Sind Sie bereit, Ihre KI-Workflows mit dem MCP-Server auf Netlify zu optimieren? Stellen Sie sich vor, Sie geben Ihren KI-Agenten – wie Claude, Cursor oder VS Code Copilot – eine direkte Verbindung zu den Tools und Daten Ihrer Plattform, alles gehostet auf Netlify’s schlanker serverloser Infrastruktur. In diesem unterhaltsamen, lockeren Leitfaden gehen wir Schritt für Schritt durch, was der MCP-Server auf Netlify ist, warum er großartig ist und wie man ihn erstellt, bereitstellt und hostet. Außerdem testen wir ihn mit einem coolen Beispiel, um sicherzustellen, dass er funktioniert. Tauchen wir ein und machen Sie Ihre KI smarter!
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Was ist ein MCP-Server und warum Netlify?
Das Model Context Protocol (MCP) ist wie ein universeller Adapter für KI-Agenten. Es ist ein offener, leichtgewichtiger Standard, der es KI-Clients (zum Beispiel Claude Desktop oder Cursor) ermöglicht, mit Servern zu kommunizieren, die Tools, Daten und Prompts bereitstellen. Das bedeutet, dass Ihre KI in Echtzeit mit den Funktionen Ihrer App interagieren kann, wodurch sie kontextbezogen und wesentlich nützlicher wird.
Ihren MCP-Server auf Netlify zu hosten, ist ein Kinderspiel. Netlify’s serverlose Plattform ist skalierbar, wartungsarm und perfekt für die Bereitstellung von MCP-Servern geeignet. Sie übernimmt die Schwerstarbeit – Verkehrsspitzen, Updates und Sicherheit –, sodass Sie sich auf den Aufbau cooler KI-Integrationen konzentrieren können. Egal, ob Sie KI zu einem Blog, einer E-Commerce-Website oder einer benutzerdefinierten App hinzufügen, der MCP-Server auf Netlify macht es nahtlos.

Warum Sie das Hosting von MCP-Servern auf Netlify lieben werden
Hier ist, warum der MCP-Server auf Netlify ein Wendepunkt ist:
- Skalierbare Leistung: Netlify’s serverlose Funktionen bewältigen Verkehrsspitzen mühelos.
- Einfache Bereitstellung: Pushen Sie auf GitHub, und Netlify stellt Ihren Server automatisch bereit. Kein DevOps-Abschluss erforderlich!
- KI-freundlich: Verbindet KI-Agenten mit den Daten und Tools Ihrer Plattform mit minimalem Aufwand.
- Geringer Overhead: Serverlos bedeutet, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, wodurch die Kosten niedrig gehalten werden.
Bereit, Ihre KI zum Leben zu erwecken? Richten wir Ihren MCP-Server auf Netlify ein!

MCP-Server auf Netlify erstellen, bereitstellen und hosten
Voraussetzungen
Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:
- Node.js 20+: Für die lokale Entwicklung und Ausführung der Netlify CLI (nodejs.org/en/download).
- Netlify-Konto: Registrieren Sie sich unter netlify.com.
- Netlify CLI: Wir werden diese zum Testen und Bereitstellen installieren.
- Git: Für Versionskontrolle und Bereitstellung.
- MCP-kompatibler Client: Claude Desktop, Cursor, Windsurf oder VS Code Copilot zum Testen.
- GitHub-Konto: Optional, für Git-basierte Bereitstellung.
Schritt 1: Ihr Netlify-Projekt einrichten
Projektstruktur einrichten:
- Erstellen Sie einen neuen Projektordner (z.B.
mcp-netlify
). - Erstellen Sie darin ein Verzeichnis
/netlify/functions
für Ihren MCP-Servercode.
Beispielstruktur:
/mcp-netlify
/netlify
/functions
mcp.js
Eine Netlify-Site erstellen:
- Melden Sie sich bei app.netlify.com an.
- Klicken Sie auf Neue Site von Git oder erstellen Sie eine neue Site manuell.
- Wenn Sie Git verwenden, verbinden Sie Ihr GitHub-/GitLab-/Bitbucket-Repository später.
Schritt 2: Die MCP-Serverfunktion implementieren
Erstellen Sie die Datei mcp.js
in /netlify/functions
, um Ihren MCP-Server auf Netlify zu definieren. Dies verwendet das MCP SDK, um Tools, Ressourcen und Prompts für KI-Clients bereitzustellen.
Hier ist ein Beispiel für mcp.js
:
import { StreamableHTTPServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.js";
import { toFetchResponse, toReqRes } from "fetch-to-node";
import { z } from "zod";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import {
CallToolResult,
ReadResourceResult,
JSONRPCError
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
// Netlify serverless function handler which handles all inbound requests
export default async (req: Request) => {
try {
// for stateless MCP, we'll only use the POST requests that are sent
// with event information for the init phase and resource/tool requests
if (req.method === "POST") {
// Convert the Request object into a Node.js Request object
const { req: nodeReq, res: nodeRes } = toReqRes(req);
const server = getServer();
const transport = new StreamableHTTPServerTransport({
sessionIdGenerator: undefined,
});
await server.connect(transport);
const body = await req.json();
await transport.handleRequest(nodeReq, nodeRes, body);
nodeRes.on("close", () => {
console.log("Request closed");
transport.close();
server.close();
});
return toFetchResponse(nodeRes);
}
return new Response("Method not allowed", { status: 405 });
} catch (error) {
console.error("MCP error:", error);
return new Response(
JSON.stringify({
jsonrpc: "2.0",
error: {
code: -32603,
message: "Internal server error",
},
id: '',
} satisfies JSONRPCError),
{
status: 500,
headers: { "Content-Type": "application/json" }
}
);
}
};
function getServer(): McpServer {
// initialize our MCP Server instance that we will
// attach all of our functionality and data.
const server = new McpServer(
{
name: "acme-devtool-server",
version: "1.0.0",
},
{ capabilities: { logging: {} } }
);
server.tool(
"run-analysis-report",
"Checks the data available in Acme Devtool and returns all of the important data regarding the latest numbers.",
{
days: z.number().describe("Number of days to analyze").default(7),
},
async (
{ days },
): Promise<CallToolResult> => {
const random = Math.random() * 100;
return {
content: [
{
type: "text",
text: JSON.stringify({
lastNDays: days,
data: Array.from({ length: days }, (_, i) => `Day ${i + 1} had ${random * days} growth.`),
}),
},
],
};
}
);
// providing a resource for agents that might need to take a given report
// and parse the information in it
server.resource(
"interpreting-reports",
"acme://interpreting-reports",
{ mimeType: "text/plain" },
async (): Promise<ReadResourceResult> => {
return {
contents: [
{
uri: "acme://interpreting-reports",
text: `Reports from Acme will include an array of text that informs the growth of over that number of days. It's unstructured text but is consistent so parsing the information can be based on looking at a single line to understand where the data is.`,
},
],
};
}
);
return server;
};
// Ensure this function responds to the <domain>/mcp path
// This can be any path you want but you'll need to ensure the
// mcp server config you use/share matches this path.
export const config = {
path: "/mcp"
};
Dies erstellt einen serverlosen MCP-Endpunkt unter /.netlify/functions/mcp
. Passen Sie tools
, resources
und prompts
an die Anforderungen Ihrer App an (z.B. API-Aufrufe, Datenbankabfragen).
Schritt 3: Abhängigkeiten installieren
Initialisieren Sie in Ihrem Projektordner ein Node.js-Projekt und installieren Sie das MCP SDK:
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk
Schritt 4: Lokale Entwicklung und Tests
- Netlify CLI installieren:
npm install -g netlify-cli
2. Lokal ausführen:
netlify dev
Dies startet einen lokalen Server unter http://localhost:8888
. Ihr MCP-Server auf Netlify wird verfügbar sein unter:
http://localhost:8888/.netlify/functions/mcp
3. Mit MCP Inspector testen:
Verwenden Sie den MCP Inspector, um Ihren Server zu überprüfen:
npx @modelcontextprotocol/inspector npx mcp-remote@next http://localhost:8888/mcp
Öffnen Sie http://localhost:6274 in Ihrem Browser, um die Tools und Ressourcen Ihres Servers interaktiv zu erkunden.

Schritt 5: Ihren MCP-Server auf Netlify bereitstellen
Sie haben zwei Bereitstellungsoptionen:
Option 1: Git-basierte Bereitstellung
- Pushen Sie Ihr Projekt in ein GitHub-, GitLab- oder Bitbucket-Repository.
- Verknüpfen Sie in Netlify das Repository mit Ihrer Site unter Site configuration > Build & deploy.
- Netlify stellt bei jedem Push auf Ihren Hauptzweig automatisch bereit.

Option 2: CLI-Bereitstellung
Stellen Sie direkt mit der Netlify CLI bereit:
netlify deploy
Für die Produktion:
netlify deploy --prod
Nach der Bereitstellung ist Ihr MCP-Server auf Netlify live unter:
https://your-site-name.netlify.app/.netlify/functions/mcp
Beachten Sie die URL für den nächsten Schritt.
Schritt 6: MCP-Clients mit Ihrem Netlify MCP-Server verbinden
Konfigurieren Sie Ihren KI-Client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf oder VS Code Copilot), um sich mit Ihrem bereitgestellten MCP-Server auf Netlify zu verbinden. Verwenden Sie eine dieser Konfigurationen:
Für lokale Tests
{
"mcpServers": {
"my-netlify-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote@next",
"http://localhost:8888/mcp"
]
}
}
}
Für bereitgestellten Server
{
"mcpServers": {
"my-netlify-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote@next",
"https://your-site-name.netlify.app/mcp"
]
}
}
}
Ersetzen Sie your-site-name.netlify.app
durch die tatsächliche URL Ihrer Netlify-Site.
Client-Konfiguration
Claude Desktop:
- Gehen Sie zu Einstellungen > Entwickler > Konfiguration bearbeiten.
- Öffnen Sie
claude_desktop_config.json
, fügen Sie die Konfiguration ein und speichern Sie. - Starten Sie Claude Desktop neu.

Cursor:
- Gehen Sie zu Einstellungen > Tools und Integrationen > Benutzerdefinierten MCP-Server hinzufügen.
- Fügen Sie die Konfiguration ein und speichern Sie.
- Wechseln Sie im Chat-Panel zum Agentenmodus.

VS Code Copilot:
- Öffnen Sie die Einstellungen (
Strg+,
oderCmd+,
). - Suchen Sie nach „MCP“ und aktivieren Sie es unter Funktionen > Chat.
- Klicken Sie auf In settings.json bearbeiten, fügen Sie die Konfiguration ein und speichern Sie.

Schritt 7: Ihren MCP-Server testen
Testen wir Ihren MCP-Server auf Netlify mit einem Beispiel-Prompt in Ihrem MCP-Client:
Können Sie mit dem MCP-Server auf Netlify einen Bericht für die letzten 3 Tage erstellen?
Wenn Sie das obige Beispiel mcp.js
verwendet haben, sollte die KI mit etwas Ähnlichem antworten:

Dies bestätigt, dass Ihr Server funktioniert. Passen Sie Ihre mcp.js
an, um echte Tools (z.B. API-Integrationen, Datenbankabfragen) für komplexere Aufgaben hinzuzufügen.
Schritt 8: Überprüfen und Debuggen
- Führen Sie den MCP Inspector auf Ihrem bereitgestellten Server aus:
npx @modelcontextprotocol/inspector npx mcp-remote@next https://your-site-name.netlify.app/mcp
- Überprüfen Sie die Funktionsprotokolle von Netlify im Netlify-Dashboard auf Fehler.
- Nutzen Sie Netlify’s Analysen, um die Nutzung zu überwachen und die Leistung zu optimieren.
- Fügen Sie Authentifizierung (z.B. API-Schlüssel) über Netlify’s Umgebungsvariablen für die Sicherheit hinzu.
Best Practices für MCP-Server auf Netlify
- Halten Sie es zustandslos: Gestalten Sie Funktionen als kurzlebig, da serverlose Aufrufe keinen Zustand beibehalten.
- Geheimnisse sichern: Speichern Sie API-Schlüssel oder Tokens in Netlify’s Umgebungsvariablen (Site configuration > Environment variables).
- Hybride Einrichtung: Wenn Ihr Client kein Streaming unterstützt, führen Sie einen lokalen MCP-Proxy aus, um eine Brücke zu Ihrem Netlify-Server zu schlagen.
- Versionskontrolle: Verwenden Sie Git für die Zusammenarbeit und einfache Rückgängigmachung.
- Leistung optimieren: Minimieren Sie die Ausführungszeit der Funktion, um Latenz und Kosten zu reduzieren.
Tipps zur Fehlerbehebung
- Server antwortet nicht? Überprüfen Sie die Netlify CLI-Protokolle (
netlify dev
) oder die Funktionsprotokolle auf Fehler. - Client-Verbindungsprobleme? Überprüfen Sie die MCP-Konfigurations-URL und starten Sie den Client neu.
- Inspector funktioniert nicht? Stellen Sie sicher, dass das MCP Inspector-Paket aktualisiert ist (
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
). - Ratenbegrenzungen? Überwachen Sie die Funktionsnutzung von Netlify und passen Sie sie an Szenarien mit hohem Datenverkehr an.
Warum MCP-Server auf Netlify hosten?
Der MCP-Server auf Netlify passt perfekt zu KI-gesteuerten Workflows. Netlify’s serverlose Plattform skaliert mühelos, sodass Ihr MCP-Server Tausende von KI-Anfragen ohne Abstürze verarbeiten kann. Darüber hinaus machen die Git-basierte Bereitstellung und die CLI Updates zum Kinderspiel. Egal, ob Sie einen Chatbot, ein Content-Management-Tool oder eine E-Commerce-Integration erstellen, das Hosting Ihres MCP-Servers auf Netlify stellt sicher, dass Ihre KI-Agenten Live- und dynamischen Zugriff auf die Funktionen Ihrer Plattform haben.
Sie könnten zum Beispiel ein MCP-Tool erstellen, um Benutzerdaten aus der API Ihrer App abzurufen oder automatisierte Workflows basierend auf KI-Prompts auszulösen. Die serverlose Einrichtung bedeutet, dass Sie keine Server verwalten müssen – einfach Code schreiben, bereitstellen und Netlify den Rest erledigen lassen.
Fazit
Und da haben Sie es! Sie haben gerade gelernt, wie man einen MCP-Server auf Netlify erstellt, bereitstellt und hostet, wodurch Ihre KI-Agenten zu Produktivitäts-Kraftpaketen werden. Von der Einrichtung einer einfachen serverlosen Funktion bis zur Verbindung mit Claude, Cursor oder VS Code macht dieser Leitfaden die Integration von KI in Ihre Plattform einfach. Unser Test-Prompt – „Verarbeite die Anfrage: Hallo, Netlify!“ – zeigt, wie unkompliziert der Einstieg ist.
Bereit, weiterzugehen? Fügen Sie Ihrer mcp.js
benutzerdefinierte Tools hinzu, wie API-Aufrufe oder Datenbankabfragen, und beobachten Sie, wie Ihre KI erstaunliche Dinge tut.
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