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Externe MCP-Server

Externe MCP-Server erweitern den CLYE AI um zusätzliche Fähigkeiten, die nicht direkt eingebaut sind. Damit kann ein Assistent auf weitere Systeme, Dienste oder Spezialfunktionen zugreifen.

Im Unterschied zu Integrierten MCP-Servern kommen diese Verbindungen nicht aus dem Produkt selbst, sondern werden zusätzlich angebunden.

Wann externe MCP-Server sinnvoll sind

Externe MCP-Server sind nützlich, wenn ein Assistent nicht nur mit internem Wissen oder eingebauten Werkzeugen arbeiten soll, sondern mit weiteren Diensten verbunden werden muss.

Typische Beispiele sind:

  • Kalender und Terminabstimmung
  • CRM- und Support-Systeme
  • Notizen, Wikis und Dokumentationstools
  • Entwickler- und Produktivsysteme
  • spezialisierte Recherche- oder Datendienste

Der einfache Grundablauf

Der typische Weg ist immer ähnlich:

  1. Du suchst einen passenden MCP-Server aus.
  2. Du kopierst dessen Verbindungs-URL.
  3. Du legst ihn im CLYE AI unter MCP-Server manuell an.
  4. Du meldest dich an, falls der Dienst eine Authentifizierung braucht.

Für dich als Nutzer zählt vor allem: Wenn ein Anbieter eine Streamable-HTTP-Verbindung bereitstellt, lässt sich der Dienst häufig direkt im CLYE AI anbinden.

Smithery-gehostete MCP-Server anbinden

Smithery ist für Nutzer vor allem ein Katalog für gehostete MCP-Server. Dort findest du Server für viele unterschiedliche Anwendungsfälle und bekommst direkt die URL, die du im CLYE AI eintragen musst.

Hinweis: Screenshot ist in der Quellanwendung vorhanden und wird hier nachgereicht.

Im Screenshot siehst du die typische Stelle, an der Smithery die Verbindung vorbereitet: rechts im Bereich Connect wird die URL angezeigt, die du anschließend im CLYE AI einträgst.

Der Ablauf ist:

  1. Öffne auf Smithery die Seite des gewünschten MCP-Servers.
  2. Suche im Bereich Connect nach der Verbindungs-URL.
  3. Kopiere die dort angezeigte URL.
  4. Wechsle im CLYE AI zu Einstellungen → MCP-Server.
  5. Klicke auf Manuell hinzufügen.
  6. Trage eine passende Server-ID ein, zum Beispiel calendar, notion, linear oder hubspot.
  7. Wähle als Typ den Eintrag Streaming HTTP.
  8. Füge die kopierte Smithery-URL in das Feld URL ein.
  9. Lasse Headers (JSON) leer, wenn der Anbieter keine zusätzlichen Header vorgibt.
  10. Speichere die Verbindung.

Danach erscheint der Server in deiner Liste der installierten MCP-Server.

Wenn der Server eine Anmeldung braucht

Manche Smithery-Server verlangen zusätzlich eine Anmeldung. In diesem Fall zeigt der CLYE AI nach dem Speichern typischerweise Anmeldung erforderlich an.

Dann gehst du so vor:

  1. Klicke beim verbundenen Server auf Anmelden.
  2. Führe die Freigabe beim angebundenen Dienst durch.
  3. Kehre danach in den CLYE AI zurück.
  4. Prüfe, ob der Server jetzt erreichbar ist und seine Tools verfügbar sind.

Du musst dafür in der Regel nichts lokal installieren.

Woran du eine gute Auswahl erkennst

  • der Dienst löst ein klares Problem im Alltag
  • die verfügbaren Tools passen wirklich zum Einsatzzweck
  • die Anmeldung ist nachvollziehbar
  • nur die wirklich nötigen Systeme werden verbunden

Wenn du neu damit startest, binde zuerst nur einen einzelnen externen MCP-Server an und prüfe, ob er im Alltag wirklich Mehrwert liefert.

Was du vermeiden solltest

  • mehrere neue externe Server gleichzeitig hinzufügen
  • Systeme ohne klaren fachlichen Nutzen verbinden
  • eingebaute und externe MCP-Server gedanklich vermischen
  • unnötige Zusatzkonfiguration eintragen, wenn die URL allein schon reicht

Kurz gesagt

Externe MCP-Server verbinden den CLYE AI mit zusätzlichen Diensten außerhalb des Produkts. Für Smithery-gehostete Server reicht meist: passende URL kopieren, im CLYE AI unter MCP-Server manuell als Streaming HTTP anlegen, speichern und bei Bedarf anmelden.

MCP-Tool-Calls: Nutzerkontext per _meta

Assistenten können optional den aktuellen Nutzerkontext an MCP-Tool-Calls weitergeben.

Wenn die Option aktiviert ist, wird bei MCP tools/call Requests folgendes Feld ergänzt:

{
  "_meta": {
    "clye.ai/user": {
      "id": "user-id",
      "email": "user@example.com",
      "personalSpaceId": "space-id"
    }
  }
}

Einstellung

Die Option ist pro Assistent konfigurierbar:

  • Einstellung: Nutzerkontext an MCP-Tools senden
  • Ort: Assistenten-Einstellungen → Advanced
  • Config-Feld: sendUserMetaToMcpTools
  • Standardwert: false

Damit ist das Verhalten opt-in und bleibt für neue Assistenten standardmäßig deaktiviert.

Inhalt

ctx.user enthält den Nutzerkontext des aktuell ausführenden Requests:

{
  id?: string;
  email?: string;
  personalSpaceId?: string;
}

Felder:

  • id: interne User-ID des Nutzers
  • email: E-Mail-Adresse des Nutzers, falls verfügbar
  • personalSpaceId: persönliche Space-ID des Nutzers; häufig relevant für Berechtigungen, Actor-Zuordnung und Auditing

Alle Felder sind optional, da MCP-Calls auch aus Kontexten ohne vollständigen Nutzerkontext kommen können.

Verhalten

Wenn sendUserMetaToMcpTools aktiviert ist:

  • ctx.user wird als _meta["clye.ai/user"] an MCP tools/call Requests angehängt.
  • Das gilt für normale MCP-Tool-Calls, direkte HTTP/SSE-MCP-Clients und Progress-Streaming-Calls.
  • Bereits vorhandene _meta-Werte (z. B. progressToken) bleiben erhalten.

Wenn die Option deaktiviert ist:

  • Es werden keine Nutzerdaten in _meta["clye.ai/user"] mitgeschickt.
  • Technische _meta-Werte wie progressToken können weiterhin vorhanden sein.

Wofür MCP-Server das nutzen können

MCP-Server können den Nutzerkontext verwenden für:

  • nutzerbezogene Berechtigungsprüfung
  • Audit-Logs und Nachvollziehbarkeit
  • Mandanten-/Space-Zuordnung über personalSpaceId
  • nutzerspezifische Datenfilter
  • personalisierte Antworten oder Aktionen

Datenschutz-Hinweis

email ist personenbezogen. MCP-Server sollten diesen Wert nur speichern oder weiterverarbeiten, wenn er wirklich benötigt wird. Für technische Zuordnung ist meist personalSpaceId ausreichend.