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Paginierung und Filterung in MCP: Weniger Aufrufe, schnellere Ergebnisse

Prompts und Tool-Nutzung so gestalten, dass große Listen vermieden werden. Der Guide behandelt Paginierungsstrategien, eingrenzende Filter und Zusammenfassungstechniken – mit praktischen Beispielen für Aufgaben- und Kommentarlisten in Corcava.

Warum Paginierung wichtig ist

Große Listen führen zu Performance-Problemen:

Probleme mit sehr großen Listen

  • Langsame Antworten: Tausende Aufgaben abzurufen dauert
  • Hoher Speicherbedarf: Große Antworten verbrauchen Ressourcen
  • Rate Limiting: Große Abfragen können API-Limits treffen
  • Schlechte Nutzererfahrung: Lange Wartezeiten auf Ergebnisse
  • Unnötige Daten: Oft wird nur eine Teilmenge benötigt

Strategie 1: Filter auf Tool-Ebene nutzen

Daten an der Quelle filtern, nicht in Prompts:

Effizient: Filter im Tool-Aufruf

"Aufgaben mit Status ‚open‘ und Frist diese Woche aus Corcava listen. Die ersten 10 anzeigen."

Was die KI macht:

  1. Ruft list_tasks mit Filtern auf: status='open', due_date='this_week'
  2. Erhält gefiltertes, kleineres Ergebnis
  3. Zeigt die Top 10 aus den Ergebnissen
  4. Gesamt: 1 Aufruf, kleine Antwort

✓ Effizient: Server filtert, minimaler Datentransfer

⚠️ Ineffizient: Filter im Prompt

"Alle Aufgaben aus Corcava listen, nach Status ‚open‘ und Frist diese Woche filtern, dann die ersten 10 anzeigen."

Ergebnis:

  1. Ruft list_tasks auf (erhält ALLE Aufgaben)
  2. KI filtert im Speicher (unnötig)
  3. Zeigt Top 10
  4. Gesamt: 1 Aufruf, holt aber viel mehr Daten als nötig

✗ Ineffizient: Holt unnötige Daten

Strategie 2: Paginierung nutzen

Daten seitenweise anfordern statt auf einmal:

Paginierungs-Muster

"Aufgaben aus Corcava listen, je 20. Mit der ersten Seite beginnen. Bei Bedarf um die nächste Seite bitten."

Was die KI macht:

  1. Ruft list_tasks mit limit=20, offset=0 auf
  2. Liefert die ersten 20 Aufgaben
  3. Zeigt die Ergebnisse
  4. Wartet auf Anforderung der nächsten Seite

✓ Effizient: Kleine, handhabbare Portionen

Beispiel Paginierung

Mehrseiten-Anfrage-Muster

"Aufgaben im Projekt ‚[Projekt-ID]‘ aus Corcava listen: 1. Zuerst Seite 1 abrufen (limit 20, offset 0) 2. Die ersten 20 Aufgaben anzeigen 3. Gibt es mehr: mir die Gesamtanzahl der Aufgaben mitteilen 4. Bei Bedarf bitte ich um Seite 2"

Dieses Muster: Lädt seitenweise, zeigt Fortschritt, ermöglicht bedarfsgerechtes Nachladen

Strategie 3: Zusammenfassung

Zusammenfassungen anfordern statt voller Listen:

Zusammenfassungs-Muster

"Meine Corcava-Aufgaben mit Fälligkeit diese Woche zusammenfassen: Anzahl, Aufteilung nach Status, Top-5-Prioritäten. Nicht alle Aufgaben auflisten – nur die Zusammenfassung."

Was die KI macht:

  1. Ruft list_tasks mit Filtern auf
  2. Ergebnisse zu einer Zusammenfassung verarbeiten
  3. Zusammenfassung statt voller Liste zurückgeben
  4. Deutlich kleinere Antwort

✓ Effizient: Zusammenfassung ist deutlich kürzer als die volle Liste

Beispiele: Aufgaben und Kommentare

Beispiel 1: Paginierte Aufgabenliste

Effiziente paginierte Anfrage

"Aufgaben im Projekt ‚[Projekt-ID]‘ aus Corcava listen: - Paginierung: limit 25, offset 0 - Die ersten 25 Aufgaben anzeigen - Gesamtanzahl angeben, falls verfügbar - Als paginierte Liste formatieren"

Dieses Muster: Lädt handhabbare Portionen, zeigt Fortschritt

Beispiel 2: Gefilterte Kommentarliste

Effiziente gefilterte Kommentare

"Kommentare zur Aufgabe ‚[Aufgaben-ID]‘ aus Corcava listen: - Auf die letzten 10 Kommentare begrenzen - Neueste zuerst anzeigen - Nicht alle Kommentare laden – nur die neuesten"

Dieses Muster: Begrenzt Ergebnisse, Fokus auf aktuelle Aktivität

Beispiel 3: Zusammenfassende Aufgabenübersicht

Effiziente Zusammenfassungsanfrage

"Zusammenfassung meiner Corcava-Aufgaben: - Aufgaben gesamt nach Status (offen, in Bearbeitung, erledigt, blockiert) - Diese Woche fällige Aufgaben (nur Anzahl) - Top-5-Prioritäten - Nicht alle Aufgaben auflisten – nur die Kennzahlen"

Dieses Muster: Kennzahlen ohne volle Aufgabenlisten erhalten

Filter eingrenzen

Sinnvolle Filterkombinationen

  • Projekt + Status: project_id + status grenzt stark ein
  • Datumsbereich: due_date: "this_week" auf Aktuelles begrenzen
  • Verantwortlicher + Status: assignee + status findet konkrete Arbeit
  • Mehrere Filter: Filter für präzise Ergebnisse kombinieren

Beispiel: Filterkombination

Stark gefilterte Anfrage

"Aufgaben im Projekt ‚[Projekt-ID]‘ mit Status ‚open‘ oder ‚in_progress‘, zugewiesen an ‚[Name]‘, Frist diese Woche. Maximal 20 Ergebnisse."

Angewendete Filter:

  • Projektfilter
  • Statusfilter (mehrere Werte)
  • Verantwortlichen-Filter
  • Datumsfilter
  • Limit-Filter

✓ Sehr effizient: Mehrere Filter grenzen Ergebnisse stark ein

Bewährte Praktiken

Best Practices für Paginierung und Filterung

  • Immer Filter nutzen: Auf Tool-Ebene filtern, nicht in Prompts
  • Angemessene Limits setzen: Limit-Parameter nutzen (z. B. 20–50 Einträge)
  • Große Listen paginieren: Seiten anfordern statt alle Daten
  • Zusammenfassen wo möglich: Um Zusammenfassungen bitten statt voller Listen
  • Filter kombinieren: Mehrere Filter für präzisere Ergebnisse nutzen
  • Anforderungen klar machen: Deutlich sagen, welche Daten nötig sind

Performance-Tipps

Optimierungsstrategien

  • Klein starten: Zuerst 10–20 Einträge anfordern, bei Bedarf erweitern
  • Datumsfilter nutzen: Auf aktuelle Daten beschränken (diese Woche, dieser Monat)
  • Projektspezifisch: Nach Projekt filtern, um den Umfang zu reduzieren
  • Statusfilter: Auf bestimmte Status fokussieren (offen, in Bearbeitung)
  • „Alle“ vermeiden: Nie alle Aufgaben ohne Filter anfordern

Weitere Ressourcen

Batching-Anleitung

Tool-Aufrufe reduzieren

Timeout-Probleme

Langsame Antworten beheben

Ratenlimit (429)

API-Aufrufe reduzieren

Tool-Referenz

Verfügbare Filter

MCP-Anfragen optimieren

Paginierung und Filterung nutzen für schnellere Ergebnisse und weniger API-Aufrufe

Batching-Anleitung →Tool-Referenz