Was MCP ist

MCP (Model Context Protocol) ist der offene Standard, über den Claude mit externen Diensten spricht. Ein MCP-Server stellt Claude Werkzeuge bereit, etwa „durchsuche meine Notizen" oder „lies dieses Dokument". Claude ruft sie selbst auf, wenn eine Frage dazu passt. Mehr Hintergrund steht im MCP-Grundlagenartikel; für die Einrichtung reicht dieser Absatz.

Voraussetzungen

• Ein Memexa-Konto (kostenlos anlegen, der Free-Plan reicht)
• Claude Desktop oder Claude Code

API-Keys oder Konfigurationsdateien brauchst du nicht. Die Anmeldung läuft über OAuth im Browser, und die Adresse ist für alle Clients dieselbe:

https://brain.memexa.ai/mcp

Claude Desktop verbinden

1. Öffne in Claude Desktop die Einstellungen (Zahnrad unten links).
2. Wähle den Reiter Connectors.
3. Klicke Eigenen Connector hinzufügen (Add custom connector).
4. Füge als URL https://brain.memexa.ai/mcp ein und bestätige.
5. Im Browserfenster, das sich öffnet, meldest du dich mit deinem Memexa-Konto an. Die Anmeldung gilt dauerhaft.

Danach steht „memexa" in der Connector-Liste.

Claude Code verbinden

Ein Befehl im Terminal:

claude mcp add --transport http --scope user memexa https://brain.memexa.ai/mcp

--scope user macht die Verbindung in allen Projekten verfügbar, nicht nur im aktuellen Ordner. Beim ersten Zugriff öffnet sich der Browser für die Anmeldung. Danach läuft die Verbindung im Hintergrund.

Prüfen, ob es läuft

Stell Claude eine Frage, die nur dein Gedächtnis beantworten kann:

„Was weißt du über mich?"

Wenn Claude dabei Werkzeuge wie search_brain oder list_recent aufruft und mit Inhalten aus deinem Memexa antwortet, steht die Verbindung. In Claude Code zeigt /mcp den Status aller verbundenen Server.

Was Claude danach kann

Claude merkt sich jetzt Dinge über Sitzungen hinweg: Sag „Merk dir: Release verschoben auf den 14." und die Notiz ist nächste Woche noch da, auch in ChatGPT oder Cursor, falls du die ebenfalls verbindest. Hochgeladene PDFs und Scans werden automatisch per Texterkennung erschlossen; fragst du Claude danach, nennt die Antwort die Fundstelle, etwa „Vertrag, Seite 4". Neue Notizen verknüpfen sich außerdem automatisch mit bestehenden, sodass Claude im Graphen von einer Information zur nächsten navigieren kann.

Häufige Fehler

Der Connector erscheint, aber Claude nutzt ihn nicht

Claude ruft Werkzeuge nur auf, wenn die Frage danach klingt. Formuliere am Anfang explizit: „Schau in meinem Memexa nach …". Nach den ersten Treffern nutzt Claude das Gedächtnis auch unaufgefordert.

Die Anmeldung schlägt fehl oder hängt

Meist liegt es am Browser: Schalte den Pop-up-Blocker aus, entferne den Connector und füge ihn neu hinzu. In Claude selbst musst du nichts eintragen; die Anmeldung läuft komplett im Browser.

„Server disconnected" in Claude Code

Führ claude mcp list aus. Steht memexa auf „failed", hilft fast immer claude mcp remove memexa und danach das erneute claude mcp add von oben. Bleibt der Fehler, prüfe, ob eine Firmen-Firewall ausgehende HTTPS-Verbindungen filtert.

Claude findet ein Dokument nicht

Frisch hochgeladene Dokumente brauchen einen Moment für Texterkennung und Verknüpfung. Den Status siehst du im Dashboard. Sobald das Dokument als verarbeitet markiert ist, findet Claude es.

Das Protokoll dahinter — MCP, der offene Standard, über den KI-Clients mit externen Diensten sprechen — haben wir in einem eigenen Artikel erklärt. Dieser hier bleibt bei der praktischen Seite: dem Server.

Was ein MCP-Server macht

Ein MCP-Server ist ein Dienst, der einer KI Werkzeuge anbietet. Jedes Werkzeug ist eine benannte Fähigkeit mit klarer Aufgabe: durchsuche meine Notizen, lies diese Datei, lege ein GitHub-Issue an. Der Client — Claude, ChatGPT, Cursor — bekommt beim Verbinden die Liste dieser Werkzeuge und entscheidet dann selbst, wann er welches aufruft.

Das ist der ganze Trick. Der Server muss nichts von KI verstehen, er beantwortet nur Anfragen. Das Modell muss nichts vom Dienst verstehen, es sieht nur Werkzeuge mit Beschreibung. Deshalb funktioniert derselbe Server mit jedem Client, der das Protokoll spricht.

Welche Server es gibt

Die Verzeichnisse sind voll, aber fast alles fällt in vier Gruppen:

• Dienst-Anbindungen. GitHub, Notion, Slack, Google Drive, Datenbanken. Der Server übersetzt zwischen der KI und der API des Dienstes. Nützlich, wenn du dort ohnehin arbeitest.
• System-Werkzeuge. Dateisystem, Terminal, Browser-Steuerung (etwa Playwright). Vor allem für Entwickler interessant, die KI-Agenten bauen oder Code schreiben lassen.
• Such- und Abrufdienste. Websuche, Dokumentations-Lookup, Scraping. Geben dem Modell aktuelle Informationen, die nicht im Training waren.
• Memory-Server. Speichern, was du der KI sagst, und machen es in späteren Sitzungen wieder auffindbar. Die interessanteste Gruppe, wenn dich das ewige Wiederholen deines Kontexts stört — und die mit den größten Qualitätsunterschieden.

Für den Alltag brauchst du keine zehn Server. Die meisten kommen mit einem oder zwei aus: einem für die Arbeit (GitHub, Notion) und einem Gedächtnis.

Wie du einen Server verbindest

Die Einrichtung folgt bei allen Clients demselben Muster — Adresse eintragen, einmal anmelden:

• Claude Desktop und ChatGPT: Einstellungen → „Connectors", Adresse des Servers einfügen. Die Anmeldung öffnet sich im Browser.
• Claude Code: ein Befehl im Terminal, z. B. claude mcp add --transport http memexa https://brain.memexa.ai/mcp.
• Cursor: eine Zeile in der MCP-Konfigurationsdatei.

Danach taucht der Server in der Werkzeugliste des Clients auf und die KI nutzt ihn von selbst, sobald eine Frage dazu passt. Wie das für Memexa konkret aussieht, steht auf der Einrichtungsseite — mit Konfiguration zum Kopieren für jeden Client.

Lokal oder gehostet?

Viele Server aus den Verzeichnissen sind kleine Programme, die du selbst startest — per npx im Terminal, Konfiguration in einer JSON-Datei. Das ist für Entwickler in Ordnung und für alle anderen die häufigste Hürde: Der Server läuft nur, solange dein Rechner läuft, Updates machst du selbst, und am Handy existiert er nicht.

Gehostete Server drehen das um. Sie laufen als Dienst im Netz, du verbindest dich mit einer URL und einem Browser-Login (OAuth), und derselbe Stand ist von jedem Gerät und jedem Client aus erreichbar. Dafür gibst du deine Daten in fremde Hände — womit wir bei der eigentlichen Frage wären.

Worauf du bei der Auswahl achten solltest

Das Protokoll ist offen, die Qualität dahinter nicht geregelt. Drei Fragen trennen die brauchbaren von den riskanten Servern:

1. Wo liegen die Daten? Bei lokalen Servern auf deinem Rechner. Bei gehosteten: In welchem Land, unter welchem Recht? Ein Server, der das nicht beantwortet, hat die Antwort schon gegeben.
2. Was darf der Server? Ein Werkzeug, das Dateien löschen oder Mails verschicken kann, verdient mehr Misstrauen als eines, das nur liest. Verbinde nicht mehr Rechte, als die Aufgabe braucht.
3. Kommst du wieder raus? Wenn der Dienst verschwindet oder du wechseln willst: Gibt es einen vollständigen Export in einem offenen Format?

Bei Memexa lauten die Antworten: EU-Hosting, nur du, Markdown-Export mit einem Klick.

Häufige Fragen

Brauche ich Programmierkenntnisse?

Für gehostete Server mit OAuth-Login: nein — Adresse eintragen und anmelden reicht. Lokale Server aus den Community-Verzeichnissen setzen dagegen meist voraus, dass dich ein Terminal nicht schreckt.

Wie viele Server kann ich gleichzeitig verbinden?

Technisch viele, praktisch lohnt Zurückhaltung. Jeder Server macht die Werkzeugliste länger, die das Modell bei jeder Anfrage durchgeht — zu viele ähnliche Werkzeuge machen die Auswahl schlechter, nicht besser.

Was unterscheidet die Memory-Server voneinander?

Die meisten sind Notizzettel: Die KI legt Textschnipsel ab, die sie für merkenswert hält, und durchsucht sie später. Das hilft schon. Ein gehostetes Gedächtnis wie Memexa geht weiter — du wirfst auch PDFs, Scans und Mails hinein, alles wird gelesen, verknüpft und mit Quellenangabe wieder ausgegeben, bis zur Seitenzahl. Der Unterschied zeigt sich, wenn du drei Monate später wissen willst, woher eine Information stammt.

Genau dieses Problem adressiert ein unscheinbares Kürzel, das dir inzwischen überall begegnet: MCP.

Die kurze Antwort

MCP steht für Model Context Protocol — ein offener Standard, der regelt, wie KI-Anwendungen mit externen Datenquellen und Werkzeugen sprechen. Anthropic hat ihn Ende 2024 veröffentlicht und bewusst nicht als Exklusiv-Feature gebaut, sondern als offenes Protokoll. Inzwischen unterstützen ihn praktisch alle relevanten KI-Clients: Claude, ChatGPT, Cursor, viele weitere.

Die gängigste Analogie trifft es gut: MCP ist der USB-C-Anschluss für KI. Vor USB-C brauchte jedes Gerät sein eigenes Kabel. Vor MCP brauchte jede Verbindung zwischen einer KI und einer Datenquelle eine eigene, handgebaute Integration. Mit MCP gibt es einen Stecker, der überall passt: Ein Dienst bietet seine Fähigkeiten einmal als „MCP-Server" an — und jeder KI-Client, der das Protokoll spricht, kann sie nutzen.

Wie das konkret funktioniert

Hinter dem Protokoll steckt eine simple Rollenverteilung:

• Der Client ist die KI-Anwendung, mit der du sprichst — Claude, ChatGPT, Cursor.
• Der Server ist ein Dienst, der etwas kann oder etwas weiß — er bietet der KI „Werkzeuge" an: suche in meinen Daten, speichere diese Notiz, lies dieses Dokument.
• Du verbindest beide einmal miteinander, meist mit einer Adresse und einem kurzen Login im Browser.

Ab dann passiert das Entscheidende automatisch: Wenn du deiner KI eine Frage stellst, für die sie externes Wissen braucht, ruft sie das passende Werkzeug auf, bekommt das Ergebnis zurück und baut es in ihre Antwort ein. Du merkst davon nur, dass die Antwort plötzlich stimmt.

Was hat das mit Gedächtnis zu tun?

Von Haus aus ist jede KI-Sitzung eine Insel. Die eingebauten Memory-Funktionen von ChatGPT und Claude helfen ein Stück weit — aber sie gehören dem jeweiligen Tool: Was ChatGPT über dich gelernt hat, bleibt in ChatGPT. Wechselst du das Modell, bleibt das Gedächtnis zurück.

MCP dreht dieses Verhältnis um. Wenn dein Gedächtnis ein eigener MCP-Server ist, gehört es keinem Client mehr — sondern dir. Jede KI, die du verbindest, liest und schreibt in denselben Wissensbestand:

Du sagst Claude am Dienstag: „Merk dir: Release verschoben auf den 14." Du fragst ChatGPT am Freitag: „Wann war nochmal der Release?" — und bekommst die Antwort. Samt Quelle.

Das ist der Unterschied zwischen einem Memory-Feature und einem Gedächtnis als eigener Schicht: Die Modelle kommen und gehen, das Wissen bleibt an einem Ort — durchsuchbar, verknüpft und exportierbar.

Brauche ich dafür Technik-Kenntnisse?

Weniger, als das Wort „Protokoll" vermuten lässt. Die Einrichtung ist bei den meisten Clients eine Sache von Minuten und läuft immer nach demselben Muster: Adresse des MCP-Servers eintragen, einmal im Browser anmelden, fertig. In Claude Desktop und ChatGPT heißt das Menü „Connectors", in Cursor ist es eine Zeile in einer Konfigurationsdatei, in Claude Code ein einzelner Befehl.

Für Memexa sieht das zum Beispiel so aus — inklusive der Konfiguration für jeden Client zum Kopieren.

Häufige Fragen

Kostet MCP etwas?

Das Protokoll selbst nichts — es ist ein offener Standard. Kosten können auf zwei Seiten entstehen: Manche Clients erlauben eigene Connectors nur in Bezahl-Plänen (ChatGPT etwa), und der jeweilige MCP-Server kann ein kostenpflichtiger Dienst sein.

Ist das sicher?

MCP selbst regelt nur die Sprache zwischen Client und Server — wie sicher deine Daten sind, entscheidet der Dienst dahinter: wo er hostet, wie er Zugriffe absichert, was er mit deinen Inhalten macht. Die Fragen, die du jedem MCP-Dienst stellen solltest: Wo liegen die Daten? Wer kann sie lesen? Komme ich jederzeit wieder raus? (Unsere Antworten: EU, nur du, ja — als Markdown.)

Welche Clients unterstützen MCP?

Stand heute: Claude (Desktop, Code, Web), ChatGPT, Cursor und ein schnell wachsendes Feld weiterer Tools. Da der Standard offen ist, kommt praktisch jede neue KI-Anwendung mit MCP-Unterstützung auf den Markt — was heißt: Ein MCP-basiertes Gedächtnis funktioniert auch mit den Clients, die es noch gar nicht gibt.

MCP-Server gibt es viele — was unterscheidet sie?

Hunderte. Die meisten Memory-Server sind Entwickler-Werkzeuge: lokal installiert, selbst gewartet, gespeichert wird, was die KI für merkenswert hält. Ein gehostetes Gedächtnis wie Memexa setzt eine Schicht höher an: Du wirfst auch Dokumente, PDFs und E-Mails hinein, alles wird per Texterkennung gelesen, verknüpft — und jede Antwort nennt ihre Fundstelle, bis zur Seitenzahl.