Ich erstelle einen maßgeschneiderten MCP-Server für Claude Code und AI-Agenten


Level 2
Über diesen Service
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Dein MCP-Server funktioniert in der Demo, bricht aber sofort zusammen, sobald er mit echten Authentifizierungen, echten Daten und echter Last konfrontiert wird.
Dieses Problem liegt im Backend, nicht im Prompt. Die meisten MCP-Server sind als Skripte geschrieben: keine Auth-Scopes, keine Eingabegültigkeit, blockierende Handler, die das Modell mitten im Aufruf aufhängen, Tool-Beschreibungen, die das Modell missversteht.
Ich bin Backend-Entwickler, vier Jahre Erfahrung mit Go und Python in der Produktion. Event-gesteuerte Microservices, gRPC, RabbitMQ, Postgres. Ich schreibe MCP-Server genau so, wie ich Dienste schreibe, die immer laufen müssen.
Was ich baue:
- MCP-Server über deine REST/GraphQL-API, Postgres, MongoDB oder internen Service
- Tool- und Ressourcen-Design, damit das Modell die richtige Sache aufruft, statt zu raten
- API-Key- oder OAuth-Authentifizierung, Scoping, Ratenbegrenzung, Eingabegültigkeit
- Lokaler (stdio) oder remote (HTTP/SSE) Transport
- Docker, CI/CD, strukturierte Protokollierung
- Claude Code Setup: CLAUDE.md, Subagenten, Hooks, Skills
Außerdem: LangGraph-Agenten-Workflows, RAG mit Pinecone und die Backend-Services drumherum.
Du bekommst den Quellcode in deinem Repo, eine README und eine Walkthrough. Du besitzt alles.
Schreib mir, was du willst, dass der AI-Agent tut. Wenn MCP dafür nicht passt, sage ich dir das, bevor du bestellst.
Lerne Ammar Khatri kennen
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FAQ
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Was ist ein MCP-Server und brauche ich wirklich einen?
MCP ist eine Standardmethode, um einem AI-Client Zugriff auf deine Tools und Daten zu geben. Du brauchst es, wenn Claude oder Cursor in deinen Systemen lesen und schreiben sollen, anstatt dass du den Kontext manuell einfügst. Wenn eine einfache API-Anfrage dein Problem löst, sage ich dir das.
Funktioniert das mit Claude Code, Claude Desktop und Cursor?
Ja. Das Model Context Protocol ist client-unabhängig. Ich teste es mit dem Client, den du nennst, und liefere dir den genauen Konfigurationsblock dafür. Wenn dein Team mehrere nutzt, richte ich alle in der gleichen Reihenfolge ein.
Gehört mir der Code?
Ja. Der Server wird in dein Repo unter deiner Lizenz ausgeliefert, inklusive README und Setup-Anleitung. Der Quellcode ist in jedem Paket enthalten, nie extra. Meine eigenen wiederverwendbaren internen Bibliotheken bleiben mein Eigentum.
Kannst du ihn mit internen Systemen hinter VPN oder Firewall verbinden?
Ja. Ich entwickle gegen deinen API-Vertrag oder eine Staging-Umgebung und gebe dir Deployment-Anweisungen für dein Netzwerk. Für die Server-Implementierung benötige ich keine Produktions-Credentials.
Kannst du den MCP-Server für mich hosten und deployen?
Ja, ab Production MCP aufwärts. Docker-Image, Deployment in deine Cloud, Umgebungs-Konfiguration, strukturierte Protokollierung. Ich begleite dich beim Deployment, damit dein Team es ohne mich wiederholen kann.
In welchen Sprachen baust du MCP-Server?
Go, Python oder TypeScript. Ich empfehle basierend auf dem, was dein Team bereits pflegt, denn der beste Server ist der, den deine Entwickler lesen können. Go bei Durchsatz und Parallelität, Python wenn es neben bestehendem ML-Code läuft.
Kannst du einen MCP-Server reparieren oder auditieren, den jemand anderes gebaut hat?
Ja. Die üblichen Probleme sind Tool-Beschreibungen, die das Modell missversteht, fehlende Eingabegültigkeit, kein Auth-Scoping und blockierende Handler, die das Modell mitten im Aufruf aufhängen. Schick mir das Repo, ich sage dir, was falsch ist, bevor du bestellst.
Baust du auch AI-Agenten und RAG-Pipelines?
Ja. LangGraph-Agenten-Workflows, Vektor-Suche mit Pinecone und die Backend-Services drumherum. MCP ist meist nur ein Teil eines größeren Systems, und ich kann den Rest davon bauen.
1 Bewertungen für diesen Service
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Ammar understood requirements very well and was quick at implementing the given task.
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Preis
2 Tagen
Dauer
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