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Prompting-Patterns für MCP-Tools: Zuerst lesen, zusammenfassen, dann handeln

So formulieren Sie Prompts für KI-Assistenten mit MCP-Tools. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Pläne anfordern, Diff-Vorschauen nutzen, Bestätigungstokens verwenden und Stapeloperationen ausführen – mit sofort einsetzbaren Corcava-Beispielen.

Grundlegende Prompting-Patterns

Pattern 1: Einen Plan anfordern

Vor der Aktion die KI bitten, einen Plan zu erstellen:

Plan-zuerst-Pattern

"Erstelle einen Plan, um alle Aufgaben im Projekt '[Project ID]' auf Status 'in_progress' zu setzen. Zeige mir zuerst den Plan inkl. der betroffenen Aufgaben. Noch nichts aktualisieren – nur den Plan anzeigen."

Was die KI macht:

  1. Ruft list_tasks auf, um die Projektaufgaben zu holen
  2. Erstellt einen Plan mit den zu aktualisierenden Aufgaben
  3. Zeigt Ihnen den Plan zur Prüfung
  4. Wartet auf Freigabe, bevor aktualisiert wird

Vorteile: Prüfung vor Aktion, Fehler früh erkennen, Umfang verstehen

Pattern 2: Diff-Vorschau

Vor dem Anwenden anzeigen, was sich ändert:

Diff-Vorschau-Pattern

"Setze den Status der Aufgabe '[Task ID]' von 'open' auf 'in_progress'. Zuerst die aktuelle Aufgabe holen, dann einen Diff der Änderungen anzeigen. Erst nach meiner Freigabe des Diffs aktualisieren."

Was die KI macht:

  1. Ruft get_task für den aktuellen Stand auf
  2. Erstellt einen Vorher→Nachher-Diff
  3. Zeigt den Diff klar an
  4. Wartet auf Freigabe, bevor update_task aufgerufen wird

Vorteile: Genau sehen, was sich ändert, Korrektheit prüfen, Fehler vermeiden

Pattern 3: Bestätigungstokens

Für wichtige Aktionen ein bestimmtes Token zur Bestätigung verlangen:

Token-Bestätigungs-Pattern

"Erstelle in Corcava eine Aufgabe mit Titel '[Title]' und Projekt '[Project ID]'. Zeige mir eine Vorschau. Zur Bestätigung muss ich exakt das Token 'CREATE-TASK-2026' eingeben. Ohne dieses Token nichts anlegen."

Was die KI macht:

  1. Zeigt eine Vorschau der zu erstellenden Aufgabe
  2. Wartet auf exakte Token-Eingabe
  3. Ruft create_task erst nach Token auf
  4. Verhindert versehentliche Bestätigungen

Vorteile: Verhindert versehentliches Ja/Nein, erfordert bewusste Bestätigung

Pattern 4: Batching

Operationen bündeln, um weniger Tool-Aufrufe zu brauchen:

Batching-Pattern

"Aufgaben mit Status 'blocked' und Fälligkeit diese Woche auflisten. Dann die 5 wichtigsten auf 'in_progress' setzen. Zeige mir vor der Änderung, welche Aufgaben betroffen sind."

Was die KI macht:

  1. Ruft list_tasks einmal mit Filtern auf
  2. Wählt die Top 5 aus dem Ergebnis
  3. Zeigt eine Vorschau der Updates
  4. Führt nach Freigabe 5 update_task-Aufrufe aus

Vorteile: Weniger Tool-Aufrufe, schnellere Ausführung, bessere Performance

Lese-zuerst-Pattern

Immer zuerst lesen, dann schreiben:

Lese-zuerst-Prinzip

Vor jeder Schreiboperation zuerst den aktuellen Zustand lesen:

"Bevor du die Aufgabe '[Task ID]' aktualisierst, hole zuerst mit get_task die aktuellen Aufgabendaten. Zeige mir Status, Verantwortlichen und Fälligkeit. Dann sage ich dir, was geändert werden soll."

Warum: Verhindert Überschreiben von Daten, gewährleistet Genauigkeit, zeigt was sich ändert

Zusammenfassen-dann-handeln-Pattern

Die KI zuerst zusammenfassen lassen, bevor sie handelt:

Zusammenfassen, dann handeln

"Fasse zusammen, was zu tun ist: alle blockierten Aufgaben auflisten, Gründe nennen und nächste Schritte vorschlagen. Zeige mir die Zusammenfassung. Erst nach meiner Freigabe Kommentare mit den vorgeschlagenen Schritten zu den Aufgaben hinzufügen."

Was die KI macht:

  1. Liest Aufgaben und analysiert Blocker
  2. Erstellt Zusammenfassung mit vorgeschlagenen Aktionen
  3. Zeigt die Zusammenfassung zur Prüfung
  4. Handelt erst nach Freigabe

Vollständige Pattern-Beispiele

Beispiel 1: Sichere Aufgabenerstellung

Vollständiges sicheres Create-Pattern

"Erstelle in Corcava eine Aufgabe: - Titel: API-Dokumentation prüfen - Projekt: [Project ID] - Fällig: 2026-02-01 1. Zeige mir eine Vorschau des zu Erstellenden 2. Zeige einen Diff (leer → neue Aufgabenfelder) 3. Warte, bis ich das Bestätigungstoken 'CREATE-TASK-2026' tippe 4. Erstelle die Aufgabe erst nach exakter Token-Eingabe 5. Ohne Token nichts erstellen"

Das kombiniert: Vorschau + Diff + Bestätigungstoken

Beispiel 2: Stapel-Update mit Freigabe

Vollständiges Batch-Update-Pattern

"Aufgaben im Projekt '[Project ID]' mit Status 'open' und Fälligkeit diese Woche auflisten. Dann: 1. Liste der Aufgaben anzeigen 2. Vorschlag: Top 5 auf Status 'in_progress' setzen 3. Pro Aufgabe einen Diff anzeigen (Status: open → in_progress) 4. Warten auf meine Eingabe 'APPROVE BATCH UPDATE' 5. Erst dann alle 5 Aufgaben aktualisieren 6. Ohne Freigabe nichts ändern"

Das kombiniert: Liste → Auswählen → Vorschau → Diff → Stapel-Update

Pattern-Kombinationen

Patterns kombinieren

Mehrere Muster für maximale Sicherheit kombinieren:

  • Lese-zuerst + Diff + Token: Aktuellen Stand holen → Diff anzeigen → Token verlangen
  • Plan + Vorschau + Freigabe: Plan erstellen → Vorschau zeigen → Freigabe einholen
  • Batch + Zusammenfassen + Bestätigen: Stapeloperationen → Zusammenfassen → Alles bestätigen

Bewährte Praktiken

Bewährte Praktiken für Prompting

  • Immer zuerst lesen: Aktuellen Stand vor dem Aktualisieren holen
  • Vorschauen zeigen: Vor Schreiboperationen immer eine Vorschau anzeigen
  • Bestätigungstokens nutzen: Bei kritischen Aktionen spezifische Tokens verlangen
  • Batching wo möglich: Zugehörige Operationen bündeln
  • Seien Sie explizit: Deutlich sagen, was passieren soll und was nicht
  • Ausgabeformat angeben: Der KI mitteilen, wie Ergebnisse formatiert werden sollen

Weitere Ressourcen

Freigabe-Muster für Schreibaktionen

Vertiefung zu Freigaben

50-Prompt-Pack

Einsatzbereite Prompts

Batching-Leitfaden

Tool-Aufrufe reduzieren

Halluzinations-Vermeidung

Vor dem Schreiben prüfen

MCP-Prompting-Patterns beherrschen

Diese Muster nutzen, um KI-Assistenten mit MCP-Tools effektiv und sicher zu steuern

50-Prompt-Pack →Schreib-Freigabe