Interne Systeme an Claude anbinden: was ich beim Bau eines MCP-Gateways gelernt habe
Ich wollte herausfinden, ob sich unsere internen, nur über VPN erreichbaren Systeme aus Claude heraus nutzbar machen lassen, mit echter Identität, und ohne dass
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AutorPaul Strebenitzer
Edmund Haselwanter
Martin Buchleitner
Juergen Brueder
Matthias Theuermann
Marina Brooks
Infralovers Team
Theresa Wallas
Miriam Grainer
Lokale Hybrid-Suche: Retrieval ohne RAG-Pipeline
Vor zwei Wochen habe ich darüber geschrieben, was sich ändert, wenn das Modell gleich bleibt und nur der Harness wechselt. Kurzfassung: der Wrapper macht mehr
Laufzeit-Kompression: die andere Hälfte der Token-Steuer
Im vorigen Artikel, Tool-Surface-Kompression, ging es um die Frage, wie man externe Funktionalität, ganze APIs und Systeme, möglichst token-effizient in den
Tool-Surface-Kompression: Wie man Systeme für AI-Agenten exponiert
2.500 API-Endpoints. Jeden einzelnen als MCP-Tool exponiert, das wären laut Cloudflare 1,17 Millionen Tokens allein für die Tool-Definitionen, bevor der Agent
n8n als agentischer MCP-Hub: Wenn Workflow-Automatisierung denken lernt
Workflow-Automatisierung war lange einfach. Trigger feuert, einzelne Schritte werden ausgeführt, Daten wandern von A nach B. Jede Verzweigung ist vorbestimmt.
Jenseits von Copy-Paste: Backstage mit KI-gestützter Entwicklung aufbauen
Wie Claude Sonnet 4.5 und GitHub Copilot uns durch das Labyrinth von Custom-Backstage-Integrationen geholfen haben Das Backstage-Versprechen (und die Realität)
MCP-Server deklarativ mit Toolhive auf Kubernetes betreiben
Kurzer Read (~6–7 Min) – fokussiert auf den operativen Teil der Model Context Protocol (MCP) Enablement. 1. Praxisproblem Ein einzelner MCP-Server ist trivial.
LiteLLM + MCP Integration: LLMs sicher mit Tools verbinden (mit n8n-Alternative)
Einleitung Reiner Modellzugriff erzeugt selten nachhaltigen Unternehmensnutzen. Wirklicher Hebel entsteht, wenn Sprachmodelle sicher Werkzeuge aufrufen können
Postman MCP Server + GitHub Copilot: Jede API zum KI-Tool machen
Die Welt der KI entwickelt sich rasant weiter und mit ihr die Art und Weise, wie wir mit APIs und Infrastrukturen interagieren. Bei Infralovers freuen wir uns
Model Context Protocol (MCP) erklärt: Der Turbo für die Enterprise KI
Die Model Context Protocol (MCP) Spezifikation wurde vom KI-Forschungsunternehmen Anthropic eingeführt. Seit seiner Veröffentlichung hat es eine breite
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