneiderter Integrationscodes. Mit der Veröffentlichung des Model Context Protocol (MCP) durch Anthropic Ende 2024 und der anschließenden Übernahme durch Unternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft im Jahr 2025 hat sich dies jedoch grundlegend gewandelt. Am Ende des Jahres wurde das Protokoll einer Organisation der Linux Foundation übergeben. MCP hat sich somit zum Standard für Agentenwerkzeuge entwickelt, vergleichbar mit USB-C: Ein einheitlicher Standard, der es ermöglicht, dass jedes konforme Tool mit jedem konformen Agenten verbunden werden kann.

Allerdings hat die Explosion des Ökosystems auch dazu geführt, dass viele der früher empfohlenen Server mittlerweile nicht mehr aktiv sind. Daher werden im Folgenden fünf Server vorgestellt, die tatsächlich für die Entwicklung leistungsstarker Agenten von Bedeutung sind. Die Auswahl basiert auf ihrer tatsächlichen Leistungsfähigkeit und nicht auf der Anzahl ihrer Sterne.

1. GitHub MCP Server

Der offizielle GitHub MCP Server bildet das Rückgrat eines jeden Agenten, der in den Entwicklungsworkflow integriert ist. Er ermöglicht den Zugriff auf Repositories, Issues, Pull Requests, Aktionen und die Code-Sicherheit durch natürliche Sprache. Da GitHub diesen Server pflegt, bleibt er stets auf dem neuesten Stand und folgt den Entwicklungen der Plattform.

Für die spezifische Entwicklung von Agenten ist der Unterschied zwischen einem Agenten, der über Code nachdenken kann, und einem, der tatsächlich damit arbeiten kann, erheblich: Er kann Pull Requests öffnen, Issues triagieren und fehlerhafte Workflows überprüfen. Mit etwa 30.000 Sternen ist dieser Server aktiv und sollte die erste Wahl auf dieser Liste sein.

2. Playwright MCP (Microsoft)

Die Browserautomatisierung ist ein Bereich, in dem viele Agenten scheitern, oft weil sie versuchen, Screenshots mit einem Vision-Modell zu interpretieren und Pixelkoordinaten zu erraten. Microsofts Playwright MCP umgeht dieses Problem vollständig, indem es den Browser über den Accessibility Tree steuert. Dadurch erhält der Agent strukturierte, deterministische Daten über die Seite, anstatt nur ein Bild zu analysieren.

Das Ergebnis ist eine schnellere und zuverlässigere Interaktion mit dem Web über mehr als 40 Tools, ohne dass ein Vision-Modell erforderlich ist. Für jeden Agenten, der eine Webanwendung testen, eine gerenderte Seite scrapen oder einen Workflow abschließen muss, ist dies die leistungsbewusste Wahl. Der Server hat ungefähr 31.000 Sterne und erhält regelmäßig Updates.

3. Context7 (Upstash)

Context7 ist der Server, der die Qualität des generierten Codes am direktesten verbessert. Er integriert aktuelle, versionsspezifische Bibliotheksdokumentationen direkt in den Kontext des Agenten. Dies bekämpft das häufigste Problem beim Programmieren mit KI: die fälschliche Annahme, dass eine API existiert, die in der letzten Version bereits veraltet oder nie vorhanden war.

Wenn Ihr Agent Code gegen schnelllebige Bibliotheken schreibt, ist dies der Server mit dem höchsten Nutzen auf dieser Liste. Seine Beliebtheit spiegelt sich in etwa 59.000 Sternen wider, und die Entwicklung ist sehr aktiv. Von diesen fünf Servern ist er der erste, den Sie zu einem codegenerierenden Agenten hinzufügen sollten, da er Fehler bereits vor deren Entstehung behebt.

4. Serena (Oraios)

Die Textsuche und -ersetzung ist eine grobe Methode für einen Agenten, um Code zu bearbeiten, und führt oft zu vielen Token und Fehlern. Serena bietet dem Agenten ein semantisches, symbolbasiertes Verständnis eines Codes durch das Language Server Protocol (LSP) in über 40 Programmiersprachen. Dadurch kann er die tatsächliche Funktion oder das Symbol finden und bearbeiten, anstatt nur Muster in Strings zu erkennen.

Der praktische Vorteil liegt in der Präzision und der Effizienz der Token-Nutzung: Der Agent liest und ändert genau das, was er benötigt, was besonders bei großen Codebasen von Bedeutung ist, da das Einfügen ganzer Dateien in den Kontext sowohl langsam als auch kostspielig ist. Man könnte sagen, dass dies dem Coding-Agenten ein Verständnis wie in einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) verleiht, anstatt nur das eines Texteditors. Der Server hat etwa 24.000 Sterne.

5. Die offiziellen Referenzserver

Abgerundet wird die Liste durch die offiziellen Referenzserver, die die grundlegenden Bausteine liefern: Filesystem für den Zugriff auf lokale Dateien, Git, Fetch, Memory und Sequential Thinking. Diese bieten dem Agenten einen strukturierten Raum, um Schritt für Schritt zu denken, bevor er handelt. Das Monorepo hat insgesamt über 80.000 Sterne, wobei diese Zahl die gesamte Sammlung und nicht einen einzelnen Server abdeckt.

Es gibt jedoch zwei wichtige Hinweise. Diese Server werden als Bildungsreferenzen gepflegt und sollten daher als solide Bausteine betrachtet werden, nicht als ausgereifte Produktionsinfrastruktur. Zudem wurden mehrere einst beliebte Server, darunter die eigenständigen Postgres- und Puppeteer-Server, archiviert. Dies erklärt, warum viele ältere Beiträge zu „Top MCP-Servern“ jetzt auf inaktive Repositories verweisen. Überprüfen Sie daher, ob ein Server aktiv ist, bevor Sie darauf aufbauen.

Die Zusammenstellung des Stacks

Wenn Sie diese Server miteinander verbinden, haben Sie einem Agenten ein kohärentes Set an Werkzeugen gegeben: GitHub zum Bewegen von Code, Playwright zur Steuerung des Webs, Context7 zum Schreiben korrekten Codes, Serena zur präzisen Bearbeitung und die Referenzserver für die lokale Infrastruktur. Das Protokoll hat die schwierige Arbeit erledigt, indem es die Interoperabilität ermöglicht hat. Ihre Aufgabe besteht nun darin, die richtigen Server auszuwählen und sicherzustellen, dass sie noch existieren.

Nahla Davies ist Softwareentwicklerin und Technikautorin. Bevor sie sich voll und ganz dem technischen Schreiben widmete, war sie unter anderem als leitende Programmiererin in einem Inc. 5.000 Unternehmen tätig, das sich auf Erlebnismarketing spezialisiert hat und Kunden wie Samsung, Time Warner, Netflix und Sony betreut.