# Was ist MCP?

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

## Synapse-MCP-Server

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

| Kategorie | Tools | Anzahl |
|-----------|-------|--------|
| 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 |
| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |
| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |
| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |
| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |
| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |
| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |
| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |
| Utility | time, calc, random | 3 |
| Visualization | graph, tags, compact | 3 |
| Sharing | share, list, revoke | 3 |
| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |
| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |
| **Total** | | **79+** |

## Funktionsweise

```
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐
│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │
│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │
└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
```

1. Du konfigurierst deinen LLM-Client (Claude Desktop, Cursor etc.), den Synapse-MCP-Server zu verwenden
2. Der Client startet den MCP-Server (via `npx -y synapse-mcp-api@latest`)
3. Der MCP-Server verbindet sich mit der Synapse-API über deinen Mind Key
4. Das LLM sieht alle 79 Tools als native Funktionen, die es aufrufen kann
5. Wenn das LLM sich etwas merken muss, ruft es `memory_store` auf — der MCP-Server übersetzt das zu `POST /memory` auf Synapse

## Transports

Der Synapse-MCP-Server unterstützt drei Transports:

### stdio (lokal, empfohlen für Desktop)

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

### HTTP/SSE (Remote, Multi-Tenant)

Verbinde deinen MCP-Client mit:

```
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse
Headers: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY
```

### WebSocket (mobil, hohes Volumen)

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

## Tool-Profile (v1.4.0)

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

| Profil | Tools | Token | Optimal für |
|---------|-------|-------|-------------|
| `minimal` | 8 (Composite-Dispatch) | ~500 | Self-Hosted-LLMs mit ≤8k Kontext |
| `standard` | 25 (benannt) | ~2.500 | Mid-Size-LLMs (Claude Haiku, GPT-3.5) |
| `full` | 119 (alle) | ~8.250 | Große LLMs (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — Standard |

Steuerung via:

- Env-Var: `MCP_PROFILE=minimal|standard|full`
- Header: `Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`

## Unterstützte Clients

- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — Anthropic Desktop-App
- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — Terminal-Coding-Agent
- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — AI-powered IDE
- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — Open-Source-AI-Coding-Assistent
- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — VS-Code-Erweiterung
- Jeder MCP-kompatible Client

## Warum MCP statt direkter API?

| Ansatz | Vorteile | Nachteile |
|--------|----------|-----------|
| Direkte API | Einfach, keine extra Schicht | LLM muss URLs, Header, Auth kennen |
| MCP | LLM sieht native Tools, kein URL-Auswendiglernen | Extra MCP-Server-Prozess |

Für die meisten LLM-Agent-Anwendungsfälle ist MCP die bessere Wahl — das LLM
muss sich keine API-Pfade oder Auth-Patterns merken.

## Nächste Schritte

- [Claude-Desktop-Setup](/docs/mcp/claude-desktop) — 2-Minuten-Config
- [Claude-Code-Setup](/docs/mcp/claude-code) — Terminal-Integration
- [Custom-MCP-Client](/docs/mcp/custom-client) — eigenen bauen