MCP-Tools
95+ Model Context Protocol-Tools für nahtlose Claude-Integration
Vorgefertigte Integrationen für GitHub, Docker, Browser-Automatisierung, Datenbanken und mehr. Verbinden Sie Adverant Nexus mit Claude Desktop oder Claude Code in Minuten.
Was ist MCP?
Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard zur Verbindung von KI-Modellen mit externen Tools und Datenquellen. Stellen Sie es sich als universellen Adapter vor, der Claude mit Ihren Anwendungen, Datenbanken und Diensten interagieren lässt.
Schnelle Integration
In Minuten verbunden, nicht Tagen
Standardmäßig sicher
Integrierte Authentifizierung und Berechtigungen
Erweiterbar
Eigene Tools einfach erstellen
Tool-Kategorien
GitHub-Integration
30+ ToolsVollständige GitHub-Operationen einschließlich Repositories, Issues, Pull Requests, Reviews und Code-Suche.
Hervorgehobene Tools:
create_repositoryfork_repositorycreate_pull_requestmerge_pull_requestcreate_issueupdate_issueadd_issue_commentcreate_branch+6 weitereDateisystem-Operationen
15+ ToolsLesen, Schreiben, Bearbeiten und Verwalten von Dateien und Verzeichnissen mit erweiterten Suchfunktionen.
Hervorgehobene Tools:
read_text_fileread_media_fileread_multiple_fileswrite_fileedit_filecreate_directorylist_directorydirectory_tree+3 weitereBrowser-Automatisierung
20+ ToolsVolle Browser-Steuerung mit Playwright einschließlich Navigation, Interaktion und Screenshot-Aufnahme.
Hervorgehobene Tools:
browser_navigatebrowser_snapshotbrowser_clickbrowser_typebrowser_fill_formbrowser_screenshotbrowser_evaluatebrowser_wait_for+5 weitereDocker-Verwaltung
10+ ToolsContainer- und Image-Verwaltung mit Docker-Befehlen und Kubernetes-Operationen.
Hervorgehobene Tools:
docker_commandkubectl_commandget_k8s_podsget_k8s_servicesapply_k8s_manifestdelete_k8s_resourcerestart_serviceget_logsDatenbank-Tools
15+ ToolsAbfragen und Verwalten von PostgreSQL, Redis, Neo4j und Qdrant Datenbanken.
Hervorgehobene Tools:
query_databasebrain_store_memorybrain_recall_memorybrain_store_documentbrain_retrievebrain_store_entitybrain_query_entitiesbrain_get_entity+1 weitereWeb Scraping
5+ ToolsErweitertes Web Scraping mit Firecrawl zur Inhaltsextraktion und Suche.
Hervorgehobene Tools:
firecrawl_scrapefirecrawl_searchfirecrawl_crawlfirecrawl_mapfirecrawl_extractInstallation
In unter 5 Minuten mit MCP-Tools starten
1Adverant Nexus starten
Stellen Sie sicher, dass Adverant Nexus mit Docker Compose läuft:
# Clone and start the platform
git clone https://github.com/adverant/nexus-platform.git
cd nexus-platform
docker-compose up -d
# Verify MCP server is running
curl http://localhost:9120/health2Claude Desktop konfigurieren
Fügen Sie den MCP-Server zu Ihrer Claude Desktop Konfiguration hinzu:
# Edit Claude Desktop config
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"description": "95+ tools for AI integration"
}
}
}Starten Sie Claude Desktop nach der Aktualisierung der Konfiguration neu.
3Verbindung testen
Überprüfen Sie, ob Claude auf die MCP-Tools zugreifen kann:
Fragen Sie Claude:
"Welche MCP-Tools sind von Adverant Nexus verfügbar?"
Konfigurationsbeispiele
Grundkonfiguration
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus",
"timeout": 30000,
"retries": 3
}
}
}Produktionskonfiguration
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "https://api.adverant.ai",
"name": "Adverant Nexus",
"apiKey": "your_api_key_here",
"timeout": 60000,
"retries": 3,
"ssl": {
"verify": true,
"cert": "/path/to/cert.pem"
}
}
}
}Mehrere Server
{
"mcpServers": {
"adverant-nexus": {
"url": "http://localhost:9120",
"name": "Adverant Nexus"
},
"github": {
"url": "http://localhost:9121",
"name": "GitHub MCP Server"
},
"filesystem": {
"url": "http://localhost:9122",
"name": "Filesystem MCP Server"
}
}
}Nutzungsbeispiele
GitHub-Operationen
Bitten Sie Claude, GitHub-Operationen durchzuführen:
Example 1:
"Create a new issue in the adverant/nexus repo titled 'Add rate limiting' with the description 'We need to implement rate limiting on the API endpoints'"
Example 2:
"Search for all open pull requests in the adverant/nexus repo that mention 'authentication'"
Example 3:
"Create a new branch called 'feature/api-v2' from main in the adverant/nexus repo"
Dateisystem-Operationen
Mit Dateien und Verzeichnissen arbeiten:
Example 1:
"Read the contents of /src/app/page.tsx and show me the component structure"
Example 2:
"Search for all TypeScript files in the /src directory that import React"
Example 3:
"Create a new directory at /src/components/cards if it doesn't exist"
Gedächtnis und Wissensgraph
Informationen speichern und abrufen:
Example 1:
"Store this information: The API uses port 9100 for GraphRAG and port 9101 for MageAgent"
Example 2:
"What ports does the Adverant Nexus platform use?"
Example 3:
"Search my memories for information about Docker configuration"
Server-Integration
Integrieren Sie Adverant Nexus MCP-Tools in Ihre eigenen Anwendungen
Node.js-Integration
import { MCPClient } from '@anthropic-ai/mcp-client';
// Connect to Adverant Nexus MCP server
const client = new MCPClient({
url: 'http://localhost:9120',
apiKey: process.env.NEXUS_API_KEY,
});
await client.connect();
// List available tools
const tools = await client.listTools();
console.log('Available tools:', tools.length);
// Execute a tool
const result = await client.executeTool({
name: 'brain_store_memory',
parameters: {
content: 'Important information about the project',
tags: ['project', 'documentation'],
},
});
console.log('Memory stored:', result);
// Disconnect
await client.disconnect();Tool-Erkennung
Alle verfügbaren Tools programmatisch entdecken
Alle Tools auflisten
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools
# Response
{
"tools": [
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
}
}
},
// ... 94 more tools
]
}Tool-Details abrufen
# HTTP request
GET http://localhost:9120/tools/brain_store_memory
# Response
{
"name": "brain_store_memory",
"description": "Store a memory with VoyageAI embeddings for long-term recall",
"category": "Memory",
"parameters": {
"content": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "Memory content to store"
},
"tags": {
"type": "array",
"items": { "type": "string" },
"required": false,
"description": "Tags for categorization"
},
"metadata": {
"type": "object",
"required": false,
"description": "Additional metadata"
}
},
"examples": [
{
"description": "Store a customer preference",
"parameters": {
"content": "Customer prefers email communication",
"tags": ["customer", "preference"]
}
}
]
}