MCP-Server
Einen MCP-Server verbinden. Dann einfach sagen, was zu tun ist.
Das Model Context Protocol lässt einen KI-Agenten echte Werkzeuge benutzen, statt sie nur zu beschreiben. Ottermind hostet die Verbindung: kein lokaler Prozess, keine JSON-Datei von Hand, kein Neustart. Wähle unten einen Server oder füge eine beliebige MCP-URL ein.
Server, die du heute verbinden kannst
Jeder davon ist eine funktionierende Verbindung in Ottermind, kein Verzeichniseintrag.
- Playwright MCP
Playwright MCP drives a real browser from an AI agent using accessibility snapshots instead of pixel guessing. Ottermind ships the same model as built-in tools, so a browser task works in a fresh chat with nothing to install.
BrowserEingebaut - GitHub MCP server
A GitHub MCP server lets an agent read repositories, issues and pull requests instead of pasting code into chat. Ottermind connects GitHub over OAuth, so the agent works against your real repos with the scopes you approve.
EntwicklungOAuth-Connector - Notion MCP
Notion MCP gives an agent search and write access to your workspace. Ottermind connects Notion over OAuth and keeps the pages it reads as task context, so follow-up questions do not need the same links again.
Doks & WissenOAuth-Connector - Linear MCP
Linear MCP lets an agent read and update issues, projects and cycles. Ottermind connects Linear over OAuth with read access by default — write scopes stay off until you grant them.
EntwicklungOAuth-Connector - Supabase MCP
Supabase MCP exposes your project's schema and data to an agent so it can answer questions in SQL rather than guesswork. Ottermind treats it as a managed connector — no local process, no config file to maintain.
DatenbankVerwaltetes MCP - Slack MCP server
A Slack MCP server lets an agent search conversations and post updates. Ottermind connects Slack over OAuth with search and channel reads on by default, and keeps posting behind an explicit write scope.
Team-ChatOAuth-Connector - Sentry MCP
Sentry MCP puts your error stream in reach of an agent, so a stack trace can be read, grouped and explained without leaving the task. Ottermind connects it as a managed connector.
MonitoringVerwaltetes MCP - Stripe MCP
Stripe MCP lets an agent read customers, subscriptions, invoices and payment events. Ottermind connects it as a managed connector, and any write operation asks for confirmation before it runs.
ZahlungenVerwaltetes MCP - Gmail MCP
Gmail MCP gives an agent search and drafting access to your inbox. Ottermind connects Gmail over OAuth with read-only scope by default; sending and drafting are separate grants you turn on deliberately.
E-MailOAuth-Connector - Vercel MCP
Vercel MCP lets an agent read projects, deployments and build logs. Ottermind connects it as a managed connector, so a failed deploy can be diagnosed in the same task where you fix it.
EntwicklungVerwaltetes MCP
Eigenen MCP-Server einbinden
Füge einen beliebigen MCP-Endpunkt in Ottermind ein: Er wird geprüft, seine Werkzeuge werden aufgelistet und stehen im selben Gespräch bereit. Selbst hinzugefügte Server bleiben privat in deinem Workspace.
Eigenen MCP-Server hinzufügenFragen zu MCP, die wirklich gestellt werden
Was ist ein MCP-Server?
Ein MCP-Server ist ein kleines Programm, das die Fähigkeiten eines Systems — einer Datenbank, eines Postfachs, eines Browsers — über das Model Context Protocol bereitstellt, ein gemeinsames Format, das KI-Agenten verstehen. Statt pro Modell eine eigene Integration zu schreiben, betreibst du einen Server, den jeder MCP-fähige Agent nutzen kann.
Was bedeutet MCP in der KI?
MCP steht für Model Context Protocol. Es standardisiert, wie ein KI-Modell externe Werkzeuge findet und aufruft und wie diese Ergebnisse zurückgeben. Deshalb kann ein Agent dein Notion durchsuchen, einen Sentry-Stacktrace lesen und einen Browser-Tab öffnen, ohne drei maßgeschneiderte Integrationen.
MCP vs. API — was ist der Unterschied?
Eine API richtet sich an Entwickler, die zuerst die Doku lesen. MCP richtet sich an das Modell: Der Server beschreibt seine Werkzeuge, Argumente und Ergebnisse zur Laufzeit selbst, sodass der Agent entdecken kann, was verfügbar ist. MCP-Server sitzen meist auf einer bestehenden API, statt sie zu ersetzen.
Welche MCP-Server unterstützt Ottermind?
Die Liste auf dieser Seite zeigt, was heute verbindbar ist: Browsersteuerung im Playwright-Stil sowie GitHub, Notion, Linear, Supabase, Slack, Sentry, Stripe, Gmail und Vercel. Jeden weiteren MCP-Server kannst du per URL ergänzen.
Muss ich einen MCP-Server lokal betreiben?
Nein. Ottermind hostet die Verbindung für die hier gelisteten Server — kein Prozess, den du am Leben halten musst, keine Konfigurationsdatei. Wenn du doch einen lokalen Server willst, erreicht ihn die Desktop-App auf deinem eigenen Rechner.
Kann ich meinen eigenen MCP-Server hinzufügen?
Ja. Füge die Server-URL ein: Ottermind prüft sie, listet die Werkzeuge und macht sie im Gespräch verfügbar. Hinzugefügte Server bleiben privat in deinem Workspace, und schreibende Werkzeuge fragen vor der Ausführung nach.
Worauf kann der Agent tatsächlich zugreifen?
Nur auf das, was du freigibst. OAuth-Verbindungen starten schreibgeschützt und halten Schreibrechte getrennt, verwaltete MCP-Verbindungen sind pro Workspace begrenzt, und schreibende Vorgänge brauchen eine ausdrückliche Bestätigung. Jede Verbindung lässt sich jederzeit prüfen oder widerrufen.
Funktioniert das mit Claude?
Ja. Ottermind läuft auf Claude-Modellen und spricht MCP, ein verbundener Server steht dem Agenten also in jeder Aufgabe zur Verfügung. Du musst keine Desktop-Konfigurationsdatei bearbeiten.
Schluss mit Konfigurieren. Fang mit der Aufgabe an.
Verbinde, was du nutzt, beschreibe das Ergebnis und bekomme etwas Bearbeitbares — kein Protokoll von Werkzeugaufrufen.
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