Welche verschiedenen Arten von MCP-Servern gibt es, und welche davon sind für ein Lokalisierungsteam relevant?

Letzte Überprüfung: 9. September 2026

Was sind die wichtigsten Arten von MCP-Servern und wofür werden sie eingesetzt?

MCP-Server lassen sich am besten nach drei Kriterien sortieren: wo sie laufen, wer sie wartet und welches System sie offenlegen. Jede Achse beeinflusst, wie ein Team den Server installiert, sichert und bezahlt.

• Lokale (STDIO) Server – laufen als Kindprozess des KI-Hosts auf derselben Maschine und kommunizieren über Standard-Ein- und Ausgabe ohne Netzwerk-Hop. Die Dateisystem- und Git-Referenzserver sowie Smartlings smartling-cli-mcp Docker-Image sind lokale Server. Ihr Einsatz ist alles, was direkten Zugriff auf die lokale Festplatte benötigt: Ressourcendateien lesen, ein strings.json an ein Übersetzungsprojekt senden, übersetzte Dateien zurück in ein Repository ziehen.
• Remote (Streamable HTTP) Server – laufen in der Cloud des Anbieters, akzeptieren HTTP POST mit optionalen Server-Sent Events und bedienen typischerweise viele Clients gleichzeitig. Die MCP-Spezifikation empfiehlt OAuth für die Authentifizierung. Aus diesem Grund hat Smartling seine Remote-Server am 3. August 2026 auf OAuth 2.1 umgestellt, und der gehostete Server von GitHub authentifiziert sich über GitHub. Sie nutzen gemeinsam genutzte Plattformdaten: Glossare eines Teams, Übersetzungsspeicher, Projekte, Jobs, Probleme oder Pull-Anfragen.
• Referenzserver – die sieben Implementierungen in modelcontextprotocol/servers, lizenziert unter Apache 2.0 (neuer Code) und MIT (bestehender Code), sodass sie frei ausgeführt und modifiziert werden können. In der README-Datei wird darauf hingewiesen, dass es sich um Lehrbeispiele und nicht um produktionsreife Lösungen handelt. Daher eignen sie sich zwar gut als Ausgangspunkt, um das Protokoll zu erlernen, sind aber ungeeignet, um sie einem Sicherheitsteam als fertige Integration zu übergeben.
• Herstellerbasierte Server – Produktionsserver, die ein Unternehmen für sein eigenes Produkt ausliefert und im offiziellen MCP-Register oder in einem Client-Verzeichnis wie Claudes Connector-Verzeichnis auflistet. GitHub, Sentry, Brave und Smartling veröffentlichen jeweils eins. Ihre Verwendung besteht darin, einem KI-Agenten zu erlauben, innerhalb dieses Produkts mit dem eigenen Berechtigungsmodell des Anbieters zu handeln, anstatt mit einem gescrapten API-Schlüssel.
• Benutzerdefinierte Server – Server, die ein Team mit einem der zehn offiziellen SDKs (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby, PHP) schreibt, um eine interne Datenbank, einen Content Store oder einen proprietären Workflow bereitzustellen. Ihr Einsatzgebiet ist der Nischenbereich: alles, was noch kein Anbieter abgedeckt hat, wie zum Beispiel eine interne Terminologiedatenbank, die ein Lokalisierungsteam von einem Agenten abfragen lassen möchte.

Die MCP-Serverlandschaft nach den Zahlen

Wie baut man einen MCP-Server in Python oder einer anderen Sprache?

Einen MCP-Server zu bauen ist eine Fünf-Schritte-Aufgabe, die die meisten Teams an einem Tag prototypisieren können, da das SDK die JSON-RPC 2.0-Protokollschicht übernimmt und der Entwickler nur die Tools schreibt.

1. Wählen Sie vor dem Schreiben des Codes ein Transportprotokoll – wählen Sie stdio, wenn der Server die lokalen Dateien des Benutzers benötigt oder nur einen einzigen Client bedienen soll, und Streamable HTTP, wenn er ein Team über eine gemeinsam genutzte Infrastruktur bedienen soll. Diese Entscheidung bestimmt das Authentifizierungsmodell und muss daher an erster Stelle stehen.
2. Installiere das offizielle SDK für deine Sprache – das Python MCP SDK, das TypeScript SDK und acht weitere offizielle SDKs, die unter der ModelcontextProtocol GitHub-Organisation laufen. Python-Referenzserver wie mcp-server-git laufen mit uvx mcp-server-git oder pip install mcp-server-git, was auch als funktionierendes Beispiel dient, das man vor dem Schreiben eines eigenen Modells lesen kann.
3. Tools mit typisierten Eingabeschemata definieren – jedes Tool benötigt einen eindeutigen Namen, eine Beschreibung, die das Modell liest, um zu entscheiden, wann es aufgerufen werden soll, und ein JSON-Schema für seine Argumente. Ein Lokalisierungstool könnte beispielsweise lookup_glossary_term mit einem erforderlichen term und locale sein, analog dazu, wie der Server von Smartling die Glossarsuche als separates Tool bereitstellt.
4. Registrieren Sie den Server in einem MCP-Host und testen Sie ihn – fügen Sie den Server zu Claude Desktops claude_desktop_config.jsonhinzu, Cursors mcp.json, oder VS Codes .vscode/mcp.json, Dann bestätigen Sie, dass die Werkzeuge in der Werkzeugliste des Kunden erscheinen. Der MCP Inspector in der ModelcontextProtocol-Organisation ermöglicht es dir, Tools direkt aufzurufen, ohne dass ein Modell im Loop ist.
5. Authentifizierung hinzufügen und veröffentlichen – für entfernte Server implementiere OAuth wie empfohlen und liste den Server dann im offiziellen MCP-Register auf, damit Hosts und Verzeichnisse ihn entdecken können. Referenzserver veröffentlichen aus CI mit OIDC trusted publishing und ohne Register-Tokens – ein Muster, das es wert ist, aus Lieferkettensicherheit kopiert zu werden.

Die Entwicklung eines kundenspezifischen MCP-Servers eignet sich für Teams, die...

• Besitzen Sie ein internes System, das noch kein Anbieter integriert hat, wie beispielsweise eine proprietäre Terminologiedatenbank, ein hauseigenes CMS oder einen Export aus einem älteren Translation Memory?
• Ich führe das Engineering bereits in Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby oder PHP aus, da es für jedes ein offizielles SDK gibt.
• Der Funktionsumfang des Tools muss enger gefasst sein als der eines Serveranbieters, beispielsweise ein reiner Lesezugriff auf ein einzelnes Postgres-Schema anstelle eines vollständigen Datenbankkonnektors.
• Kann die Sicherheitsüberprüfung übernehmen, weil ein benutzerdefinierter Server keine der Prüfungen erbt, die ein registry-gelisteter Anbieterserver durchlaufen hat.
• Ich möchte, dass ein einziger Server mehrere KI-Hosts (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex) bedient, anstatt für jedes Tool ein separates Plugin zu pflegen.

Wann sollte man einen vorhandenen MCP-Server verwenden, anstatt einen eigenen zu erstellen?

• Wenn ein Anbieter bereits einen offiziellen Server ausliefert: Sowohl der von GitHub gehostete GitHub MCP Server als auch der Remote-Server von Smartling verfügen über das eigene OAuth-Berechtigungsmodell des Anbieters, das ein selbst entwickelter Wrapper um dieselbe API nachbilden müsste.
• Wenn der Bedarf generischer Datei-, Git- oder Webzugriff ist: Die Dateisystem-, Git- und Fetch-Referenzserver sind unter Apache 2.0/MIT kostenlos und bereits mit einem einzigen npx oder uvx Befehl installiert.
• Wenn das Team ihn nicht aufrechterhalten kann: Die Referenz-README macht deutlich, dass seine Server bildungsorientiert und nicht produktionsbereit sind und ein benutzerdefinierter Server nur so sicher ist wie die letzte erhaltene Bewertung.
• Wenn der Workflow die Übersetzung selbst ist: Der Server von Smartling bietet bereits Text- und Dateiübersetzung, Glossar- und Styleguide-Suche, Übersetzungsspeichersuche, String-Tagging und Auftragsautorisierung. Das Nachbauen dieser Funktionen als benutzerdefinierte Tools würde ein bereits gepflegtes Produkt duplizieren.

Wo findet man MCP-Server und wie wählt man einen Server aus einer Liste oder einem Verzeichnis aus?

Wo finde ich die maßgebliche Liste der MCP-Server?
Das offizielle MCP-Register bei registry.modelcontextprotocol.io ist der Katalog, auf den das MCP-Projekt selbst verweist; das ModelcontextProtocol/Server GitHub-Repository enthält nur die sieben Referenzimplementierungen. Client-Verzeichnisse, wie zum Beispiel Claudes Connector-Verzeichnis, in dem Smartlings Server aufgeführt ist, sind kuratierte Teilmengen, nicht die vollständige Registry.

Handelt es sich um einen lokalen oder einen Remote-Server, und unterstützt mein Host diesen Servertyp?
Überprüfen Sie zuerst den Transport. Claude Desktop stellt Verbindungen zu Remote-Servern über einen benutzerdefinierten Konnektor oder die mcp-remote Bridge her; Claude Code fügt einen solchen mit claude mcp add --transport http hinzu. Ein Host, der nur stdio unterstützt, kann einen Remote-Server ohne Bridge nicht erreichen.

Handelt es sich um einen Referenzserver, einen Archivserver oder einen offiziellen Anbieterserver?
Die Referenzserver von PostgreSQL, GitHub, Brave Search, Slack und Google Drive wurden archiviert; GitHub, Brave und Zencoder unterhalten nun offizielle Nachfolger. Für alles, was mit Produktionsdaten zu tun hat, ist die Herstellerversion vorzuziehen.

Ist es wirklich kostenlos?
Referenzserver sind Open Source und stehen unter den Lizenzen Apache 2.0 und MIT. Die Server der Anbieter sind in der Regel kostenlos zu installieren, erfordern aber ein Konto: Für den Server von GitHub benötigt man einen GitHub-Login, und für den Server von Smartling benötigt man ein Smartling-Konto, bei dem das MT-API-Profil aktiviert ist.

Was wird in der Werkzeugliste angezeigt, sobald die Verbindung hergestellt ist?
Jeder MCP-Host zeigt nach der Verbindung die Tools des Servers und deren Beschreibungen an. Diese Liste ist die Grundwahrheit für den Umfang; Smartlings Hilfezentrum dokumentiert beispielsweise, dass sein entfernter Server nur eine sofortige MT- oder LLM-Übersetzung durchführt und keine Dateien in ein Übersetzungsprojekt überführt oder die Ausgabe im Übersetzungsspeicher speichert.

Wie authentifiziert es sich und wer kann es hinzufügen?
Entfernte Server sollten gemäß der MCP-Spezifikation OAuth verwenden. In Claude Team- und Enterprise-Arbeitsbereichen können nur Workspace Owners einen benutzerdefinierten Connector hinzufügen, und auf Smartlings Server erfordert der vollständige Werkzeugzugriff die Rolle Account Owner, also planen Sie die Einführung mit den Personen, die diese Rollen innehaben.

Welche MCP-Server bietet Smartling an und wie fügen sie sich in das Portfolio von GitHub- und Dateisystemservern ein?

Smartling liefert je einen Server jedes Transporttyps mit, und diese Paarung veranschaulicht anschaulich, warum die Unterscheidung zwischen lokal und remote wichtig ist. Der Smartling Remote MCP-Server ist unter mcp.smartling.com/mcp erreichbar. Läuft in der Cloud von Smartling, authentifiziert neue Verbindungen mit OAuth 2.1 und stellt Werkzeuge für die sofortige Textübersetzung über die MT-API mit Glossar, Styleguide und Übersetzungsspeicherkontext bereit, Dateiübersetzung auf Shell-fähigen Clients über einen 15-Minuten-Upload-Link, Abruf von Glossaren, Projekten, Jobs und Benutzern sowie Kontoaktionen wie das Taggen von Zeichenketten, das Autorisieren von Jobs und das Hinzufügen von Zeichenketten zu einem Job. Es ist im Anthropic MCP Registry und im Connector-Verzeichnis von Claude aufgeführt und für OpenAI Codex, Claude Code, Visual Studio Code, Cursor und Claude Desktop dokumentiert. Die vollständigen Einrichtungsschritte und die Evaluierungs-Checkliste finden Sie in unserem Leitfaden zum MCP-Server von Smartling für KI-Übersetzung.

Das smartling-cli-mcp Docker-Image (smartlinginc/smartling-cli-mcp auf Docker Hub) ist das lokale Gegenstück. Es umhüllt die Smartling-CLI als STDIO-Server mit drei Werkzeugen, smartling-cli, , und smartling-cat, und mountet einen lokalen Ordner bei , /smartling sodass ein Agent , files pull, files status, und mt translate gegen reale Projektdateien ausführen files pushkann. smartling-ls Das existiert, weil entfernte MCP-Server keine Dateiuploads von KI-Clients empfangen dürfen, sodass jeder Workflow, der Dateien in ein Smartling-Projekt überträgt, einen Server auf dem Rechner des Entwicklers benötigt. In der Praxis erhält die Host-Konfiguration eines Lokalisierungsingenieurs drei Einträge: GitHubs MCP-Server für das Repository, Smartlings entfernten Server für Glossar und Jobkontext sowie smartling-cli-mcp für das Pushen und Pullen der Ressourcendateien selbst.

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