Claude Code Plugins: Wie MCP-Tools Claude Code um externe Fähigkeiten erweitern

Claude Code hat kein traditionelles Plugin-System mit einem Marketplace und One-Click-Installationen. Es verwendet das Model Context Protocol (MCP), einen offenen Standard von Anthropic zur Anbindung externer Tools an eine Claude Code-Sitzung. MCP-Server fungieren als Plugins: Sie stellen aufrufbare Tools bereit, Claude entscheidet, wann sie verwendet werden, und das Ergebnis fließt zurück in die Konversation. Dieser Leitfaden erklärt das Erweiterungsmodell; für kopierbare CLI- und JSON-Konfigurationen verwenden Sie den Claude MCP-Konfigurationsleitfaden.

Was „Claude Code Plugins“ eigentlich bedeutet

Wenn Entwickler nach „Claude Code Plugins“ suchen, wollen sie meist eines von drei Dingen: eine Möglichkeit, Claude Code Zugriff auf einen externen Dienst zu geben (GitHub, eine Datenbank, einen Webbrowser), eine Möglichkeit, von der Community erstellte Tool-Erweiterungen zu installieren, oder eine Dokumentation darüber, wie der Erweiterungsmechanismus funktioniert.

Alle drei führen zu MCP. Anthropic hat Claude Code um das Model Context Protocol herum entwickelt, anstatt ein proprietäres Plugin-Format zu verwenden. Das bedeutet:

• Kein separater Marketplace: Tools werden als MCP-Server verteilt, nicht über eine plattformspezifische Registrierung
• Keine API-Sperre: Jeder Entwickler kann einen Server bauen und teilen
• Einheitliche Integrationsoberfläche: Claude Code, Claude Desktop und andere Claude-Hosts verwenden alle dasselbe Protokoll

Der praktische Effekt ist, dass der Plugin-Katalog von Claude Code das MCP-Ökosystem ist – jeder Server, der nach der MCP-Spezifikation gebaut wurde, funktioniert mit Claude Code, und es existieren bereits Tausende für Datenbanken, APIs, Browser, Code-Ausführung, Dateisysteme und mehr.

Es gibt keinen claude plugin install-Befehl. Das Äquivalent ist claude mcp add.

Wie MCP-Server als Plugins funktionieren

Jeder MCP-Server ist ein Prozess, der einen Satz von Tools über das MCP-Protokoll bereitstellt. Claude Code startet oder verbindet sich beim Start einer Sitzung mit registrierten Servern, fragt sie nach ihren Tool-Listen ab und verwendet diese Tools dann, wenn es die Konversation erfordert.

Drei Dinge bilden die Schnittstelle eines MCP-Servers:

Objekt	Beschreibung	Beispiel
Tool	Eine aufrufbare Funktion mit definierten Ein- und Ausgaben	run_python, search_docs, create_issue
Resource	Schreibgeschützte Daten, die der Server als Kontext bereitstellt	Ein Dateiinhalt, eine Datenbankzeile, eine Test-Fixture
Prompt	Vorgefertigte Anweisungsvorlagen, die mit dem Server gebündelt sind	Eine Code-Review-Checkliste, eine Aufgaben-Vorlage

Für die meisten Claude Code-Workflows sind Tools das, worauf es ankommt. Resources und Prompts kommen ins Spiel, wenn Sie strukturiertere agentische Pipelines bauen.

Der entscheidende Protokollablauf:

1. Claude Code startet, liest seine Konfiguration und startet registrierte Server
2. Jeder Server antwortet auf eine tools/list-Abfrage mit Namen und JSON-Schema-Definitionen
3. Während einer Sitzung verwendet Claude diese Definitionen, um zu entscheiden, wann und wie jedes Tool aufgerufen wird
4. Claude Code sendet den Aufruf, der Server führt aus und gibt das Ergebnis zurück, Claude integriert das Ergebnis und fährt fort

Der Server übernimmt die Ausführung. Claude übernimmt das logische Schließen darüber, wann eine Ausführung erforderlich ist.

Installieren Ihres ersten Plugins mit claude mcp add

claude mcp add ist der Befehl, der einen MCP-Server bei Claude Code registriert. Einmal ausgeführt; der Server ist in jeder nachfolgenden Sitzung verfügbar.

# Grundform für stdio-Server
claude mcp add <server-name> -- <command> [args...]

# Grundform für HTTP-Server
claude mcp add --transport http <server-name> <url>

Voraussetzungen vor dem Ausführen eines claude mcp add-Befehls:

• Claude Code installiert und im PATH (claude --version sollte funktionieren)
• Node.js 18 oder höher für npm-basierte Server
• Python 3.10 oder höher für Python-basierte Server

Hinzufügen des Playwright-Browser-Plugins

Der Playwright MCP-Server gibt Claude einen echten Browser – er kann URLs navigieren, Elemente anklicken, Text extrahieren und Screenshots zurückgeben. Dies ist eines der nützlichsten ersten Plugins, da es keinen API-Schlüssel benötigt und sofort zeigt, was das Protokoll kann.

claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

Überprüfen Sie die Registrierung:

claude mcp list

Öffnen Sie dann eine Sitzung:

Verwende playwright, um https://example.com zu öffnen und sag mir den Seitentitel und die Hauptüberschrift

Claude startet einen Browser, navigiert zur URL, liest das DOM und gibt die Antwort zurück – kein Skripting Ihrerseits erforderlich.

Hinzufügen eines Datenbank-Plugins

Der offizielle SQLite-MCP-Server ermöglicht Claude, eine lokale SQLite-Datenbank direkt aus der Konversation abzufragen und zu durchsuchen:

claude mcp add sqlite -- uvx mcp-server-sqlite --db-path /pfad/zu/ihrer/datenbank.db

Danach können Sie Claude bitten, Abfragen zu schreiben, das Schema zu erklären oder Daten direkt zu erkunden, ohne Schemadefinitionen in jeden Prompt kopieren zu müssen.

Umgebungsvariablen übergeben

Die meisten API-gestützten Server benötigen Schlüssel. Verwenden Sie --env, um sie zur Registrierungszeit zu übergeben, ohne sie in den Befehl einzubetten:

claude mcp add linear -- npx -y @linear/mcp-server \
  --env LINEAR_API_KEY=ihr_schluessel_hier

Die Werte werden in der Konfiguration von Claude Code gespeichert und beim Start in den Serverprozess eingefügt.

Bereiche: lokal, Projekt und benutzerweit

Standardmäßig registriert claude mcp add einen Server im lokalen Bereich – er ist nur aktiv, wenn Claude Code aus dem aktuellen Verzeichnis gestartet wird. Drei Bereichsoptionen bieten unterschiedliche Freigabemodelle:

Bereich	Aktiv in	Konfigurationsdatei	Wann verwenden
local (Standard)	Nur aktuelles Verzeichnis	~/.claude.json	Persönlicher Dev-Server für ein Projekt
project	Jede Sitzung innerhalb dieses Repos	.mcp.json im Projektstammverzeichnis	Team-Tool – zusammen mit dem Code committen
user	Jede Claude Code-Sitzung	~/.claude.json unter Benutzerbereich	Globale Tools, die immer verfügbar sein sollen

Fügen Sie --scope project hinzu, um die Serverdefinition mit Ihrem Repo zu committen:

claude mcp add sqlite --scope project -- uvx mcp-server-sqlite --db-path ./dev.db

Dies erstellt .mcp.json im Projektstammverzeichnis mit der Serverdefinition. Teammitglieder, die Claude Code im selben Repository ausführen, erhalten dasselbe Tool automatisch verfügbar – keine pro-Entwickler-Einrichtung außer der Installation der Voraussetzungen.

Für benutzerweite Tools, die überall sinnvoll sind:

claude mcp add playwright --scope user -- npx -y @playwright/mcp@latest

Beliebte MCP-Plugins und ihre Funktionen

Das MCP-Ökosystem ist seit der Veröffentlichung des Protokolls durch Anthropic erheblich gewachsen. Einige Kategorien mit echtem Nutzen:

Entwicklungstools

Server	Hinzugefügte Funktion
@playwright/mcp	Browser-Automatisierung – navigieren, klicken, extrahieren, screenshotten
@modelcontextprotocol/server-git	Commits, Diffs, Branches, Blame aus lokalen Repos lesen
@modelcontextprotocol/server-filesystem	Bereichsbezogener Dateisystemzugriff – Dateien in definierten Pfaden lesen/schreiben
mcp-server-sqlite	SQLite-Datenbanken abfragen und untersuchen

Dienste und APIs

Server	Hinzugefügte Funktion
@linear/mcp-server	Linear-Issues erstellen, lesen und aktualisieren
@sentry/mcp-server	Sentry-Fehler und -Ablaufverfolgungen abfragen
@modelcontextprotocol/server-github	GitHub-Repos, Issues, PRs und Codesuche
@notionhq/notion-mcp-server	Notion-Seiten und -Datenbanken lesen und schreiben

KI und Code-Ausführung

Server	Hinzugefügte Funktion
Novita Sandbox MCP-Server	Isolierte Python/Node-Ausführung in Cloud-Sandboxes
@modelcontextprotocol/server-memory	Beständiger Schlüssel-Wert-Speicher über Sitzungen hinweg

Diese sind durch claude mcp add mit npx für npm-basierte Pakete oder uvx/pip für Python-Pakete installierbar.

Wie Claude Tool-Aufrufe zur Laufzeit weiterleitet

Claude ruft Tools nicht zufällig oder erschöpfend auf. Es überlegt, welches Tool (falls überhaupt) für jeden Schritt einer Aufgabe geeignet ist, basierend ausschließlich auf der Beschreibung des Tools.

Die Weiterleitungslogik auf hoher Ebene:

1. Zu Sitzungsbeginn fragt Claude alle registrierten Server ab und erstellt einen Tool-Katalog
2. Für jede Benutzernachricht oder jeden Aufgabenschritt bewertet Claude, ob eine Tool-Beschreibung zu dem passt, was benötigt wird
3. Wenn eine Übereinstimmung vielversprechend aussieht, konstruiert Claude einen Aufruf mit geeigneten Argumenten basierend auf dem JSON-Schema des Tools
4. Claude Code sendet den Aufruf, wartet auf das Ergebnis und integriert es vor dem nächsten Schritt

Eine Konsequenz: Tool-Beschreibungen sind tragend. Eine vage Beschreibung wie "nützliches Tool" führt dazu, dass das Tool nie aufgerufen wird. Eine Beschreibung, die genau sagt, was das Tool tut, wann es aufgerufen werden soll und wie seine Ein- und Ausgaben aussehen, führt zu genauer, zuverlässiger Nutzung.

Wenn Sie Ihren eigenen MCP-Server bauen und Tools trotz Registrierung nicht aufgerufen werden, ist fast immer die Beschreibung das Problem – nicht die Implementierung.

Claude kann auch Tool-Aufrufe innerhalb eines einzigen Turns verketten: eine Datei lesen, um den Kontext zu verstehen, nach einer Abhängigkeit suchen, einen Test ausführen, die Ausgabe prüfen und eine Korrektur vorschlagen – jeder Schritt verwendet ein anderes Tool von einem möglicherweise anderen Server.

Ausführung von Plugins in einer Sandbox ausführen

Wenn Plugins Code ausführen – Python-Skripte, Shell-Befehle, Browser-Automatisierung – birgt die Ausführung auf Ihrem lokalen Rechner ein Risiko. Ein Tool mit Dateisystemzugriff oder Prozessausführung hat eine breite Angriffsfläche, wenn es sich fehlverhält oder einen fehlerhaften Prompt erhält.

Novita Agent Sandbox adressiert dies, indem isolierte Cloud-Umgebungen für die Tool-Ausführung bereitgestellt werden. Anstatt Ihren MCP-Server lokal auszuführen, setzen Sie ihn in einer Sandbox-Instanz ein. Die Sandbox erhält ein eigenes Dateisystem, einen eigenen Netzwerkbereich und eigene Ressourcenlimits. Die Tool-Ausführung erfolgt innerhalb dieser Grenzen, ohne die Host-Maschine zu berühren.

Aus Cloude-Perspektive ist die Integration identisch – die Tool-Liste sieht gleich aus, und Aufrufe funktionieren auf die gleiche Weise. Der Unterschied liegt ausschließlich darin, wo die Ausführung stattfindet.

Wesentliche Eigenschaften der Novita Sandbox für die MCP-Tool-Ausführung:

• Schneller Start: Instanzen starten im Durchschnitt in unter ~200 ms, wodurch die Tool-Roundtrip-Latenz niedrig bleibt
• Sekundengenaue Abrechnung: Sie zahlen nur für aktive Ausführungszeit, nicht für Leerlauf-Reservierung
• Isoliertes Dateisystem: Jede Sandbox-Instanz hat einen separaten Arbeitsbereich, was eine sitzungsübergreifende Datenleckage verhindert
• Konfigurierbarer Netzwerkbereich: Steuern Sie, welche externen Dienste das Tool erreichen kann

So verwenden Sie das Novita Sandbox SDK innerhalb eines MCP-Tool-Handlers:

pip install novita-sandbox

from novita_sandbox.code_interpreter import Sandbox

def execute_code(code: str, api_key: str) -> dict:
    sandbox = Sandbox.create(
        template="code-interpreter-v1",
        api_key=api_key,
        domain="sandbox.novita.ai",
        timeout=300,
    )
    result = sandbox.run_code(code, language="python")
    sandbox.kill()
    return {
        "output": result.logs,
        "error": result.error,
    }

Die Vorlage code-interpreter-v1 wird mit vorinstallierten pandas, numpy, matplotlib und anderen gängigen Paketen ausgeliefert. Eine vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie unter Build a Remote Code Execution MCP Server with Novita Sandbox and mcp-use Library.

Verwenden der Novita LLM API für Tool-Use-Reasoning

Claude Code übernimmt das Tool-Use-Reasoning unter Verwendung des als Backend konfigurierten Modells. Wenn Sie Claude Code über einen alternativen Anbieter routen – aus Kosten-, Latenz- oder Modellzugriffsgründen – wird die Reasoning-Ebene für Tool-Aufrufe ebenfalls über diesen Anbieter geroutet.

Novita LLM API bietet einen Anthropic-kompatiblen Endpunkt unter https://api.novita.ai/anthropic. Konfigurieren Sie es einmal mit drei Umgebungsvariablen:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ihr-novita-api-schluessel"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash"

Mit diesem Setup funktionieren die MCP-Tool-Aufrufe von Claude Code genau wie zuvor. Das Routing beeinflusst, welches Modus das Reasoning durchführt – nicht den Tool-Dispatch-Mechanismus, der auf der Claude Code-Ebene bleibt.

Modellauswahl für sitzungen mit vielen Tools:

• Qwen3-Coder 480B – gut geeignet für langfristige Aufgaben, bei denen Claude viele Dateien lesen, eine mehrschrittige Sequenz planen und in jedem Schritt Tools aufrufen muss. Seine lange Kontextverarbeitung hält frühere Tool-Ergebnisse während einer komplexen Sitzung zugänglich.
• MiniMax M2.7 – optimiert für agentische Tool-Use-Genauigkeit, speziell entwickelt, um falsche Tool-Aufrufe zu reduzieren und mehrschrittige Sequenzen zu handhaben, bei denen jeder Schritt auf dem vorherigen Ergebnis aufbaut.
• DeepSeek V4 Flash – schnell und günstig, eine gute Wahl für ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL. Claude Code verwendet diesen Slot für Sitzungszusammenfassung und Kontextkomprimierung, beides erfordert keine tiefgehende Reasoning.

Wenn Sie Ihren eigenen MCP-Host (anstelle von Claude Code) bauen, bietet die Novita LLM API auch einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://api.novita.ai/v3/openai für Modelle, die Function Calling unterstützen:

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="ihr-novita-api-schluessel",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Liste verfügbare Tools auf und führe eine schnelle Prüfung durch"}],
    tools=[
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "list_files",
                "description": "Listet Dateien im aktuellen Arbeitsverzeichnis auf.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "path": {
                            "type": "string",
                            "description": "Verzeichnispfad zum Auflisten."
                        }
                    },
                    "required": ["path"]
                }
            }
        }
    ],
    tool_choice="auto",
)

Dies ist besonders nützlich für Szenarien, in denen Sie ein Open-Weight-Modell als Reasoning-Ebene in einer benutzerdefinierten MCP-Pipeline einsetzen möchten, mit anderen Kosten- oder Latenzeigenschaften als geschlossene Modelle.

Open-Weight-Modelle als alternatives Rückgrat

Eine oft übersehene Option für MCP-lastige Claude Code-Workflows besteht darin, das Standard-Claude-Modell vollständig durch eine leistungsfähige Open-Weight-Alternative zu ersetzen. Modelle wie Qwen3-Coder, MiniMax M2.7 und DeepSeek V3.1 wurden speziell für die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und mehrschrittige Reasoning trainiert – in einigen Benchmarks übertreffen sie geschlossene Modelle bei Function-Calling-Aufgaben zu einem Bruchteil der Kosten.

Für Teams, die hochvolumige Agent-Sitzungen ausführen – CI-Pipelines, automatische Code-Reviews, Batch-Refactoring – ist der Kostenunterschied erheblich. Novita AI bietet Zugriff auf diese Modelle über denselben Anthropic-kompatiblen Endpunkt, sodass die Umstellung eine Konfigurationsänderung ist, keine Code-Neuschreibung.

Schreiben von Tool-Beschreibungen, die funktionieren

Wenn Sie Ihren eigenen MCP-Server für Claude Code bauen, bestimmt die Qualität Ihrer Tool-Beschreibungen, ob Claude Ihre Tools effektiv einsetzt. Dies ist die einzelne Hebelwirkung mit der größten Wirkung für einen benutzerdefinierten Server.

Eine Tool-Beschreibung, die funktioniert, beantwortet drei Fragen:

1. Was macht das Tool? – konkret, nicht abstrakt
2. Wann sollte es aufgerufen werden? – das Szenario oder die Auslösebedingung
3. Was sind die Ein- und Ausgaben? – genug, damit Claude korrekte Argumente konstruieren kann

Vergleichen Sie diese beiden Beschreibungen für dasselbe search_codebase-Tool:

Schlecht: "Durchsucht die Codebasis."

Effektiv: "Durchsucht Quelldateien im aktuellen Repository nach einem Symbol, einem String oder einem Regex-Muster. Rufen Sie dies auf, wenn Sie herausfinden müssen, wo eine Funktion definiert ist, alle Verwendungen einer Variable finden oder ermitteln möchten, welche Dateien auf ein bestimmtes Modul verweisen. Gibt eine Liste von Dateipfaden mit übereinstimmenden Zeilen und Zeilennummern zurück."

Die zweite Beschreibung sagt Claude, wann das Tool aufgerufen werden soll (nicht nur, was es tut), was zu weitaus genaueren und zeitlich angemesseneren Aufrufen führt.

Einige zusätzliche Praktiken:

• Mutierende Tools klar kennzeichnen: Wenn ein Tool in eine Datenbank schreibt oder Code bereitstellt, sagen Sie dies explizit. Claude wird vorsichtiger sein, es aufzurufen, ohne klare Hinweise, dass die Aktion beabsichtigt ist.
• Rückgabeformen erklären: Wenn das Tool ein JSON-Objekt mit einer bestimmten Struktur zurückgibt, beschreiben Sie die Schlüsselfelder. Claude verwendet dies, um die richtigen Informationen für den nächsten Schritt zu extrahieren.
• Bereiche eng halten: Ein Tool namens "run_anything", das beliebige Shell-Befehle akzeptiert, ist für Claude schwerer zu durchdenken als "run_tests", das die Projekt-Testsuite ausführt. Enge Tools mit präzisen Beschreibungen funktionieren besser als breite Tools mit vagen.

Fehlerbehebung bei häufigen Plugin-Problemen

Tool erscheint nach claude mcp add nicht

Überprüfen Sie, ob der Serverbefehl in einem neuen Terminal fehlerfrei läuft. Claude Code unterdrückt möglicherweise die stderr des Subprozesses. Führen Sie claude mcp list aus – wenn der Server ein Timeout oder einen Fehler anzeigt, schlägt der Befehl selbst fehl, nicht die Konfiguration.

Tools registriert, aber nie aufgerufen

Die Tool-Beschreibungen sind zu vage. Schreiben Sie sie um, um anzugeben, wann Claude das Tool aufrufen soll und was die Argumente bedeuten.

npx hängt beim ersten Lauf

Fügen Sie das Flag -y hinzu, um die Installationsaufforderung automatisch zu akzeptieren: npx -y @package/mcp-server. Ohne dieses wartet npx auf eine Benutzerbestätigung und Claude Code sieht eine Verbindungszeitüberschreitung.

Server in einem neuen Projekt nicht aktiv

Sie haben im Bereich local registriert und Claude Code aus einem anderen Verzeichnis gestartet. Fügen Sie es erneut mit --scope user für einen globalen Server hinzu oder führen Sie den Add-Befehl vom richtigen Projektstammverzeichnis aus.

Tool-Aufrufe schlagen mit Schema-Validierungsfehlern fehl

Claude konstruiert Argumente basierend auf dem JSON-Schema des Tools. Wenn erforderliche Felder im Schema fehlen oder die Typen nicht übereinstimmen, lehnt der Server den Aufruf ab. Überprüfen Sie Ihre inputSchema-Definition – unvollständige Schemas führen zu unvollständigen Aufrufargumenten.

Befehl claude mcp add nicht gefunden

Installieren Sie Claude Code: npm install -g @anthropic-ai/claude-code, überprüfen Sie dann mit claude --version.

FAQ

Hat Claude Code einen Plugin-Marketplace?

Nicht im herkömmlichen Sinne. Claude Code verwendet das MCP-Protokoll anstelle eines plattformspezifischen Marktplatzes. Von der Community erstellte MCP-Server werden auf npm, PyPI und GitHub veröffentlicht. Einige Aggregatoren pflegen kuratierte Listen, aber es gibt keinen offiziellen Claude Code-Marketplace zum Durchstöbern.

Was ist die Claude Code Plugins-Dokumentation?

Die offizielle Dokumentation von Anthropic für die MCP-Integration von Claude Code finden Sie unter docs.anthropic.com/claude-code. Die MCP-Spezifikation selbst befindet sich unter modelcontextprotocol.io. Dies sind die beiden Quellen, die Sie für maßgebliche Protokoll- und Implementierungsdetails heranziehen sollten.

Wie unterscheidet sich ein MCP-Server von einem Claude Code-Plugin?

Die Begriffe bezeichnen im Kontext von Claude Code dasselbe. Wenn Entwickler „Claude Code-Plugin“ sagen, meinen sie normalerweise einen MCP-Server, der mit Claude Code verbunden ist. Das Wort „Plugin“ ist nicht die offizielle Terminologie von Anthropic, aber das Konzept ist direkt übertragbar: einmal installiert, in jeder Sitzung verwendbar, erweitert die Fähigkeiten von Claude um neue Tools.

Kann ich denselben MCP-Server in Claude Desktop und Claude Code verwenden?

Ja. Der Server ist protokollagnostisch – es ist ihm egal, welcher Host sich verbindet. Für stdio-Server können sowohl Claude Code (über claude mcp add) als auch Claude Desktop (über eine JSON-Konfigurationsdatei) denselben Befehl starten. Für HTTP-Server kann jeder Host, der die URL erreichen kann, die Verbindung herstellen.

Wie viele MCP-Server kann ich registrieren?

Das MCP-Protokoll und Claude Code erlegen keine harte Grenze auf. In der Praxis kann eine große Anzahl von Servern mit Hunderten von Tools den Sitzungsstart verlangsamen (die Tool-Erkennung läuft beim Start) und Rauschen in die Tool-Auswahl von Claude einbringen. Halten Sie den aktiven Satz auf das fokussiert, was eine bestimmte Sitzung tatsächlich benötigt.

Gibt es Sicherheitsrisiken beim Hinzufügen von MCP-Plugins?

Ja. MCP-Server laufen als Prozesse mit den Berechtigungen, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Ein Server mit Dateisystemzugriff kann Dateien lesen oder schreiben; einer mit Shell-Ausführung kann beliebige Befehle ausführen. Fügen Sie nur Server hinzu, denen Sie vertrauen. Für Produktions- oder gemeinsam genutzte Umgebungen sollten Sie Server in isolierten Umgebungen ausführen – siehe den Sandbox-Abschnitt oben.

Unterstützen Open-Weight-Modelle MCP-Tool-Aufrufe?

Ja. Modelle, die Function Calling im Anthropic Message-API-Format implementieren, funktionieren mit der MCP-Ebene von Claude Code, unabhängig vom Anbieter. Qwen3-Coder, MiniMax M2.7 und DeepSeek V3.1 unterstützen alle strukturierte Tool-Aufrufe. Der Tool-Dispatch wird von Claude Code übernommen; das Modell muss lediglich gültige Tool-Aufrufanweisungen im erwarteten Format zurückgeben.

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