Einen eigenen MCP-Server bauen: Werkzeuge für KI-Assistenten

Du willst, dass ein KI-Assistent auf deine eigene Datenquelle zugreifen kann, ohne für jeden Assistenten eine eigene Anbindung zu bauen? Das Model Context Protocol (MCP) ist dafür gemacht. Dieses Arbeitsbuch zeigt, wie ein MCP-Server von innen funktioniert, indem du einen baust: in reinem Python, ohne Zusatzpakete, über stdio, mit einer SQLite-Testdatenbank eines erfundenen Geräteverleihs.

Der Server spricht die Revision 2026-07-28, in der jede Anfrage ihre Version in `_meta` mitbringt, und für ältere Hosts die Revision 2025-11-25 mit `initialize`-Handshake. Fünf Schaubilder erklären Rollen, Bausteine, Transporte, Ablauf und die zwei Fehlerwege. Acht Etappen führen vom leeren Ordner zum getesteten Server, 22 Prompts begleiten jeden Schritt.

Alle drei Beispielwerkzeuge (suchen, nachschlagen, reservieren) sind vollständig im Heft, dazu ein Testskript, das den Server als Unterprozess startet und die Antworten prüft. Server, Tests und Übungslösungen wurden tatsächlich ausgeführt. Ein Muster für das offizielle Python-SDK zeigt den Umstieg.

Für wen? Für fortgeschrittene Entwickler, die eigene Dienste für KI-Assistenten bereitstellen wollen und Python sicher beherrschen.

Wichtig: Unabhängiger Leitfaden, kein Produkt von Anthropic oder der MCP-Projektbetreiber und nicht mit ihnen verbunden. Stand: Oktober 2026. Funktionen, Befehle und Preise ändern sich – prüfe die offizielle Dokumentation. Der Server ist ein Lernbeispiel für die lokale Nutzung mit erfundenen Daten. Das SDK-Beispiel, der Inspector und der Anschluss an einen Host wurden nicht ausgeführt und sind als Muster gekennzeichnet. Keine Rechts- oder Datenschutzberatung. Mit KI-Unterstützung erstellt.