Die besten MCP-Server von 2025

Das Video beginnt mit einer Übersicht über 2025 als bedeutsames Jahr für KI, in dem Anthropic das Model Context Protocol Ende 2024 veröffentlichte, das sofort überall eingesetzt wurde. Der Moderator kündigt an, die sechs besten MCPs zu teilen, die seine Sicht auf Entwicklung grundlegend verändert haben. Es folgt ein Sponsor-Segment für Blink, eine KI-SaaS-Plattform, die die Auswahl von KI-Modellen, Credit-Verwaltung und UI-Design vereinfacht. Blink ermöglicht es Entwicklern, verschiedene KI-Modelle wie Claude Opus, Gemini oder GPT zu wählen und bietet nahtlose Integration für Chat, Bilder, Audio und Video. Das Segment betont, dass Blink für die Erstellung polierter, produktionsreifer Apps mit optimierter Credit-Nutzung konzipiert ist.

Context 7 ist der erste MCP-Server, der die Arbeit mit KI-Code-Editoren transformiert hat, indem er aktuelle, versions-spezifische Dokumentationen und Code-Beispiele direkt in den KI-Coding-Agent integriert. Dies eliminiert häufige Probleme wie nicht zusammenpassende Abhängigkeiten, da der KI-Agent eine vollständige Wissensdatenbank über die Nutzung verschiedener Bibliotheken erhält. Context 7 ist auf mehreren Plänen verfügbar, einschließlich eines kostenlosen Plans für Open-Source-Bibliotheken, und erfordert nur eine Registrierung mit API-Schlüssel-Erstellung. Im Vergleich zur einfachen Websuche nutzt Context 7 semantische Suche in einer regelmäßig aktualisierten Vektor-Datenbank, um relevante Dokumentations-Snippets zu finden. Ein ähnliches Tool namens Ref bietet Kontexteffizienz durch Kombination von Dokumentations-, Web-Such-, Scraping- und Code-Such-Funktionen, zeigt aber nur relevante Teile an, hat aber begrenzte kostenlose Credits.

Docker MCP ist essentiell für Kontexteinsparung und fungiert als zentrale Brücke zwischen allen MCPs, indem es einen verwalteten Katalog verifizierter MCP-Server bereitstellt. Ein Schlüssel-Feature ist die dynamische Reduktion verfügbarer Tools im Kontext - statt Hunderte von Tools von verbundenen MCPs zu laden, lädt Docker MCP nur die Tools, die für spezifische Abfragen benötigt werden. Dies verhindert die Überladung des Kontextfensters und senkt die Komplexität erheblich. Docker MCP nutzt Tools wie MCP Find und MCP Add, um auf verbundene MCPs zuzugreifen und ist hochgradig sicher, da alle Tools in einer Docker-Sandbox laufen. Das Problem der überladenen Kontextfenster wurde auch von Cloudflare und Anthropic identifiziert, und Docker war tatsächlich der erste, der diese Lösung durch das sogenannte "Code Mode" implementierte, das auch dynamische MCPs ermöglicht, bei denen KI-Agenten JavaScript-fähige Tools erstellen können, die andere MCP-Tools aufrufen.

Der ShadCN Registry MCP Server ist ein persönlicher Favorit und Welt-Klasse-MCP für UI-Komponenten, der es KI-Agenten ermöglicht, anpassbare UI-Komponenten direkt zu erhalten und zu installieren. ShadCN ist eine großartige Bibliothek von vollständig anpassbaren UI-Komponenten, aber ohne den MCP treten oft Probleme auf, da der KI-Agent keinen spezifischen Kontext der Komponenten hat. Der MCP ermöglicht es, Registries zu verbinden, die im Grunde Indizes sind, die zeigen, wo bestimmte Komponenten zu finden sind und welche Abhängigkeiten sie haben. Mit diesem MCP-Server können KI-Agenten mit Elementen aus ShadCN-Registries interagieren und auf Komponenten wie Aseternity UI, Magic UI und viele andere zugreifen. Die Installation ist sehr einfach - nur einen Befehl kopieren und der MCP ist konfiguriert - und Custom Registries hinzuzufügen ist ebenso einfach wie ein paar Zeilen Code zur components.json-Datei hinzuzufügen.

Google hat gerade einen vollständig verwalteten MCP-Server angekündigt, der Zugriff auf Google Cloud Services bietet, zusammen mit Gemini 3 eingeführt. Der Google Maps MCP ermöglicht standortbasierte Verankerung und zieht genaue Daten direkt aus Google Maps, was neue Möglichkeiten für KI-Agenten eröffnet. Der BigQuery MCP ermöglicht es Agenten, Unternehmensdaten zu interpretieren und eliminiert gleichzeitig Probleme mit sensiblen Daten im Kontextfenster. Zusätzlich gibt es den Google Compute MCP für Cloud-Service-Verwaltung und den Kubernetes MCP für Container-Management. Alle diese neuen MCPs sind Remote-basiert und nicht Open Source, aber Google bietet auch Open-Source-MCPs für Google Workspace, Firebase, Google Analytics und Flutter an, von denen der Firebase MCP häufig in persönlichen Projekten verwendet wird.

Der Notion MCP ist der hilfreichste MCP für Teams, die Notion zur Verwaltung von Inhalten, Uploads, Deadlines, Recherchen und Systemen nutzen, besonders für YouTube-Kanäle und Content-Kreation. Die Installation ist super einfach - nur einen Befehl ausführen und nach einmaliger Authentifizierung sind alle Tools verfügbar. Mit diesem Satz von Tools kann das MCP suchen, abrufen, erstellen, aktualisieren, verschieben und eine breite Palette von Aufgaben in verbundenen Workspaces durchführen, was es ideal für Team-Verwaltung, Inhalts-Status-Verfolgung und Projekt-Planung macht. Der Moderator nutzt persönlich Claude und den Notion MCP, um sein Team zu verwalten, Inhalts-Status zu verfolgen und Ideen zu verfeinern, was tägliche Aufgaben und Workflows vereinfacht. Es gibt auch ein Obsidian-MCP mit ähnlichen Funktionen für Nutzer, die Notion nicht verwenden, das alle gleichen Operationen durchführen und Seiten verwalten kann.

Der Supabase MCP ist einer der leistungsstärksten MCP-Server und wird in den meisten Projekten des Moderators verwendet, da Supabase für die meisten Backends in kleineren Projekten eingesetzt wird. Das MCP eliminiert die Notwendigkeit, SQL-Abfragen manuell zu schreiben oder Datenbankschemas und Konfigurationen zu verwalten - der KI-Code-Editor kann alles alleine bewältigen, von Datenbankschema-Management bis zu SQL-Operationen. Die Installation ist sehr einfach: nur beim MCP anmelden, es authentifizieren, und alle Tools sind verfügbar. Man muss das KI-Tool dann nur per Prompt auffordern, eine ordentliche Datenbank zu erstellen, und es kann alles bewältigen - vom Erstellen des Projekts bis zur Kostenverwaltung und zum Einrichten der gesamten Umgebung selbstständig. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Geschäftslogik zu konzentrieren, während der KI-Agent die komplexe Datenbankinfrastruktur verwaltet.

Das Video endet mit einem Dankeschön für das Zuschauen und einem Aufruf zum Support des Kanals durch Nutzung des Super-Thanks-Buttons. Der Moderator ermutigt die Zuschauer, den Kanal zu unterstützen, um weitere Videos wie dieses zu ermöglichen. Dies schließt eine umfassende Übersicht über die sechs besten MCP-Server des Jahres 2025 ab, die gemeinsam zeigen, wie MCPs verschiedene Aspekte der KI-gestützten Entwicklung transformiert haben.