MCP-Integration Tiefenanalyse
Erstellen Sie benutzerdefinierte Integrationen mit dem Model Context Protocol, um Claude Code zu erweitern und mit Ihrer bestehenden Toolchain zu verbinden.
Das Model Context Protocol verstehen
Das Model Context Protocol (MCP) ist die Grundlage für die Fähigkeit von Claude Code, Ihre Codebasis zu verstehen und damit zu arbeiten. Durch die Nutzung von MCP können Sie leistungsstarke Integrationen erstellen, die die Fähigkeiten von Claude erweitern.
Was ist MCP?
Das Model Context Protocol ist eine standardisierte Methode, um Sprachmodellen Kontext über Code, Dateien und Projektstruktur bereitzustellen. Es ermöglicht Claude:
- Code-Beziehungen über mehrere Dateien hinweg zu verstehen
- Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen
- Das Bewusstsein für die Projektstruktur aufrechtzuerhalten
- Mit externen Tools und Diensten zu interagieren
MCP-Komponenten
Das Protokoll besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:
- Context Managers - Verwalten das Sammeln und Verarbeiten von Code-Kontext
- Schema Definitions - Standardisieren, wie Informationen formatiert werden
- Connectors - Ermöglichen die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen
- Extensions - Fügen dem Protokoll benutzerdefinierte Funktionalität hinzu
Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung
Bevor Sie sich in die MCP-Integration vertiefen, müssen Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten:
Voraussetzungen
- Node.js 18+ und npm/yarn
- Claude Code CLI installiert und authentifiziert
- Grundlegendes Verständnis von APIs und Protokollen
- Vertrautheit mit TypeScript (empfohlen)
MCP-Bibliotheken installieren
Installieren Sie die erforderlichen Pakete:
Dies installiert die Kern-MCP-Bibliothek und das Connectors-Modul zum Erstellen von Integrationen.
Ihre erste Integration erstellen
Lassen Sie uns eine einfache Integration erstellen, die Claude Code mit einer externen API verbindet:
1. Erstellen Sie Ihr Integrationsprojekt
mkdir claude-integration-example cd claude-integration-example npm init -y npm install typescript ts-node @types/node --save-dev npx tsc --init
2. Definieren Sie Ihren Connector
Erstellen Sie eine Datei namens connector.ts:
import { MCPConnector, ConnectorConfig } from '@anthropic/mcp-connectors';
class MyApiConnector extends MCPConnector {
constructor(config: ConnectorConfig) {
super(config);
// Initialize your connector
}
async fetchData(query: string): Promise<any> {
// Implement your API fetching logic
const response = await fetch('https://api.example.com/data?q=' + encodeURIComponent(query));
return response.json();
}
async processContext(context: any): Promise<any> {
// Process and transform the context
return {
...context,
enriched: true,
timestamp: new Date().toISOString()
};
}
}
export default MyApiConnector;3. Registrieren Sie Ihren Connector
Erstellen Sie eine Datei namens index.ts:
import { MCPRegistry } from '@anthropic/mcp-core';
import MyApiConnector from './connector';
// Register your connector
MCPRegistry.register('my-api-connector', {
connector: MyApiConnector,
config: {
apiKey: process.env.API_KEY,
baseUrl: 'https://api.example.com'
}
});
// Start the MCP service
MCPRegistry.start();4. Erstellen und Ausführen
npx tsc node dist/index.js
Dies wird Ihr TypeScript kompilieren und Ihren MCP-Integrationsdienst starten.
Fortgeschrittene Integrationstechniken
Sobald Sie eine grundlegende Integration erstellt haben, können Sie fortgeschrittenere Techniken erkunden:
Benutzerdefinierte Kontextprozessoren
Erstellen Sie spezialisierte Prozessoren für verschiedene Arten von Kontext:
class CodebaseProcessor {
processFile(file: string, content: string): any {
// Process file content based on file type
if (file.endsWith('.js')) {
return this.processJavaScript(content);
} else if (file.endsWith('.py')) {
return this.processPython(content);
}
return content;
}
// Specialized processors
processJavaScript(content: string): any {
// JavaScript-specific processing
}
processPython(content: string): any {
// Python-specific processing
}
}Bidirektionale Integrationen
Erstellen Sie Integrationen, die sowohl Kontext an Claude bereitstellen als auch Befehle von Claude empfangen:
class BiDirectionalConnector extends MCPConnector {
// ... initialization code ...
// Receive commands from Claude
async receiveCommand(command: string, params: any): Promise<any> {
switch (command) {
case 'fetch-dependencies':
return this.fetchDependencies(params.project);
case 'run-tests':
return this.runTests(params.testPath);
default:
throw new Error(`Unknown command: ${command}`);
}
}
// Command implementations
async fetchDependencies(project: string): Promise<any> {
// Implementation
}
async runTests(testPath: string): Promise<any> {
// Implementation
}
}Praxisbeispiele für Integrationen
Hier sind einige praktische Beispiele für MCP-Integrationen:
CI/CD-Integration
Verbinden Sie Claude Code mit Ihrer CI/CD-Pipeline, um Code-Reviews, Tests und Bereitstellungen zu automatisieren.
- PR-Reviews automatisieren
- Testfälle generieren
- Änderungen gegen Styleguides validieren
- Bereitstellungsdokumentation erstellen
Dokumentationsgenerator
Erstellen Sie eine Integration, die automatisch Dokumentation aus Code generiert und aktualisiert.
- API-Dokumentation generieren
- Benutzerhandbücher erstellen
- Code-Architektur dokumentieren
- README-Dateien aktuell halten
Issue-Tracker-Integration
Verbinden Sie Claude Code mit Issue-Tracking-Systemen wie JIRA oder GitHub Issues.
- Issue-Beschreibungen automatisch generieren
- Code-Änderungen mit Issues verknüpfen
- Lösungen für gemeldete Fehler vorschlagen
- Technische Schulden priorisieren
Datenbank-Schema-Manager
Erstellen Sie eine Integration, die bei der Verwaltung von Datenbankschemata und Migrationen hilft.
- Migrationsskripte generieren
- Schema-Änderungen dokumentieren
- Abfrageleistung analysieren
- Index-Optimierungen vorschlagen
Nächste Schritte
Setzen Sie Ihre Reise mit MCP-Integrationen fort, indem Sie diese Ressourcen erkunden:
- Besuchen Sie die offizielle MCP-Dokumentation
- Erkunden Sie Enterprise-Bereitstellungsstrategien für Ihre Integrationen
- Erfahren Sie mehr über Workflow-Automatisierung mit Claude Code