Beiträge zum Tag #claude

„Agent“ ist gerade das Lieblingswort der KI-Branche – aber was unterscheidet einen Agenten eigentlich von einem Chatbot? Der Unterschied ist konkret und wichtig: Ein Chatbot antwortet, ein Agent handelt – er nutzt Werkzeuge, beobachtet das Ergebnis und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist. Dieser Artikel erklärt ohne Hype, wie das funktioniert: die Agenten-Schleife, warum Werkzeuge der Schlüssel sind, welche Autonomie-Stufen es gibt und wo die Grenzen liegen. Geerdet an Tools, die ich selbst täglich nutze. Danach durchschaust du das Buzzword und kannst einschätzen, wann ein Agent wirklich Sinn ergibt.

Ein Sprachmodell wie Claude oder GPT kann beeindruckend formulieren – aber von sich aus nichts tun: keine Datei lesen, keine API aufrufen, nichts veröffentlichen. Das Model Context Protocol (MCP) schließt genau diese Lücke: Es ist ein offener Standard, über den ein LLM externe Werkzeuge und Daten ansprechen kann. Dieser Artikel erklärt ohne Buzzword-Bingo, was ein MCP-Server wirklich ist, aus welchen Bausteinen er besteht und wann sich ein eigener lohnt – konkret am Beispiel des MCP-Servers, mit dem ich diesen Blog (devmaker.net) steuere. Du brauchst nur Grundverständnis von APIs; am Ende weißt du, ob MCP für dein Projekt Sinn ergibt.

Nach jedem Deploy quittierte mein selbst gehosteter MCP-Server jeden Tool-Aufruf mit „-32602 Invalid request parameters” – obwohl die Parameter stimmten. Dieser Artikel zeigt die komplette Fehlersuche aus echtem Betrieb: warum das deprecatete SSE-Transport Container-Restarts prinzipbedingt nicht überlebt, wie man Server- von Client-Fehlern trennt, und wie der Umstieg auf stateless Streamable-HTTP das Problem dauerhaft löst – mit FastMCP und ohne Server-Push aufzugeben.

Ich bin Entwickler, kein Designer – aber devmaker.net sollte trotzdem professionell aussehen. Mit claude.ai/design hab ich meine Tailwind + DaisyUI Template-Files hochgeladen, einen einzigen Satz als Prompt eingegeben, und drei gezielte Rückfragen beantwortet. Das Ergebnis: drei vollständig ausgearbeitete Hi-Fi-Designs, eines davon ist jetzt live auf dieser Seite. Dieser Artikel zeigt den kompletten Workflow von Prompt über Design-Auswahl bis zur Template-Integration mit Claude Code – inklusive Vorher/Nachher-Vergleich der Templates.

Eigene MCP-Server entwickeln klingt komplex – ist es aber nicht. Mit FastMCP und Python schreibst du Tools in Minuten, die Claude direkt aufrufen kann. Dieser Artikel zeigt den Weg vom leeren Repo bis zum produktiven Remote-Server: stdio für Claude Code lokal, HTTP/SSE mit Auth für Homelab und Production. Basis ist der devmaker-MCP-Server, der diese Website steuert – praxiserprobt, kein Beispiel-Setup.

Wer mehrere KI-Modelle nutzt, jongliert ständig zwischen Browser-Tabs und verschiedenen Oberflächen. LibreChat löst das: Die Open-Source-Plattform bündelt Claude, Gemini und GPT-4 in einer einzigen selbst gehosteten Oberfläche – und verbindet sie über das Model Context Protocol (MCP) mit externen Tools wie CMS-Systemen, Websuche oder Dateizugriff. Dieser Artikel erklärt die Architektur, zeigt den Unterschied zwischen Claude und Gemini im MCP-Einsatz und gibt konkrete Konfigurationsbeispiele für eigene MCP-Server.