modelcontextprotocol/servers
Offizielles Referenz-Repo des MCP-Projekts: die Referenz-Server (Filesystem, Fetch, Git, Memory, Sequential Thinking, Time, Everything) samt SDK-Beispielen. Erste Anlaufstelle für den Einstieg.
Offizielles Referenz-Repo des MCP-Projekts: die Referenz-Server (Filesystem, Fetch, Git, Memory, Sequential Thinking, Time, Everything) samt SDK-Beispielen. Erste Anlaufstelle für den Einstieg.
So nutzt du es
MCP-Server verbinden Claude mit externen Diensten (Dateisystem, Datenbanken, APIs). Installation je nach Server per npx/uvx oder Docker — Details stehen im verlinkten Repo. Danach in Claude Code per claude mcp add <name> -- <startbefehl> registrieren.
Im Detail
Das offizielle Referenz-Repository des MCP-Projekts selbst – im Gegensatz zu community-gepflegten Awesome-Listen ist es die kanonische, direkt vom Protokoll-Team gepflegte Quelle. Enthält fertige Referenz-Server (Filesystem, Fetch, Git, Memory, Sequential Thinking, Time, Everything) sowie SDK-Beispiele zum Nachbauen eigener Server. Der Mehrwert gegenüber Drittanbieter-Listen liegt in Aktualität und Code-Qualität, da Änderungen am Protokoll hier zuerst reflektiert werden. Lohnt sich als erste Anlaufstelle für alle, die MCP zum ersten Mal einsetzen oder einen eigenen Server auf Basis eines geprüften Beispiels bauen wollen, statt bei einer ungeprüften Community-Implementierung zu starten.
Praxis-Tipp
Den ‘Everything’-Server lokal starten, um Tools, Resources und Prompts in einem einzigen Beispiel durchzuspielen, bevor du einen eigenen MCP-Server schreibst.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
- Lizenz: nur Link
- Quelle: modelcontextprotocol/servers
Erfahrungen & Kommentare.
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Passt dazu.
punkpeye/awesome-mcp-servers
Größte community-gepflegte MCP-Server-Liste, tausende Server in Dutzenden Kategorien; auch als Website glama.ai/mcp/servers.
wong2/awesome-mcp-servers
Kompaktere, kuratierte Liste mit Referenz-Servern, offiziellen Hersteller-Servern und Community-Servern; Website mcpservers.org.
code-reviewer
Tiefgehendes Code-Review: Sicherheitslücken, Performance, Zuverlässigkeit, Konfigurations-Review, moderne Analyse-Tools.
