MCP Registry aufbauen – so geht‘s

Eine MCP Registry kann Unternehmen als Discovery Point für KI-Agenten dienen. Wenn sie richtig aufgesetzt wird.Rob Schultz / Shutterstock



Model Context Protocol (MCP) liegt im Trend, um KI-Agenten und Enterprise-Systeme miteinander zu verbinden. Unter diesem Paradigma programmieren Entwickler API-Aufrufe an externe Systeme nicht mehr manuell – und auch Benutzer klicken nicht mehr auf einen „Integrationsknopf“. Vielmehr suchen Agentic-AI-Systeme autonom nach verfügbaren MCP-Servern und callen MCP-Tools.



Eine MCP Registry bietet die Möglichkeit, verfügbare MCP-Server zu katalogisieren und agentische Workflows zu steuern. Das verkürzt unter anderem die Integrationszeit. Allerdings bringt es auch gewaltige technische Herausforderungen mit sich, eine MCP Registry aufzubauen – egal ob Sie eine existierende umfunktionieren oder eine eigene aufsetzen.



In diesem Artikel lesen Sie,




was eine solide, funktionsfähige MCP Registry ausmacht,



welche Funktionen und Anforderungen dabei eine tragende Rolle spielen,



wie Sie zwischen privater und öffentlicher Registry entscheiden, und



welche Best Practices sich in Sachen MCP Registry empfehlen.




MCP Registry erklärt



Eine MCP Registry dient als zentrale Informationsquelle für MCP-Server. Es handelt sich um einen Katalog zugelassener, konformer MCP-Server und -Tools, die innerhalb einer Enterprise-Umgebung verfügbar sind und für KI-Agenten freigegeben werden können. Indem KI-Agenten auf einen Endpunkt der Registry verwiesen werden, können Unternehmen KI-Workflows mit Lese- und Schreibzugriff auf Engineering-, Business- und SaaS-Systeme ausstatten, die für die Nutzung im Unternehmen konfiguriert sind. „Eine gute MCP Registry ist mehr als nur ein Tool-Verzeichnis – es ist Teil der Control Plane“, merkt Derek Ashmore, Agentic AI Enablement Principal bei Asperitas Consulting, an.



Aktuell existiert eine Handvoll öffentlicher MCP Registries – von offen bis kuratiert. Eines der bekanntesten Beispiele ist die offizielle MCP Registry auf GitHub. Sie bietet einen Open-Source-Katalog von MCP-Servern inklusive einer REST API für Search- und Discovery-Zwecke. Diese Registry steht darüber hinaus im Einklang mit der MCP-Registry-Spezifikation – einer standardisierten Methode, um interoperable MCP Registries aufzubauen. Andere öffentliche Ressourcen in diesem Bereich ähneln eher statischen Listen. Einige Beispiele sind etwa:




MCP.so,



Glama.ai,



Mastra.ai, oder auch



OpenTools.




Das quelloffene Tool MCP-Get stellt darüber hinaus eine interessante Befehlszeilenoption für die Interaktion zur Verfügung.



Auch immer mehr digitale Services integrieren inzwischen die MCP-Kataloge in ihre Plattformen:




Docker und Microsoft stellen beispielsweise kuratierte MCP Registries zur Verfügung, die auf ihre eigenen Plattform-Ökosysteme ausgerichtet sind.



GitHub hostet ein MCP-Serververzeichnis für eine einfache Installation – inklusive Steuerelementen für interne Registry-Konfigurationen.



Auch das Branchenkonsortium MACH Alliance fördert eine MCP-konforme Registry-Initiative.




Über diese Bemühungen hinaus richten einige Unternehmen inzwischen auch private, selbst gehostete Registries ein, um MCP intern kontrolliert zu nutzen. Zwar gibt es noch wenige Beispiele für private MCP Registries in Unternehmen, doch diese werden durch neue Funktionen in Infrastrukturplattformen unterstützt. So zeigt etwa das MCP Center auf Basis des Azure API Center, wie man eine MCP Registry in Azure erstellt. Und die Custom MCP Server Registry von Lunar.dev ermöglicht Administratoren ebenfalls, eigene, bereichsbezogene MCP Registries zu erstellen.



Das bringt eine MCP Registry



„Discoverability ist der größte Vorteil einer MCP Registry“, konstatiert Justin O’Connor, Gründer der Agentic-AI-Plattform Infracodebase, die ebenfalls eine öffentliche MCP Registry zur Verfügung stellt, um KI-Agenten mit Cloud-Anbietern zu verbinden. Eine gut aufgebaute MCP Registry könne laut dem Experten für Einheitlichkeit sorgen, was wiederum die Einführung, Wiederverwendung und Governance erleichtere. Insofern erfüllten MCP Registries eine ähnliche Funktion wie Package Registries für Software, meint O’Connor.



Und obwohl eine MCP Registry die zentralen Authentifizierungsanforderungen für jeden einzelnen MCP-Server nicht ersetze, trage sie dennoch zu Provenance und Lieferkettensicherheit bei, so der Gründer: „Eine MCP Registry kann als Quelle dienen, um MCP-Server zu verifizieren und zu aktualisieren, bevor diese KI-Agenten zur Verfügung gestellt werden.“



MCP Registry für Unternehmen – die Kernkomponenten



Obwohl sie Ähnlichkeiten zu traditionellen Software-Integrationskatalogen aufweisen, zeichnen sich MCP Registries durch einige einzigartige Merkmale aus. „Eine KI- oder MCP Registry als weiteren, statischen Katalog zu betrachten, wäre eine Fehler“, warnt etwa Christian Posta, Global Field CTO beim Plattformanbieter Solo.io.  



Die folgenden Elemente heben eine hochwertige MCP Registry von einem statischen Tool-Katalog ab. Die Wirksamkeit der Registry hängt darüber hinaus natürlich auch von den zugrundeliegenden Best Practices für MCP– und API-Sicherheit ab.



1. Reichhaltige Tool-Metadaten



Zunächst benötigt eine MCP Registry die grundlegenden Details, die erforderlich sind, damit MCP funktioniert, erklärt O’Connor: „Eine solide Registry muss die vom Protokoll geforderten Grundlagen unterstützen. Dazu gehören die Art der Serververbindung, der Transporttyp, die Server-URL sowie erforderliche Konfigurationen – etwa Umgebungsvariablen oder Secrets.“



Im nächsten Schritt folgen Details, um die Tool-Erkennung zu unterstützen: Eine MCP Registry muss Methoden bereitstellen, mit denen KI-Agenten die zugrundeliegenden MCP-Tools automatisch erkennen können. Das erfordere laut Posta Ressourcen, die semantische Suchen ermöglichen – etwa Embeddings von Tool-Namen, Beschreibungen und Input-Schemata sowie klare Zusammenfassungen. „Im Idealfall unterstützt dieser Experience Layer eine schrittweise Offenlegung, um Kontextfenster zu optimieren“, fügt der Entscheider hinzu.



William Collins, Director of Tech Evangelism beim Plattformanbieter Itential, sieht für die Discoverability neben anderen Metadaten auch semantische Hinweise als notwendig an: „Diese sollten reichhaltige semantische Metadaten flaggen, die über Endpunktbeschreibungen hinausgehen.“



2. Kontrollmöglichkeiten für Entwickler



Obwohl KI-Agenten eine MCP Registry programmgesteuert nutzen, muss diese weiterhin von menschlichen Entwicklern (höchstwahrscheinlich von Platform Engineers) gepflegt werden. Um Server hinzufügen, entfernen und Berechtigungen definieren zu können, sind daher entsprechende Kontrollfunktionen nötig. Insofern sei die Developer Experience ebenfalls ein wichtiger Aspekt von effektiven MCP Registries, gibt Ido Halevi, Director of Product Management beim Identity-Spezialisten Silverfort, zu bedenken: „Das bedeutet klare Dokumentation, Anwendungsbeispiele anderer Teams und Zuverlässigkeitssignale wie aktive Wartung und breite, Agenten-übergreifende Akzeptanz.“



Das sieht auch Jessica Kerr, Engineering Manager of Developer Relations beim Observability-Anbieter Honeycomb, so: „Teams müssen wissen, ob ein MCP-Server gewartet wird, wie weit verbreitet er ist und welche Risiken oder Berechtigungen er erfordert.“



Die Entwicklungsexpertin schlägt deshalb vor, auf leichtgewichtige Moderationskontrollen zu setzen, um zuverlässige von experimentellen MCP-Servern unterscheiden zu können.



3. Security Guradrails



Weil das Konzept der MCP Registry relativ neu ist, sind Sicherheitsstandards und -richtlinien noch im Entwicklungsstadium. Für Gil Feig, Mitbegründer und CTO des API-Plattformanbieters Merge, gleicht die derzeitige Situation einem Wild-West-Szenario. Entsprechend mahnt der Experte, auf robuste Security-Vorkehrungen und Berechtigungsgrenzen zu achten: „Eine gute MCP Registry sollte robuste Authentifizierung, Observability und Data Governance bieten – inklusive integrierter Regeln, proaktiver Warnmeldungen und Echtzeit-Protokollen.“



O’Connor weist an dieser Stelle darauf hin, dass der Support für benutzerspezifische Authentifizierung mithilfe moderner OAuth-Muster dazu beitrage, einen auf die Berechtigungen abgestimmten Zugriff sicherzustellen: „Gute Registries bevorzugen MCP-Server, die Benutzersitzungen ordnungsgemäß trennen, damit keine Daten verlorengehen.“



Halevi betont die Notwendigkeit eines Enforcements, das über die reine Tool-Erkennung hinausgeht: „Fehlt das, katalogisieren Sie einfach nur Risiken. Eine MCP Registry sollte dabei unterstützen können, zu kontrollieren, welche Agenten auf welche Tools zugreifen dürfen – und Berechtigungen dynamisch durchsetzen.“



4. Native API-Verarbeitung



Ohne natives API-Handling sind die Möglichkeiten einer MCP Registry begrenzt. Die Feinheiten der Kernauthentifizierung unterscheiden sich je nach MCP-Server – wobei jeder einzelne denselben strengen Sicherheitsmaßstäben unterliegen sollte wie eine standardmäßige API-Verbindung. Schließlich kann eine MCP Registry keinen Ersatz für grundlegende Sicherheitsaspekte bieten. Das ist auch Melissa Ruzzi, Director of AI beim Security-Anbieter AppOmni, bewusst: „Das Problem ist, dass viele KI-Anwendungen nicht über eine native API-Verarbeitung verfügen. In der Folge wird die MCP Registry als eine Möglichkeit betrachtet, die MCP-Authentifizierung zu steuern – was keine gute Praxis ist.“



Andere Experten sind sich grundsätzlich unsicher, ob Security Guardrails überhaupt auf Registry-Ebene angesiedelt sein sollten. So auch Dan Fink, AVP Software Architect beim Beratungsunternehmen Cognizant: „Guardrails und Berechtigungsgrenzen liegen eigentlich in der Verantwortung der zugrundeliegenden Agenten. Um diese Maßnahmen wirklich durchzusetzen, wären zusätzliche Ebenen erforderlich. Diese wären jedoch entweder zu schwerfällig – etwa neue Agenten als Intermediäre einzusetzen. Oder leicht zu fälschen wie einfache Guardrail-Tags.“



Deshalb betrachten einige Experten die MCP Registry eher als eine Art Abstraktionsschicht – wie Itantial-Experte Collins: „MCP Registries sollten Guardrails wie Berechtigungsgrenzen, Authentifizierungsanforderungen und Risikoklassifizierungen ausdrücken, damit Orchestrierungsschichten diese durchsetzen können. So wird die Registry nicht zum Bottleneck, beziehungsweise Single Point of Failure.“



Auch KI-Experte Ashmore plädiert für MCP Registries als schlanke Abstraktionsschicht: „Das ermöglicht, – im Gegensatz zu einer Registry, die jede zugrundeliegende Berechtigung direkt widerspiegelt – Berechtigungsnamen über Tools hinweg zu standardisieren, Rollenvorlagen wiederzuverwenden und Benutzertypen zu trennen.“



5. Lifecycle und Performance



Ergänzend zu Security Guradrails ist die MCP Registry auch dazu geeignet, Supply-Chain-Security- und -Monitoring-Funktionen einzuführen. „Dazu zählt etwa, Server zu überprüfen, bevor diese ‚discoverable‘ sind, Sicherheits- und Vulnerability-Scans sowie die Kontrolle darüber, was veröffentlicht werden darf. Darüber hinaus sollten MCP Registries auch Performance-Metriken und Fehler tracken“, erklärt Alex Salazar, Mitbegründer und CEO des Plattformanbieters Arcade.dev.



Marco Palladino, CTO und Mitbegründer der API-Plattform Kong, sieht zudem Observability für den gesamten KI-Datenpfad als essenzielles Feature einer MCP Registry auf Enterprise-Niveau an: „Unternehmen benötigen einen zentralen Überblick über die gesamte Tool-Nutzung, deren Zustand und mögliche Ausfälle, um Monitoring, Optimierung, Kostenmanagement und Compliance zu unterstützen. Anderenfalls sind sie mit fragmentierten Integrationen und erhöhten Betriebsrisiken konfrontiert.“



Über die oben genannten Bereiche hinaus erachten die Experten, mit denen wir gesprochen haben, weitere Anforderungen für MCP Registries im Unternehmenskontext als wichtig. Dazu zählen:




Tool-Fingerprinting innerhalb spezifischer Server,



eine Bridge zwischen privaten und öffentlichen Registries,



ein Ranking oder Scoring, basierend auf der bisherigen Performance, den Token-Kosten und anderen Attributen,



eine Namespace-Verifizierung, um Namenskonflikte zu vermeiden,



Validierungs-Layer, um Fehler zu erkennen, und



eine Zustandsüberwachung, um die Verfügbarkeit und Performance von Servern zu tracken.




MCP Registry – Public vs. Private



Grundsätzlich stehen Unternehmen mit Blick auf eine MCP Registry zwei Optionen offen: Entweder sie nutzen eine öffentliche MCP Registry oder sie richten eine private, selbst-gehostete ein. Beide Ansätze bringen ihre jeweiligen Vor- und Nachteile mit sich. „Eine öffentliche MCP Registry sollte vor der Nutzung sehr gründlich auf mögliche Sicherheitsrisiken geprüft werden“, empfiehlt etwa AppOmni-Managerin Ruzzi. Sie hält private Registries im Allgemeinen für sicherer, betont dabei jedoch, dass das Risikoniveau davon abhänge, wie die Registry implementiert wird.



Auch Kevin Cochrane, CMO beim Cloud-Hosting-Anbieter Vultr, mahnt zur Vorsicht bei Public Registries: „Das Ökosystem öffentlicher Registries ist noch nicht ausgereift. Wir brauchen wahrscheinlich eine Art ‚Hugging Face für MCP‘ – eine vertrauenswürdige Instanz, die Einträge validieren und einheitliche Standards definieren kann. Solange es diese nicht gibt, sollten Unternehmen insbesondere bei kleineren Registries von Drittanbietern Vorsicht walten lassen.“



Eine private MCP Registry könne Unternehmen hingegen dabei unterstützen, ihr Portfolio zu managen, so der Manager. Er empfiehlt: „Stellen Sie eine private MCP Registry in den Mittelpunkt der KI-Laufzeitumgebung. Das sollte eine Kerninfrastruktur sein, die dem Platform-Engineering-Team ermöglicht, zu kontrollieren, wie MCP-Server aufgebaut, getestet, bereitgestellt und überwacht werden.“



In vielen Fällen wird wahrscheinlich eine Kombination aus öffentlicher und privater Registry zum Einsatz kommen. Dazu könnte etwa ein Fork einer quelloffenen MCP Registry erstellt und dann an die spezifischen Unternehmensbedürfnisse angepasst werden. Andrei Denissov, Associate Director of Software Engineering bei Cognizant AI Lab, skizziert eine weitere Möglichkeit: „Auf der Grundlage einer veröffentlichten OpenAPI-Spezifikation eine Skelett-Service-Implementierung in einer Sprache Ihrer Wahl zu generieren, wäre auch eine Option.“



Umsetzungstipps für MCP Registries



Derzeit wird noch viel mit MCP Registries experimentiert. Dennoch ziehen die Entwickler an vorderster Front bereits erste Lehren – und erkennen Muster für gute und auch schlechte Designs. Die erste Erkenntnis ist dabei regelmäßig eher profaner Natur, wie Halevi verrät: „Bei der Zusammenarbeit mit Teams, die MCP im Enterprise-Maßstab einsetzen, zeigt sich vor allem, dass Registries schneller notwendig werden, als die meisten Unternehmen erwarten.“



Im nächsten Schritt werde denjenigen, die eine MCP Registry implementieren, dann bewusst, dass das nur eine Komponente eines großen Ganzen ist: „Unternehmen benötigen weit mehr als nur MCP Tool Discovery. Sie brauchen Autorisierungsmodelle für alle Agenten, eine verlässliche, mit Menschen verknüpfte Attribuierung sowie umfassende Observability hinsichtlich des Verhaltens von KI-Agenten und Inline-Durchsetzung.“



Die Anforderungen, so Halevi, steigen weiter, wenn viele MCP-Server in großem Maßstab betrieben werden. Dann würden auch Themen wie MCP-Serverorchestrierung sowie Key-, Versions- und Konfigurationsmanagement relevant.



Unternehmen, die voll auf MCP setzen, sollten eine entsprechende Registry als Kerninfrastruktur betrachten, die sämtliche architektonische Anforderungen abdeckt, die in Enterprise-Umgebungen angebracht sind. Oder wie Ebrahim Alareqi, Principal Machine Learning Engineer beim Plattformanbieter Incorta, es ausdrückt: „Eine MCP Registry sollte wie jede andere, ernstzunehmende Software behandelt werden. Soll heißen: strenge Versionierung, Lifecycle Management und Observability sind essenziell.“ (fm)