Was ist eine MCP Registry?

Was ist eine MCP Registry?

Im Februar 2025 entstand die MCP Registry als zentrale Plattform für das Ökosystem des Model Context Protocol (MCP) mit dem Ziel, die Erkennung, Registrierung und den Zugriff auf MCP-Server zu standardisieren. 

Bis zum Start mussten sich MCP-Anwender durch fragmentierte Serverlisten, private Implementierungen und von der Community gepflegte Kataloge navigieren, was die Tool-Integration und Interoperabilität erschwerte.

Die MCP Registry behebt diese Probleme, indem sie als zentrale Vertrauensquelle („Single Source of Truth“) für öffentlich zugängliche MCP-Server fungiert und gleichzeitig die Erstellung öffentlicher oder privater Sub-Registries ermöglicht, die auf spezifische Client-Anforderungen zugeschnitten sind. Durch die Bereitstellung strukturierter Metadaten, API-Schemas und Mechanismen zur Community-Moderation ermöglicht sie Entwicklern und Unternehmen, MCP-Server zuverlässig zu entdecken und mit ihnen zu interagieren. 

Fundamente wie dieses verbessern nicht nur die Zugänglichkeit und Governance, sondern beschleunigen auch die Einführung kontextbewusster KI-Anwendungen im gesamten Ökosystem.

Bedeutung der MCP Registry

Die MCP Registry ist ein zentraler, offener Katalog und eine API für das Ökosystem des Model Context Protocol (MCP). Sie standardisiert, wie MCP-Server entdeckt, registriert und aufgerufen werden. MCP selbst definiert ein Protokoll für die strukturierte Kommunikation zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und externen Tools oder Systemen, sodass Modelle reale Aktionen zuverlässig ausführen können. 

Wenn Unternehmen fragen: „Was bedeutet eine MCP Registry im Unternehmenskontext?“, stellen sie oft fest, dass sie als Rückgrat ihres Ökosystems dient. Sie bietet eine zentrale Informationsquelle, auf der Maintainer Metadaten und API-Schemas veröffentlichen können. In Produktionsumgebungen arbeitet diese Registry typischerweise mit einer MCP-Registry- und AI-Gateway-Architektur zusammen, bei der Erkennung, Authentifizierung, Routing und Governance für alle Agenten- und LLM-Interaktionen zentral durchgesetzt werden.

Zu den wichtigsten Funktionen der MCP Registry gehören:

• Zentrale Erkennung: Eine einzige Informationsquelle für alle öffentlich verfügbaren MCP-Server.
• Standardisierte Metadaten: Strukturierte Definitionen von Serverfunktionen sowie Eingabe- und Ausgabeschemas.
• Öffentliche und private Sub-Registries: Flexible Optionen für Unternehmen und client-spezifische Marktplätze.
• Community-Moderation: Mechanismen zum Melden oder Entfernen von Spam, schädlichen oder nicht konformen Servern.

Die MCP Registry ist mehr als eine reine Auflistung. Sie ist eine grundlegende Infrastruktur, die Auffindbarkeit, Governance und Interoperabilität im gesamten MCP-Ökosystem erleichtert und es LLMs ermöglicht, strukturiert und skalierbar mit externen Tools zu interagieren.

Wie die MCP Registry funktioniert

Um die Funktionsweise der MCP Registry vollständig zu verstehen, muss man sich ansehen, wie Server registriert werden. Maintainer von MCP-Servern übermitteln ihre Server an die Registry, indem sie strukturierte Metadaten bereitstellen, darunter API-Endpunkte, Authentifizierungsmethoden und Eingabe/Ausgabe-Spezifikationen.

Nach der Registrierung können MCP-Clients die Registry abfragen, um Server zu lokalisieren, die bestimmte Kriterien erfüllen. Nach der Erkennung generieren MCP-Clients strukturierte Anfragen gemäß den Eingabespezifikationen des Servers. Um sicherzustellen, dass diese Anfragen sicher und in großem Maßstab verarbeitet werden, nutzen viele Unternehmen TrueFoundry Unified AI Deployments, um ihre MCP-Server und KI-Agenten in einer einzigen, verwalteten Umgebung zu hosten.

Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung des gesamten Prozesses:

Schritt 1: Server-Registrierung

MCP-Server-Maintainer übermitteln ihre Server an die Registry, indem sie strukturierte Metadaten bereitstellen, darunter:

• API-Endpunkte: URLs für den Zugriff auf die Funktionalitäten des Servers
• Authentifizierungsmethoden: Details darüber, wie sich Clients sicher verbinden können
• Eingabe/Ausgabe-Spezifikationen: Definitionen der Datenformate und -strukturen, die der Server akzeptiert und zurückgibt
• Funktionen und Metadaten: Informationen über die Funktionalitäten des Servers sowie relevante Tags oder Kategorien

Dieser strukturierte Ansatz stellt sicher, dass Clients die Funktionen jedes Servers programmatisch entdecken und verstehen können.

Schritt 2: Erkennung und Interaktion

Nach der Registrierung können MCP-Clients die Registry abfragen, um Server zu finden, die bestimmte Kriterien erfüllen. Die Registry bietet Suchfunktionen und standardisierte Serverbeschreibungen, sodass Clients die Funktionen und Datenstrukturen des Servers konsistent interpretieren können. Dadurch wird sichergestellt, dass Modelle zuverlässig erkennen, welche Server für bestimmte Aufgaben verwendet werden sollen.

Schritt 3: Integration mit Clients

Nach der Erkennung generieren MCP-Clients strukturierte Anfragen gemäß den Eingabespezifikationen des Servers, handhaben die Authentifizierung sicher und verarbeiten Antworten im erwarteten Format. Dies ermöglicht es LLMs, reale Aktionen wie das Abfragen von Datenbanken, das Aufrufen von APIs oder die Anbindung an externe Systeme auf vorhersehbare und standardisierte Weise auszuführen.

Schritt 4: Community-Moderation

Um Qualität und Sicherheit zu gewährleisten, enthält die Registry einen von der Community gesteuerten Moderationsmechanismus. Benutzer können Server melden, die Spam oder schädlichen Code enthalten, und die Maintainer prüfen diese Berichte, um problematische Einträge zu sperren („Denylist“). Dadurch bleibt die Registry eine zuverlässige Ressource für Entwickler und Unternehmen.

Kernfunktionen einer MCP Registry

Die MCP Registry dient als Rückgrat des Model Context Protocol-Ökosystems, indem sie essenzielle Funktionalitäten bereitstellt, die LLMs die zuverlässige Interaktion mit externen Tools und Diensten ermöglichen. Das Verständnis der Architektur einer MCP Registry hilft Entwicklern, Herausforderungen bei der Integration mehrerer MCP-Server zu bewältigen.

• Server-Erkennung: Eine der Hauptfunktionen der MCP Registry besteht darin, Clients das effiziente Auffinden von Servern zu ermöglichen. Durch die Pflege strukturierter Metadaten, einschließlich Funktionen, Tags und Eingabe-Ausgabe-Schemas, ermöglicht die Registry den LLMs, die am besten geeigneten Server für eine bestimmte Aufgabe zu filtern und auszuwählen. Dies reduziert Test-and-Error-Integrationen und stellt sicher, dass sich Modelle auf genaue, kompatible Endpunkte verlassen können.
• Standardisierung und Metadatenverwaltung: Die Registry setzt ein einheitliches Format für Serverbeschreibungen, Eingabe-Ausgabe-Definitionen, Authentifizierungsmethoden und Versionierung durch. Standardisierte Metadaten stellen die Interoperabilität zwischen Clients und Servern sicher, sodass LLMs Server ohne benutzerdefinierte Anpassungen oder fest codierte Logik verstehen und aufrufen können.
• Integrationsförderung: Über die Erkennung hinaus bietet die MCP Registry APIs und Schemas, die die Integration vereinfachen. Clients können strukturierte Anfragen generieren, die Authentifizierung sicher handhaben und Serverantworten in vorhersehbaren Formaten verarbeiten. So können LLMs reale Aktionen wie API-Aufrufe oder Datenbankabfragen sicher und zuverlässig ausführen.
• Governance und Moderation: Um Vertrauen und Zuverlässigkeit zu wahren, beinhaltet die Registry eine von der Community getragene Moderation. Benutzer können schädliche oder nicht konforme Server melden, und Maintainer überprüfen und sperren problematische Einträge. Dies schützt Clients vor unverifizierten oder unsicheren Servern.

Durch die Kombination dieser Funktionen stellt die MCP Registry sicher, dass LLMs und externe Tools strukturiert, skalierbar und sicher miteinander interagieren können, was das Fundament für robuste, kontextbewusste KI-Anwendungen bildet.

Für Entwickler, die anpassen müssen, wie ihre Modelle diese Tools nutzen, kann TrueFoundry's Prompt Management verwendet werden, um die Anweisungen zu verfeinern, die das LLM bei der Interaktion mit den entdeckten MCP-Servern verwendet.

Architektur einer MCP Registry

Die Model Context Protocol (MCP) Registry ist ein zentralisiertes Open-Source-System, das entwickelt wurde, um die Erkennung, Integration und Verwaltung von MCP-Servern zu erleichtern. 

Sie bietet ein standardisiertes Repository, in dem Entwickler und Unternehmen MCP-kompatible Dienste registrieren und darauf zugreifen können, um eine nahtlose Interoperabilität zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und externen Tools zu gewährleisten. 

Das Herzstück der Registry ist ein zentraler Metadatenspeicher, der detaillierte Datensätze der registrierten MCP-Server verwaltet. Diese Metadaten umfassen Funktionen, Eingabe-Ausgabe-Schemas, Authentifizierungsmechanismen und Versionierungsinformationen, sodass Clients Server, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, programmatisch entdecken und mit ihnen interagieren können.

Die Kommunikation basiert auf JSON-RPC 2.0 über HTTP, wobei typischerweise Server-Sent Events (SSE) für den Echtzeit-Transport verwendet werden. Dies stellt sicher, dass Clients Serverfunktionalitäten mit standardisierten Nachrichtentypen aufrufen können. Um Identitätsdiebstahl zu verhindern, setzt die Registry eine strenge Namespace-Verifizierung durch: Publisher müssen das Eigentum über GitHub-Konten (z. B. io.github.username) oder Domain-DNS-Einträge nachweisen, bevor ihre Server aufgeführt werden.

Sicherheit ist ein zentraler Schwerpunkt mit robusten Authentifizierungsmechanismen wie OAuth 2.0, um den Zugriff auf autorisierte Clients zu beschränken und sensible Daten sowie Operationen zu schützen.

Darüber hinaus verfügt die MCP Registry über ein von der Community betriebenes Moderations- und Governance-System. Benutzer können Server melden, die schädlich, nicht konform oder von geringer Qualität sind, und die Registry-Maintainer prüfen diese Berichte, um problematische Einträge auf die Denylist zu setzen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Registry zuverlässig, vertrauenswürdig und an den MCP-Standards ausgerichtet bleibt, was eine solide Grundlage für die Entwicklung kontextbewusster KI-Anwendungen bietet.

Beliebte MCP-Server im MCP-Registry-Ökosystem 

Die MCP Registry hostet eine wachsende Bibliothek von Servern, die die LLM-Funktionen auf kritische Workflows ausweiten. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten MCP-Server:

• GitHub: Ermöglicht Agenten das Durchsuchen von Repositories, Lesen von PRs und Verwalten von Issues direkt über die Chat-Schnittstelle.
• PostgreSQL: Ermöglicht Modellen die Inspektion von Datenbank-Schemas und das Ausführen von schreibgeschützten Abfragen für sofortige Datenanalysen.
• Slack: Gewährt KI-Agenten die Möglichkeit, den Kanalverlauf zu lesen und Nachrichten in Team-Threads zu posten.
• Google Drive: Lässt Modelle nach Dateien suchen und Dokumentinhalte lesen, um Fragen basierend auf Ihrer internen Wissensdatenbank zu beantworten.

Vorteile der Nutzung einer MCP Registry

Die MCP Registry bietet mehrere Vorteile, die sie zu einem Eckpfeiler des Model Context Protocol-Ökosystems machen. Einer der Hauptvorteile ist die zentrale Auffindbarkeit. Durch die Bereitstellung einer einzigen Informationsquelle für MCP-Server ermöglicht die Registry Clients das schnelle und zuverlässige Auffinden von Diensten. Dies macht fragmentierte, ad-hoc erstellte Serverlisten überflüssig und reduziert Integrationsfehler, wodurch sichergestellt wird, dass LLMs auf die richtigen Tools für spezifische Aufgaben zugreifen können.

Zu den wichtigsten Vorteilen einer MCP Registry gehören:

• Schnelle Server-Erkennung: Clients können kompatible MCP-Server effizient finden.
• Standardisierte APIs: Einheitliche Eingabe-Ausgabe-Spezifikationen und Authentifizierungsprotokolle vereinfachen die Integration.
• Erhöhte Sicherheit: Authentifizierungs- und Moderationsmechanismen gewährleisten vertrauenswürdige Interaktionen.
• Skalierbarkeit: Öffentliche und private Sub-Registries ermöglichen Unternehmen die Verwaltung großer Deployments.
• Governance und Compliance: Zentrale Metadaten ermöglichen Versionskontrolle, Auditierung und Rechenschaftspflicht.

Die Registry verbessert auch Sicherheit und Governance. Dank der Community-Moderation können Benutzer nicht konforme oder schädliche Server melden, und Maintainer können diese sperren, was die Integrität und Zuverlässigkeit des Ökosystems schützt.

Durch die Unterstützung von Standardisierung ermöglicht die MCP Registry vorhersehbare Client-Server-Interaktionen, reduziert die Integrationskomplexität und stellt die Interoperabilität über Tools und Plattformen hinweg sicher. 

Ihre skalierbare Architektur ermöglicht es Unternehmen, kontextbewusste KI-Workflows effizient zu implementieren und gleichzeitig Konsistenz und Compliance zu wahren.

Insgesamt befähigt die MCP Registry Entwickler und Unternehmen, robuste, zuverlässige und sichere KI-Anwendungen zu erstellen. Durch die Zentralisierung der Erkennung, die Durchsetzung von Standards, die Erhöhung der Sicherheit und die Unterstützung skalierbarer Deployments bietet sie das Fundament für effiziente, vertrauenswürdige und zukunftssichere KI-Ökosysteme.

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TrueFoundry MCP Registry

Die TrueFoundry MCP Registry zentralisiert, wie KI-Agenten MCP-Server in einer Organisation entdecken, sich authentifizieren und mit ihnen interagieren. Sie fungiert als „USB-C für KI“ und bietet eine universelle Schnittstelle für die Tool-Integration.

Anstatt dass jeder Entwickler seine eigenen MCP-Server und Anmeldeinformationen verwaltet, dient die Registry als zentrale Informationsquelle. Sie verwaltet Metadaten, Authentifizierungseinstellungen und Zugriffsrichtlinien für alle registrierten Server. Wenn Sie untersuchen, wie die Governance einer MCP Registry für Ihr Team aussieht, bietet TrueFoundry eine Lösung, die sich direkt in ein Agent Gateway integrieren lässt, um eine zentrale Authentifizierung und sichere Orchestrierung von Agenten-Workflows zu gewährleisten.

Administratoren können MCP-Server in Gruppen organisieren (z. B. dev-mcps oder prod-mcps) und feingranulare Zugriffsberechtigungen definieren. Zu den unterstützten Authentifizierungsmethoden gehören OAuth2, header-basierte und token-basierte Mechanismen.

Benutzer können ein einzelnes Personal Access Token (PAT) oder Virtual Account Token (VAT) generieren, um sicher auf alle autorisierten MCP-Server zuzugreifen. Diese einheitliche Architektur ermöglicht dynamische Tool-Erkennung, sichere Automatisierung und skalierbare KI-Workflows im gesamten Unternehmen.

So fügen Sie MCP-Server zur TrueFoundry MCP Registry hinzu

Die TrueFoundry MCP Registry bietet eine zentrale Möglichkeit, den Zugriff auf alle Ihre MCP-Server zu registrieren, zu verwalten und zu steuern. Sie können sowohl öffentliche als auch selbst gehostete MCP-Server über die Benutzeroberfläche oder API des TrueFoundry AI Gateway zur Registry hinzufügen.

Schritt 1: Erstellen Sie eine MCP-Servergruppe

Bevor Sie einen Server hinzufügen, erstellen Sie eine MCP-Servergruppe, um Server nach Umgebung oder Team zu organisieren. Zum Beispiel:

So erstellen Sie eine neue Gruppe:

1. Navigieren Sie zum Bereich AI Gateway - MCP Servers.
2. Klicken Sie auf Add New MCP Server Group.
3. Geben Sie einen Gruppennamen und eine optionale Beschreibung ein.
4. Konfigurieren Sie die Zugriffskontrolle (Access Control).
5. Klicken Sie auf Save, um die Gruppe zu erstellen.

Schritt 2: Hinzufügen eines MCP-Servers

Sobald die Gruppe erstellt ist:

1. Öffnen Sie die Gruppe und klicken Sie auf Add/Edit MCP Server.
2. Geben Sie die folgenden Details an:

• Name: Ein beschreibender Name (z. B. Slack MCP Server).
• Description: Eine kurze Erklärung des Serverzwecks.
• Endpoint URL: Die Basis-URL, unter der der MCP-Server gehostet wird.
• Auth Type: Wählen Sie einen der unterstützten Mechanismen:
  
  • No Auth
  • Header-Based Auth (für statische Token)
  • OAuth2 (für dynamische, sichere Authentifizierung)

3. Speichern Sie die Konfiguration, um den Server zu registrieren

Schritt 3: Überprüfen und Testen im Playground

Nach der Registrierung erscheint der Server im MCP Playground. Sie können:

• Tools testen, die vom MCP-Server bereitgestellt werden.
• Live-Anfrage- und Antwort-Streams zwischen dem LLM und dem Server beobachten.
• Einsatzbereite Code-Snippets für die Integration in Ihre Anwendungen generieren.

Dieses Setup gewährleistet eine zentrale Governance, konsistente Authentifizierung und ein schnelles Onboarding neuer Tools in Ihr KI-Ökosystem.

Was ist der Unterschied zwischen der MCP Registry und anderen Registries?

Die MCP Registry hebt sich von traditionellen Registries durch ihren Fokus auf die Standardisierung von Interaktionen zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und externen Tools ab. Im Gegensatz zu Container-Registries oder allgemeinen API-Katalogen, die in erster Linie Artefakte oder Endpunkte speichern, verwaltet die MCP Registry strukturierte Metadaten über Serverfunktionen, Eingabe-Ausgabe-Schemas, Authentifizierungsmechanismen und Versionierung. 

Dies ermöglicht es LLMs, Server auf vorhersehbare Weise zu entdecken und mit ihnen zu interagieren, was eine zuverlässige Ausführung realer Aufgaben gewährleistet.

Traditionellen Registries wie allgemeinen API-Registries oder Paket-Repositories fehlen oft standardisierte Definitionen für Modell-Tool-Interaktionen. Sie listen möglicherweise Endpunkte oder Pakete auf, setzen jedoch keine einheitlichen Schemas durch und bieten keine zentrale Informationsquelle für Client-Anwendungen.

Im Gegensatz dazu zentralisiert die MCP Registry diese Informationen, unterstützt sowohl öffentliche als auch private Sub-Registries und ermöglicht gleichzeitig Governance, Zugriffskontrolle und Community-Moderation.

Durch die Bereitstellung standardisierter Schemas, zentraler Erkennung, Zugriffskontrolle und Governance ermöglicht die MCP Registry Entwicklern und Unternehmen, LLMs zuverlässig in externe Systeme zu integrieren. Dieser strukturierte Ansatz reduziert Integrationsfehler, verbessert die Sicherheit und unterstützt skalierbare KI-Workflow-Funktionen, die herkömmliche Registries typischerweise nicht bieten können.

Herausforderungen bei der Verwaltung einer MCP Registry

Während die MCP Registry eine zentrale Erkennung und standardisierte Integration für LLMs bietet, ist ihre Verwaltung mit mehreren Herausforderungen verbunden, insbesondere beim Betrieb über ein MCP Gateway. Eines der Hauptprobleme ist die Genauigkeit und Aktualität der Metadaten. MCP-Server aktualisieren häufig ihre Funktionen, Eingabe-Ausgabe-Spezifikationen und Authentifizierungsmethoden. Ohne automatisierte Validierung und Synchronisierung können veraltete Metadaten zu fehlerhaften Integrationen oder Laufzeitfehlern für Clients führen.

Sicherheit und Zugriffskontrolle sind ebenfalls kritische Herausforderungen. Da mehrere Benutzer, Teams und Organisationen auf die Registry zugreifen, ist es essenziell, feingranulare Berechtigungen durchzusetzen und die Nutzung zu überwachen. Falsch konfigurierte Zugriffe oder kompromittierte Token können sensible Systeme oder Daten unbefugten Parteien aussetzen.

Eine weitere Herausforderung liegt in der Skalierbarkeit und Leistung. Mit steigender Anzahl registrierter MCP-Server muss die Registry höhere Abfragelasten von Clients verarbeiten und gleichzeitig niedrige Latenzzeiten beibehalten. Effiziente Indexierungs-, Caching- und Suchalgorithmen werden entscheidend, um eine schnelle und zuverlässige Diensterkennung zu gewährleisten.

Schließlich erfordern Community-Moderation und Governance kontinuierliche Aufmerksamkeit. Um sicherzustellen, dass Server den Standards entsprechen, frei von schädlichem Code sind und die Qualität wahren, sind aktive Überprüfungs- und Meldemechanismen erforderlich. Das Ausbalancieren von Automatisierung und menschlicher Aufsicht ist essenziell, um Vertrauen und Zuverlässigkeit im gesamten Ökosystem aufrechtzuerhalten.

Trotz dieser Herausforderungen bleibt eine gut verwaltete MCP Registry ein Eckpfeiler für die Bereitstellung strukturierter, sicherer und skalierbarer KI-Workflows.

Fazit: Sicheres Skalieren Ihres KI-Ökosystems

Die MCP Registry spielt eine entscheidende Rolle im Ökosystem des Model Context Protocol, indem sie eine zentrale, standardisierte und sichere Plattform für die Erkennung und Verwaltung von MCP-Servern bietet. Durch die Pflege strukturierter Metadaten, die Unterstützung von Zugriffskontrollen und die Ermöglichung sowohl öffentlicher als auch privater Sub-Registries erlaubt sie großen Sprachmodellen, zuverlässig und vorhersehbar mit externen Tools zu interagieren.

Obwohl Herausforderungen wie Metadaten-Genauigkeit, Sicherheit, Skalierbarkeit und Governance existieren, stellt der strukturierte Ansatz der Registry zusammen mit der Community-Moderation sicher, dass diese effektiv bewältigt werden können. Letztlich befähigt die MCP Registry Entwickler und Unternehmen zur Erstellung robuster, kontextbewusster KI-Anwendungen, wodurch Integrationen rationalisiert, Fehler reduziert und das Vertrauen im gesamten KI-Ökosystem gestärkt werden. Sie bildet eine kritische Grundlage für skalierbare, zuverlässige und zukunftssichere KI-Workflows.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wofür steht MCP? 

MCP steht für Model Context Protocol, einen offenen Standard, der im September eingeführt wurde, um die Interaktion von KI-Modellen mit externen Daten und Tools zu standardisieren. Unterstützt von einer wachsenden MCP-Community befindet sich das Protokoll derzeit in der Preview-Phase auf dem Weg zur allgemeinen Verfügbarkeit. Durch die Definition einer universellen Schnittstelle für Server und Clients erübrigt MCP benutzerdefinierte Integrationen und ermöglicht es LLMs, sich nahtlos mit jedem kompatiblen System zu verbinden.

Was ist der Unterschied zwischen einem MCP-Server und einer MCP Registry? 

Ein MCP-Server ist das eigentliche Tool oder die Datenquelle (wie ein Google Drive Connector), mit der ein KI-Modell interagiert, häufig bereitgestellt über npm oder Docker-Container. Im Gegensatz dazu ist die offizielle MCP Registry das „Telefonbuch“, das diese Server auflistet und der KI hilft zu entdecken, wo sie sich befinden und wie sie sich sicher mit ihnen verbinden kann.

Welche Tools stehen für die Arbeit mit der MCP Registry zur Verfügung?

Zu den verfügbaren Tools für die Arbeit mit der MCP Registry gehören die offizielle CLI mcp-publisher zur Verwaltung von Server-Metadaten und der MCP Inspector für visuelle Tests und Observability. Entwickler können diese mithilfe spezieller Erweiterungen in IDEs wie VS Code integrieren. Darüber hinaus bieten Hosting-Plattformen wie TrueFoundry und der Azure API Center Enterprise-Umgebungen für die Registry-Verwaltung und das Server-Hosting.