Die MCP-Server, die bei mir produktiv laufen

Die Server, mit denen ich tatsächlich regelmäßig arbeite, sind überschaubar: Brevo, Plaud, Ubersuggest, n8n und Home Assistant.

Das ist keine Auswahl aus zwanzig Versuchen. Ich richte nur die ein, die ich auch brauche: es gibt bei mir also keinen Trichter, aus dem am Ende fünf übrig bleiben. Genau eine Ausnahme gibt es, und die steht weiter unten.

Zwei davon haben bei mir so viel verändert, dass sie eigene Seiten bekommen haben: wie ich n8n-Workflows im Dialog baue und wie Automationen in Home Assistant entstehen. Auf dieser Seite geht es um das, was alle gemeinsam haben.

Über den Brevo-Server werte ich Kampagnen aus und lege neue an. Die Struktur erarbeiten wir gemeinsam; die Feinheiten und die persönliche Note im Text mache ich danach selbst. Das ist eine bewusste Arbeitsteilung, das Gerüst ist Fleißarbeit, der Ton nicht.

Plaud hängt an meinen Aufzeichnungen. Wenn ich im Smart Home ein Gerät einrichte, nehme ich das auf, statt nebenher mitzuschreiben. Später gibt mir die KI eine Zusammenfassung, oder wir ziehen gemeinsam die Punkte heraus, die in den Artikel gehören, der daraus entsteht.

Der zweite Fall ist der interessantere, weil er dasselbe Muster zeigt wie weiter unten die Ubersuggest-Analyse: Ohne den Server hätte ich während der Einrichtung mitgeschrieben, oder es gelassen und die Erkenntnisse verloren. Der Server ersetzt keinen Arbeitsschritt, er macht einen möglich, den ich sonst übersprungen hätte.

Die folgende Fassung ist anonymisiert, meine echte Datei enthält Produktiv-URLs, Pfade und Zugangsdaten, die nichts auf einer öffentlichen Seite zu suchen haben. Es sind deshalb auch nicht dieselben Server wie oben, sondern ein Auszug, der die Muster zeigt. Darauf kommt es an.

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<token>"
      }
    },
    "n8n-privat": {
      "command": "npx",
      "args": ["n8n-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "stdio",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true",
        "N8N_API_URL": "https://n8n.example.com",
        "N8N_API_KEY": "<key>"
      }
    },
    "n8n-zweitinstanz": {
      "command": "npx",
      "args": ["n8n-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "stdio",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true",
        "N8N_API_URL": "https://zweite-instanz.example.com",
        "N8N_API_KEY": "<key>"
      }
    },
    "eigener-server": {
      "command": "node",
      "args": ["<pfad>/dist/index.js"],
      "env": {
        "API_BASE_URL": "https://api.example.com",
        "API_TOKEN": "<token>"
      }
    },
    "plaud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@plaud-ai/mcp@latest"]
    }
  }
}

Vier Dinge lassen sich daran ablesen. Erstens gibt es mehrere Wege, einen Server zu starten: als Docker-Container, per npx direkt aus dem Paketregister oder als lokal gebautes Binary über node. Zweitens werden Zugangsdaten über env übergeben und nicht als Argument, sonst stehen sie in der Prozessliste.

Drittens läuft hier dasselbe Paket zweimal unter verschiedenen Namen, mit unterschiedlichen Zielinstanzen. Das ist der Punkt, den ich anfangs nicht gesehen habe: Ein MCP-Server ist keine Erweiterung, die man einmal installiert, sondern eine Verbindung zu einer konkreten Instanz. Zwei Instanzen brauchen zwei Einträge.

Und viertens braucht nicht jeder Server Konfiguration. Der letzte Eintrag kommt ohne env aus.

Die Platzhalter in spitzen Klammern sind bewusst keine echten Werte. Wer diese Datei versioniert, sollte das genauso halten.

Das beste Beispiel für den Nutzen ist diese Seite selbst. Ich hatte meine Website gebaut und nach meinen Inhalten und meinen eigenen Denkmustern optimiert. Irgendwann kam ich auf die Idee, sie über den Ubersuggest-MCP einfach mal analysieren zu lassen, und zu schauen, wo sich Lücken auftun und wozu ich noch etwas Besseres beitragen kann.

Wichtig ist mir dabei die Richtung: Es geht nicht darum, jedes Keyword auszunutzen. Es geht darum, zu identifizieren, wo ich auf Basis eigener Expertise oder Erfahrung noch etwas Passendes zu sagen habe.

Aus dieser Analyse ist der Themenbereich entstanden, in dem diese Seite steht. Die Datenbasis dafür kam vollständig über den MCP-Server: Suchvolumen, Schwierigkeitsgrade, Konkurrenz und deren Autorität. Ich schreibe das hier hin, weil es zur Sache gehört: Die Auswahl der Themen ist datengestützt, der Inhalt kommt trotzdem nur von mir.

Die Analyse selbst hat maximal 30 Minuten gedauert, an einem Vormittag. Ohne den MCP hätte ich das alles manuell gemacht: durch die Weboberfläche klicken, Notizen anlegen, Zahlen zusammentragen. Das hätte ich vermutlich über mehrere Tage verteilt, weil ich die nötige Zeit dafür nur in meiner Freizeit habe.

Und hier liegt der eigentliche Effekt, der in Zeitersparnis schlecht ausdrückbar ist: Ich glaube, die Seite wäre so nie in dieser Tiefe optimiert worden, oder nur in kleinen Schritten. Der Server hat also keine bestehende Aufgabe beschleunigt. Er hat eine Aufgabe möglich gemacht, die sonst nicht stattgefunden hätte.

Das ist bei mir das brauchbarste Kriterium für einen MCP-Server geworden. Nicht: Wie viel schneller wird etwas? Sondern: Welche Aufgabe mache ich jetzt, die ich vorher gar nicht gemacht habe?

Ich habe auch einen Canva-MCP eingerichtet. Ich wollte ihn ausprobieren und sehen, ob er mir einen Mehrwert bietet. Am Ende hatte ich aber keinen konkreten Anwendungsfall dafür, und deshalb nutze ich ihn überhaupt gar nicht.

Das war dieses „ich will ausprobieren". Ich halte das nicht für falsch, Ausprobieren ist der Grund, warum ich überhaupt weiß, was diese Werkzeuge können. Aber es erklärt, warum ein Server liegen bleibt: Er ist nicht an einer Aufgabe entstanden, sondern an der Verfügbarkeit.

Dasselbe Muster habe ich bei einem Skill erlebt, den ich weggeworfen habe. Auch der war vorher hingeschrieben, statt aus einem echten wiederkehrenden Fall abgeleitet zu sein. Was bei mir bleibt, ob Skill oder MCP-Server, ist das, was an einer Aufgabe entstanden ist, die es ohnehin schon gab.

MCP-Server machen das Modell nicht klüger. Sie geben ihm Zugriff auf Systeme, die ich betreibe: meine Automatisierung, mein Zuhause, meine Daten. Deshalb hängt ihr Wert nicht am Server, sondern daran, ob das System dahinter für mich eine Rolle spielt.

Die fünf, mit denen ich arbeite, haben genau das gemeinsam. Der Canva-Server hatte es nicht.