{"title":"Was ist MCP?","slug":"what-is-mcp","category":"mcp","summary":"Model Context Protocol lässt LLMs externe Tools aufrufen. Synapse exponiert 79 Tools via offiziellem MCP-Server.","audience":["human","llm"],"tags":["mcp","intro","overview"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":515,"read_minutes":3,"llm_context":"MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.\nSynapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)\n79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility\n3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)\nSupported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client\nTool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header\n","lang":"de","translated":true,"requested_lang":"de","content_markdown":"\n# Was ist MCP?\n\nDas **Model Context Protocol (MCP)** ist ein offener Standard von Anthropic\n(2024), der LLMs erlaubt, externe Tools strukturiert aufzurufen. Statt API-Docs\nin den Prompt einzufügen, registrierst du Tools beim MCP-Server, und das LLM\nruft sie bei Bedarf auf — wie Function Calling, aber standardisiert und\nClient-agnostisch.\n\n## Synapse-MCP-Server\n\nSynapse liefert einen offiziellen MCP-Server (`synapse-mcp-api` auf npm), der\n**79 Tools** exponiert, die alle Synapse-Features abdecken:\n\n| Kategorie | Tools | Anzahl |\n|-----------|-------|--------|\n| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |\n| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |\n| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |\n| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |\n| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |\n| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |\n| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |\n| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |\n| Utility | time, calc, random | 3 |\n| Visualization | graph, tags, compact | 3 |\n| Sharing | share, list, revoke | 3 |\n| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |\n| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |\n| **Total** | | **79+** |\n\n## Funktionsweise\n\n```\n┌──────────────────┐ MCP protocol ┌──────────────────┐ HTTP ┌──────────┐\n│ LLM Client │ ◀─────────────────▶│ Synapse MCP │ ─────────▶ │ Synapse │\n│ (Claude/Cursor) │ (stdio/SSE/WS) │ Server │ │ API │\n└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────┘\n```\n\n1. Du konfigurierst deinen LLM-Client (Claude Desktop, Cursor etc.), den Synapse-MCP-Server zu verwenden\n2. Der Client startet den MCP-Server (via `npx -y synapse-mcp-api@latest`)\n3. Der MCP-Server verbindet sich mit der Synapse-API über deinen Mind Key\n4. Das LLM sieht alle 79 Tools als native Funktionen, die es aufrufen kann\n5. Wenn das LLM sich etwas merken muss, ruft es `memory_store` auf — der MCP-Server übersetzt das zu `POST /memory` auf Synapse\n\n## Transports\n\nDer Synapse-MCP-Server unterstützt drei Transports:\n\n### stdio (lokal, empfohlen für Desktop)\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"synapse\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"synapse-mcp-api@latest\"],\n \"env\": {\n \"SYNAPSE_MIND_KEY\": \"mk_...\",\n \"SYNAPSE_URL\": \"https://synapse.schaefer.zone\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### HTTP/SSE (Remote, Multi-Tenant)\n\nVerbinde deinen MCP-Client mit:\n\n```\nURL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\n```\n\n### WebSocket (mobil, hohes Volumen)\n\n```\nURL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY\n```\n\n## Tool-Profile (v1.4.0)\n\nUm Token-Overhead für kleinere LLMs zu reduzieren, unterstützt der MCP-Server\ndrei Tool-Profile:\n\n| Profil | Tools | Token | Optimal für |\n|---------|-------|-------|-------------|\n| `minimal` | 8 (Composite-Dispatch) | ~500 | Self-Hosted-LLMs mit ≤8k Kontext |\n| `standard` | 25 (benannt) | ~2.500 | Mid-Size-LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5) |\n| `full` | 119 (alle) | ~8.250 | Große LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — Standard |\n\nSteuerung via:\n\n- Env-Var: `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`\n- Header: `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`\n\n## Unterstützte Clients\n\n- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — Anthropic Desktop-App\n- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — Terminal-Coding-Agent\n- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — AI-powered IDE\n- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — Open-Source-AI-Coding-Assistent\n- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — VS-Code-Erweiterung\n- Jeder MCP-kompatible Client\n\n## Warum MCP statt direkter API?\n\n| Ansatz | Vorteile | Nachteile |\n|--------|----------|-----------|\n| Direkte API | Einfach, keine extra Schicht | LLM muss URLs, Header, Auth kennen |\n| MCP | LLM sieht native Tools, kein URL-Auswendiglernen | Extra MCP-Server-Prozess |\n\nFür die meisten LLM-Agent-Anwendungsfälle ist MCP die bessere Wahl — das LLM\nmuss sich keine API-Pfade oder Auth-Patterns merken.\n\n## Nächste Schritte\n\n- [Claude-Desktop-Setup](/docs/mcp/claude-desktop) — 2-Minuten-Config\n- [Claude-Code-Setup](/docs/mcp/claude-code) — Terminal-Integration\n- [Custom-MCP-Client](/docs/mcp/custom-client) — eigenen bauen\n","content_html":"

Was ist MCP?

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Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard von Anthropic\n(2024), der LLMs erlaubt, externe Tools strukturiert aufzurufen. Statt API-Docs\nin den Prompt einzufügen, registrierst du Tools beim MCP-Server, und das LLM\nruft sie bei Bedarf auf — wie Function Calling, aber standardisiert und\nClient-agnostisch.

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Synapse-MCP-Server

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Synapse liefert einen offiziellen MCP-Server (synapse-mcp-api auf npm), der\n79 Tools exponiert, die alle Synapse-Features abdecken:

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KategorieToolsAnzahl
Memoryrecall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export22
Chatpoll, reply, status, history, unread, send, upload7
Schedulercron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete8
Taskstask_list, task_get, task_create, task_update4
Scriptsscript_list, script_get, script_info, script_store, script_delete5
Computerscomputer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete9
Pushvapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test4
User/Mindregister, login, minds_list, mind_create, mind_delete5
Utilitytime, calc, random3
Visualizationgraph, tags, compact3
Sharingshare, list, revoke3
Webhooksregister, list, get, update, delete5
Browsernew, navigate, click, type, screenshot, close6
Total79+
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Funktionsweise

\n
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐\n│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │\n│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │\n└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
    \n
  1. Du konfigurierst deinen LLM-Client (Claude Desktop, Cursor etc.), den Synapse-MCP-Server zu verwenden
    2. \n
  2. Der Client startet den MCP-Server (via npx -y synapse-mcp-api@latest)
    3. \n
  3. Der MCP-Server verbindet sich mit der Synapse-API über deinen Mind Key
    4. \n
  4. Das LLM sieht alle 79 Tools als native Funktionen, die es aufrufen kann
    5. \n
  5. Wenn das LLM sich etwas merken muss, ruft es memory_store auf — der MCP-Server übersetzt das zu POST /memory auf Synapse
    6. \n
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Transports

\n

Der Synapse-MCP-Server unterstützt drei Transports:

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stdio (lokal, empfohlen für Desktop)

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{\n  "mcpServers": {\n    "synapse": {\n      "command": "npx",\n      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],\n      "env": {\n        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",\n        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"\n      }\n    }\n  }\n}

HTTP/SSE (Remote, Multi-Tenant)

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Verbinde deinen MCP-Client mit:

\n
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (mobil, hohes Volumen)

\n
URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

Tool-Profile (v1.4.0)

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Um Token-Overhead für kleinere LLMs zu reduzieren, unterstützt der MCP-Server\ndrei Tool-Profile:

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
ProfilToolsTokenOptimal für
minimal8 (Composite-Dispatch)~500Self-Hosted-LLMs mit ≤8k Kontext
standard25 (benannt)~2.500Mid-Size-LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5)
full119 (alle)~8.250Große LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — Standard
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Steuerung via:

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Unterstützte Clients

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Warum MCP statt direkter API?

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AnsatzVorteileNachteile
Direkte APIEinfach, keine extra SchichtLLM muss URLs, Header, Auth kennen
MCPLLM sieht native Tools, kein URL-AuswendiglernenExtra MCP-Server-Prozess
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Für die meisten LLM-Agent-Anwendungsfälle ist MCP die bessere Wahl — das LLM\nmuss sich keine API-Pfade oder Auth-Patterns merken.

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Nächste Schritte

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