10 weniger bekannte MCP-Projekte, die einen Blick wert sind

Die bekannten MCP-Server verbinden einen Assistenten mit Produkten, für die du schon zahlst. Die interessanten neuen geben einem Coding-Agenten Fähigkeiten, die er nie hatte: ein Gedächtnis vergangener Sitzungen, ein Handy zum Testen, eine Karte deiner Codebasis, einen aktuellen Blick auf deine Abhängigkeiten, sogar ein Lineal für Baupläne. Hier sind zehn, die wir getestet haben, was jedes gut macht und wo jedes Vertrauen verlangt.

Gedächtnis und Kontext für Coding-Agenten

deja-vu (4.2) löst das Problem des Agenten, der gestern vergessen hat. Statt den Agenten entscheiden zu lassen, was er sich merkt, indexiert es die Transkripte, die Claude Code, Codex und Cursor ohnehin auf die Platte schreiben, sodass ein Fix, der letzten Monat in Codex erarbeitet wurde, heute in einer Claude-Code-Sitzung auftauchen kann. Das Projekt meldet 97,2 % Recall at 5 auf dem Benchmark LongMemEval-S und Abfragen unter einer Millisekunde. Der Haken: Die Suche basiert auf Stichwörtern, solange du keinen Embeddings-Endpoint hinzufügst, und die Transkripte, die es liest, können noch Geheimnisse enthalten.

Repowise (4.1) baut eine lokale Karte eines Repositorys, von Code und Git-Verlauf bis zu Zuständigkeiten und Testabdeckung, die der Agent abfragt, statt Datei für Datei zu greppen. Im eigenen Test der Maintainer mit 43 Fragen zu Django brauchte ein Agent mit Repowise 3,8 Tool-Aufrufe statt 7,2. Der erste vollständige Index eines großen Repositorys ist langsam, und die AGPL-3.0-Lizenz zählt, wenn du es in ein Produkt einbauen willst.

stalemap (3.8) nimmt sich Code vor, der für die Bibliotheksversion geschrieben wurde, mit der das Modell trainiert wurde, statt für die, die du festgelegt hast. Es vergleicht die Typdefinitionen zweier Versionen und gibt dem Agenten nur die APIs, die sich in den Teilen geändert haben, die dein Code importiert. In einem vorab registrierten Test mit 66 Aufgaben bestand Claude Sonnet 5.5 mit stalemap 89 % der Sitzungen gegenüber 68 % ohne. Es deckt nur JavaScript und TypeScript ab und erhöht die Kosten einer typischen Sitzung um etwa 22 %.

XERJ (3.6) ist eine lokale Suchmaschine für große Ordner mit Code, Dokumenten und Logs, schnell und weitgehend kompatibel mit der Elasticsearch-API. Lies vor der Installation die Anweisungen für Agenten: Standardmäßig sagen sie dem Agenten, automatisch Berichte an das Projekt zu schicken, und der Schnellstart läuft ohne Authentifizierung oder TLS.

Agenten, die sehen und anfassen können

agent-device (4.3) schließt die Lücke bei Mobile-Arbeit: Ein Agent, der einen Login-Screen geschrieben hat, kann die App in einem Simulator oder auf einem echten Gerät öffnen, Test-Zugangsdaten eintippen, den Button antippen und prüfen, was erscheint. Es arbeitet mit kompakten Accessibility-Snapshots statt Screenshots, was jeden Schritt billig hält, und beansprucht Geräte pro Git-Worktree, damit zwei Agenten nicht um einen Simulator streiten. Es ist noch bei 0.x-Releases.

Scrapling (4.4) ist der Scraper für Seiten, die sich wehren: eine Python-Bibliothek, die von einem einfachen Abruf bis zu einer getarnten Browsersitzung reicht, ohne dass du deinen Parsing-Code umschreiben musst, und die Elemente wiederfindet, nachdem eine Seite ihre Klassen umbenannt hat. Ihr MCP-Server gibt das an einen Agenten weiter. Die Anti-Bot-Funktionen legen das rechtliche Risiko und das Risiko bei den Nutzungsbedingungen auf dich, und robots.txt wird nur beachtet, wenn du es einschaltest.

screenpipe (3.7) zeichnet Bildschirm und Audio auf, behält alles auf deinem Rechner und lässt Agenten es über MCP durchsuchen, sodass "Welche Website habe ich mir gestern angesehen?" eine Antwort hat. Es erfasst auch private Nachrichten und Passwörter auf dem Bildschirm, sendet standardmäßig Analysedaten und steht seit Juni 2026 unter einer kommerziellen Lizenz: kostenlos für persönliche Nutzung, aber Unternehmen brauchen einen Enterprise-Tarif.

Dinge erschaffen

ffmpeg-skill gibt einem Agenten 42 typisierte FFmpeg-Tools zum Schneiden, Zusammenfügen, Untertiteln, Entfernen von Stille und Umformatieren von Video, alles lokal verarbeitet. Für sprachgetragene Clips mit sorgfältigen Bestätigungsschritten ist editonny (3.4) die engere, vorsichtigere Alternative, auch wenn es zwölf Tage alt ist und hauptsächlich auf Macs getestet wurde.

Audio Studio MCP (3.7) erzeugt Instrumentalmusik und Soundeffekte mit Stable Audio 3 auf deinem eigenen Mac oder NVIDIA-PC und erledigt dann die mühsame Arbeit eines Audio-Editors: lückenlose Loops, auf ein Ziel normalisierte Lautheit, Blenden und Export für eine Game-Engine. Es braucht Apple Silicon oder eine NVIDIA-Karte mit 8 GB, erzeugt keinen Gesang, und die Modellgewichte brauchen ab US$1 Million Umsatz eine Enterprise-Lizenz.

OpenTakeoff (3.9) zeigt, wie weit MCP über Software hinausreicht. Es ist ein kostenloses Tool zur Mengenermittlung aus Bauplänen, gebaut von einem praktizierenden Kalkulator, dessen MCP-Server einen Agenten über 58 Tools einen Maßstab setzen, Flächen messen, Symbole zählen und Mengen bepreisen lässt. Es weigert sich, ein Blatt ohne Maßstab zu messen, statt zu raten, und nur ein Mensch kann den Freigabestempel setzen. Die Lizenz wechselte von Apache-2.0 zu AGPL-3.0, und 58 Tools belegen viel vom Kontext eines Agenten.

Wie du sie sicher ausprobierst

Die meisten davon laufen lokal, was deine Daten auf deinem Rechner hält, ihnen aber breiten Zugriff darauf gibt. Lies zuerst die Lizenz und die Standardeinstellungen, füge einen Server nach dem anderen hinzu und beobachte ein paar Sitzungen lang, was der Agent damit macht, bevor du dich darauf verlässt.

Unser Fazit: Die besten MCP-Server holen nicht mehr nur Dinge ab. Sie geben dem Agenten ein Gedächtnis, ein Paar Hände oder die Vorsicht eines Fachexperten, und behalten sollte man die, die klar sagen, wenn sie unsicher sind.