AI-Tooling · MCP-Server

MCP-Server – Zitate-Sammlung

Alleinentwicklung · MCP-Framework, JSON-Persistenz, AI-First-Workflow

MCPTypeScriptJSONAI-First
Code auf GitHub (öffnet in neuem Tab)

Problem & Ziel

Inspirierende Zitate sammeln, kategorisieren und gezielt oder zufällig wiederfinden – direkt im AI-Chat. Umgesetzt als MCP-Server, dessen Tools Claude als Werkzeuge nutzen kann.

Herausforderung

Eine robuste Tool-Schnittstelle bauen: case-insensitive Suche über Zitattext und drei Tag-Typen (Autor, Thema, Sprache), Batch-Import mehrerer Zitate, zuverlässige JSON-Persistenz und fehlertolerantes Verhalten bei ungültigen Eingaben.

Lösung

Datenmodell mit eindeutiger ID, Text, Erstellungsdatum und Tags entworfen; Tools für Speichern, Batch-Import, Suche, gefiltertes Zufalls-Zitat und Löschen implementiert und über die MCP-Schnittstelle angebunden. Entwickelt nach dem AI-First-Ansatz und mit Claude als MCP-Client getestet.

Learnings

Wie MCP als Brücke zwischen KI-Assistenten und eigenen Daten funktioniert – vom Tool-Design über robuste Fehlerbehandlung bis zum Testen mit einem echten MCP-Client.

Einblicke in das Projekt

Chat-Fenster, in dem der MCP-Server ein Werkzeug zum Speichern eines Zitats aufruft.
Suchergebnis des MCP-Servers: gefundene Zitate zu einem Themen-Tag.
Ausgabe eines zufälligen Zitats durch den MCP-Server im Chat.