Einen MCP-Server untersuchen

Ein MCP-Server gibt KI-Agenten Tools, Ressourcen und Prompts. Bevor du einen an einen Agenten weitergibst, sieh dir an, was er bietet, rufe seine Tools selbst auf und prüfe, was die Tool-Liste ein Modell kostet. In diesem Tutorial machst du das mit dem Server des Demo-Shops, https://demo.echolot.dev/mcp, und sicherst einen Tool-Aufruf als Anfrage mit Prüfungen.

• Dauer: 15 Minuten.
• Du brauchst: einen beliebigen Arbeitsbereich. Alpenglow hat diesen Server schon als Alpenglow MCP; um von vorn mitzumachen, nimm einen anderen Arbeitsbereich.
• Du lernst: einen Server hinzufügen, die Prüfung, Tools aufrufen, die Karte So sieht ein Modell diesen Server und MCP-Anfragen.

1. Den Server hinzufügenCopy Anchor Link

1. Wechsle zu MCP-Server (⌘2).
2. Wähle MCP-Server hinzufügen … (auf der leeren Seite oder im Menü + der Seitenleiste).
3. Unter MCP-Server hinzufügen:
   • Name: Demo shop
   • Transport: HTTP (Streamable HTTP)
   • URL: https://demo.echolot.dev/mcp
4. Wähle Hinzufügen.

Der Server wird als Datei im Ordner mcp-servers des Arbeitsbereichs gesichert. Über das Menü + lassen sich auch Server aus Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code oder Codex importieren.

2. PrüfenCopy Anchor Link

1. Wähle Prüfen. Echolot verbindet sich, findet heraus, welche Protokollversion der Server spricht, pingt ihn und listet seine Tools, Ressourcen und Prompts auf.
2. Die Seite füllt sich, Karte für Karte:
   • Verbindung funktioniert, dann Server: das Protokoll (MCP 2025-11-25, mit einer Sitzung), die Ping- und Verbindungszeiten, die Zahl der Tools, seine Fähigkeiten und seine Anweisungen: „The Alpenglow demo shop from docs.echolot.dev. Read-only: search the catalog, look up products and orders.“
   • Tools: search_catalog, get_product und order_status, mit ihren Beschreibungen.
   • Ressourcen: categories (alpenglow://catalog/categories).
   • Prompts: pack_for_a_trip, das einen trip nimmt.
   • Nachrichten: jede JSON-RPC-Nachricht der Prüfung. Wähle Alle N anzeigen, um jede zu sehen.

Beobachten hält eine Verbindung offen und zeigt Änderungen an Listen und Ressourcen-Updates, sobald sie passieren. Ein Server, der OAuth braucht, zeigt hier Anmelden …; siehe Server hinzufügen.

3. Ein Tool aufrufenCopy Anchor Link

1. Wähle in der Karte Tools den Eintrag search_catalog. Das Aufrufblatt öffnet sich.
2. Unter Argumente zeigt Formular ein Feld pro Parameter. Setze query auf ultralight tent und limit auf 3. JSON zeigt dieselben Argumente als Text.
3. Wähle Aufrufen (↩).

Das Ergebnis erscheint unter Ergebnis mit der Zeit, die es gedauert hat: eine Zeile pro Produkt, mit Name, SKU, Preis in CHF und Lagerbestand. Ein Tool, das fehlschlägt, zeigt Fehler und den Text in Rot. Probiere order_status mit order_id ord_7Hk2Lw und wähle categories unter Ressourcen, um die Ressource auf dieselbe Weise zu lesen.

4. Sehen, wie ein Modell den Server siehtCopy Anchor Link

Name, Beschreibung und Eingabeschema jedes Tools gehen bei jedem Zug einer Unterhaltung an ein Modell. Die Karte So sieht ein Modell diesen Server misst das:

• Anthropic-Tokens, OpenAI-Tokens und Google-Gemini-Tokens: was die drei Tools pro Zug kosten. Bei diesem Server ein paar hundert Tokens.
• Größte Tools: die Tools, die am meisten kosten.
• Eine Liste von Problemen, über die ein Modell stolpern würde, etwa eine fehlende Beschreibung oder ein verwirrendes Schema, jeweils mit einem Lösungsvorschlag. Beim Demo-Server: Nichts, worüber ein Modell stolpern würde.
• Die Liste, wie ein Anbieter sie erhält: die Tool-Liste genau so, wie die API jedes Anbieters sie bekommt, mit Kopieren.

Die Karte Mit einem Modell ausprobieren darunter sendet eine Aufgabe, die du tippst, an ein Modell mit diesen Tools, um zu sehen, welche es wählt. Dafür brauchst du einen Anbieter für den Assistenten. Das Befehlszeilentool gibt dieselben Messwerte aus:

echolot mcp check --quality --url https://demo.echolot.dev/mcp

How a model sees the tools (estimates)
  Anthropic      572 tokens a turn, 0.3% of a 200k context
  OpenAI         166 tokens a turn, 0.1% of a 200k context
  Google Gemini  225 tokens a turn, 0.1% of a 200k context
  largest: search_catalog 98, get_product 66, order_status 62
Nothing a model would stumble over.

Mehr unter Tools und Qualität.

5. Den Aufruf als Anfrage mit Prüfungen sichernCopy Anchor Link

1. Rufe search_catalog erneut auf und wähle Als Anfrage sichern. Unter Anfragen erscheint eine Anfrage namens search_catalog, mit dem Server, dem Tool und den Argumenten.
2. Öffne sie. Die Operation ist Tool; Aufrufen (⌘R) führt sie wie jede Anfrage aus.
3. Öffne in ihrem Tab Tests das Menü Test hinzufügen und füge hinzu:
   • MCP-Fehler ist gleich false: Das Tool hat keinen Fehler gemeldet.
   • Body enthält TNT-: Die Antwort listet Zelte auf.
   • JSON-Wert $.content[0].text enthält CHF.
4. Rufe sie auf. 3 bestanden.

Gesicherte Aufrufe laufen in der Ausführung und in CI mit echolot run, sodass eine Änderung an den Tools eines Servers einen Build bricht statt eines Agenten. Der Ordner Agent tools von Alpenglow hat zwei solche Anfragen. Ausgabeschema des Tools prüft ein Ergebnis gegen das Ausgabeschema, das das Tool deklariert, bei Servern, die eines deklarieren. Siehe MCP-Anfragen.

Nächste SchritteCopy Anchor Link

• Einen Agenten deinen Arbeitsbereich sicher nutzen lassen: Auch Echolot ist ein MCP-Server.
• MCP-Server: stdio-Server, OAuth, Konfigurationen anderer Apps importieren.
• echolot mcp: check, sign-in und der Rest.