rdmueller

My MCP Setup

03 July 2025

Oft werde ich gefragt, was für Tools ich bei der Arbeit mit LLMs verwende. Hier ist meine Liste.

Als Chat nutze ich gerne Claude Desktop oder Claude Code. Auch der Amazon Q Developer CLI ist spannend und Gemini CLI ist installiert, aber nicht getestet.

IDE basierte Systeme empfinde ich nicht so spannend. Eine Zusammenarbeit über das File-System reicht mir aus. Dabei greift der Chat über ein in einen Container gemountetes Working-Directory direkt auf das Projekt zu, das ich in einer IDE offen habe.

Dennoch habe ich auch Cursor als spannendes Experiment installiert.

MCP Servers

Filesystem & Bash

Für Experimente ist ein Filesystem-MCP und ein Bash-MCP äussert nützlich. Ich habe mir beide von Claude erstellen lassen. Sie laufen in einem Container mit gemountetem Working-Directory.

In der Bash sind wichtige Tools wie Git mit Account und gh installiert.

Mein Filesystem-MCP hat eine Besonderheit. Wenn das LLM einen Folder oder ein File anlegt, muss es angeben, wofür dieser Folder oder das File dient. Schaut es sich in einer anderen Session die Files wieder an, bekommt es diese Meta-Daten auch wieder angezeigt.

Codeinterpreter

Durch den Einsatz der Bash fällt der Codeinterpreter weg. Das LLM kann alles direkt über die Bash erledigen.

Kroki

Experimentell nutze ich ein Kroki-MCP, welches Diagramme generieren kann. Ziel ist es, die Diagramme zuverlässig und in hoher Qualität zu erzeugen.

gitmcp.io

Um den Knowledgegap der Modell zu überbrücken nutze ich gitmcp.io . Um dem LLM die Dokumentation eines GitHub Projekts zur Verfügung zu stellen, muss man einfach nur in der URL github.com gegen gitmcp.io ausgetauscht werden. Das Ergebnis ist eine URL für einen entsprechenden Remote-MCP-Server.

Sequential-Thinking

Die Todo-Liste für das LLM. Claude nutzt diesen MCP-Server gerne, um seine Gedanken zu strukturieren.

      "Sequential-Thinking": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
        ]
      }

GitHub

GitHub hat schon früh einen eigenen offiziellen MCP Server veröffentlicht. Damit kann das LLM quasi alle Operationen durchführen. Issues lesen und verändern, Forken, Files ändern, PR erstellen.

Leider nutzt Claude momentan of dieses Tool, um Files zu editieren, ohne sie lokal zu testen.

Der Umgang mit dem Git-Flow fällt Code auch nicht ganz leicht, weshalb ich ihm weitere Infos mitgebe:

### Git-Workflow:

✅ Richtig: main → branch → commit → push → PR
✅ starte einen neuen Branch für einen Bugfix immer als Feature-Branch vom Main-Branch
❌ Falsch: Parallele Branches ohne Synchronisation
✅ entscheide, ob ich claude als co-authored-by nenne

Achte immer auf folgendes, wenn Du mit Forks arbeitest
* Fork-Status prüfen
* Bei Bedarf synchronisieren
* Dann Branch + PR erstellen

Wenn Du mit source code arbeitest, sind wir immer unter versionskontrolle. Du brauchst keine Backup-Files anzulegen, sondern solltest mit commits arbeiten.

Da ich nicht möchte, dass Claude unter meinem Account arbeitet und somit Zugriff auf alles hat, habe ich einen neuen Account angelegt. Das war eine gute Entscheidung. So kann ich jederzeit sehen, was generiert worden ist. Claude hat keinen direkten Zugriff auf meine Projekte und muss deshalb immer erst Forken und dann einen PR erstellen, den ich natürlich erst einem Review unterziehe.

      "github": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
          "ghcr.io/github/github-mcp-server"
        ],
        "env": {
          "comment": "Raif Mueller Account",
          "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx"
        }
      }

playwright: Augen für das LLM

Beim Arbeiten mit den LLMs ist es wichtig immer einen Feedback-Loop aufzubauen, damit das LLM eigenständig arbeiten kann. Ein einfacher Weg für ein visuelles Feedback ist ein Browser.

playwright-mcp von Microsoft ermöglicht es dem LLM nicht nur einen Browser fernzusteuern, sondern auch Screenshots zu "sehen".

Damit kann das LLM automatische visuelle Tests einer Website durchführen und auch generierte Bilder über die Darstellung im Browser verifizieren.

Responsible Vibe

Oliver Jägle hat sich Gedanken gemacht, wie man das LLM dazu bringen kann, einen ordentlichen Entwicklungsprozess einzuhalten. Herausgekommen ist sein Responsible Vibe MCP.

"responsible-vibe-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["responsible-vibe-mcp"]
}