Core/Dash MCP Server

Versorgen Sie Ihren KI-Agenten mit Echtzeitdaten 

Das ist das Problem: Entwickler öffnen Claude oder Cursor, beschreiben ein Core Web Vitals-Problem und bitten um Hilfe. Die KI gibt eine völlig vernünftige Antwort, die auf Verallgemeinerungen basiert. Sie spekuliert. Sie bietet generische Ratschläge. Sie schlägt vor, "Ihr LCP-Element zu überprüfen", ohne zu wissen, was Ihr LCP-Element tatsächlich ist.

Der CoreDash MCP-Server gibt jedem MCP-kompatiblen KI-Agenten direkten Zugriff auf Ihre Echtzeit-, Real User Monitoring-Daten. Alle 5 Core Web Vitals mit vollständigen Aufschlüsselungsphasen + 25 Filterdimensionen (die gleichen Daten, die das Dashboard antreiben).

Anstatt zu raten, kann die KI Ihnen sagen, dass Ihr LCP auf Mobilgeräten 3.102 ms beträgt, weil div.hero-image > img ein unoptimiertes 2,4 MB JPEG ohne fetchpriority="high" ist. Sie kann Ihnen sagen, dass das Deployment vom letzten Donnerstag eine 18%ige INP-Regression verursacht hat, die auf button.add-to-cart isoliert ist. Sie kann Ihnen zeigen, dass Ihre TTFB in Deutschland 1.400 ms beträgt, weil Sie den CDN-Edge in Frankfurt nicht erreichen.

Wie es funktioniert

MCP (das Model Context Protocol) ist selbstbeschreibend. Wenn sich Ihre KI verbindet, teilt der Server ihr mit, welche Metriken existieren, wie man filtert und was jeder Parameter bewirkt. Sie stellen die Verbindung her und der Agent erledigt den Rest.

Unter der Haube: zustandsloses HTTPS POST, JSON-RPC 2.0, Bearer-Token-Authentifizierung. Jede Anfrage ist unabhängig. Keine Sitzungen, keine WebSockets. Die vollständige API-Referenz mit Anfrage-/Antwortbeispielen finden Sie in der CoreDash API-Dokumentation.

Erste Schritte

In Ihrem Plan enthalten. MCP-Zugang wird mit jedem CoreDash-Konto geliefert. Kein Add-on, kein Upsell. Wenn Sie ein Projekt haben, können Sie jetzt sofort einen API-Schlüssel generieren.

Schritt 1: API-Schlüssel generieren

Melden Sie sich bei CoreDash an, öffnen Sie Ihr Projekt, gehen Sie zu AI Insights und dann zu Connect Your AI. Geben Sie dem Schlüssel einen Namen ("Claude Desktop", "Cursor", "CI Pipeline") und klicken Sie auf Generieren. Kopieren Sie ihn jetzt. Er wird genau einmal angezeigt. Wir hashen ihn mit SHA-256 und speichern nur den Hash.

Jeder Schlüssel ist auf ein einzelnes Projekt beschränkt. Sie können so viele erstellen, wie Sie benötigen, und jeden Schlüssel sofort widerrufen. Nur Projektinhaber können Schlüssel verwalten.

Schritt 2: Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client

claude mcp add --transport http coredash https://app.coredash.app/api/mcp --header "Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY"

{
  "mcpServers": {
    "coredash": {
      "url": "https://app.coredash.app/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer cdk_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Schritt 3: Überprüfen

Fragen Sie Ihre KI etwas Einfaches, um zu bestätigen, dass die Verbindung funktioniert:

"Wie sind die aktuellen Core Web Vitals für /product auf Mobilgeräten?"

Wenn sie get_metrics aufruft und echte Zahlen zurückgibt, sind Sie live.

Drei Tools

Der MCP-Server verfügt über drei Tools.

get_metrics ist das Snapshot-Tool. "Wie ist der aktuelle LCP auf Mobilgeräten?" Verwenden Sie es für jede Frage zum aktuellen Status. Filtern Sie nach Gerät, Land, Seite, Browser. Gruppieren Sie nach einer beliebigen Dimension, um Segmente zu vergleichen.

get_timeseries ist das Trend-Tool. "Ist INP seit Donnerstag schlechter geworden?" Es gibt Datenpunkte im Zeitverlauf zurück und klassifiziert den Trend automatisch als sich verbessernd, stabil oder rückläufig. Die KI interpretiert den Trend für Sie, anstatt Ihnen das Ablesen eines Diagramms zu überlassen.

get_histogram ist das Verteilungs-Tool. "Wie sieht die LCP-Verteilung auf Mobilgeräten aus?" Es gibt ~40 Buckets zurück, die die vollständige Form Ihrer Daten zeigen. Ein p75 von 2400 ms könnte bedeuten, dass die meisten Benutzer bei etwa 2400 ms liegen, oder es könnte bedeuten, dass 60 % schnell sind und ein Teil des langsamen mobilen Traffics den Schwanz nach hinten zieht. Das Histogramm sagt Ihnen, was zutrifft.

Die vollständige Parameterreferenz, Beispielanfragen und Antwortformate finden Sie in der API-Dokumentation.

Echtes Beispiel: Performance-bewusstes Refactoring

Hier sehen Sie, was passiert, wenn Cursor mit dem MCP verbunden ist und Sie ihn bitten, langsame INP-Interaktionen zu finden und diese echten Code-Problemen zuzuordnen:

Der Agent überprüfte die tatsächlichen INP-Attributionsdaten, fand heraus, welche Interaktionen schlecht waren, suchte nach LOAF-Daten, um die verantwortlichen Skripte zu finden, und identifizierte die Probleme korrekt, bevor er sie behob. Das ist der Unterschied zwischen generischen Best-Practice-Ratschlägen und einem Fix, der auf dem basiert, was tatsächlich langsam ist.

Rate Limits

MCP-Anfragen teilen sich die täglichen Limits mit den CoreDash AI-Funktionen. Die Limits werden um Mitternacht UTC zurückgesetzt.

Sicherheit

• Rohe Schlüssel werden einmal angezeigt. Wir speichern nur den SHA-256-Hash.
• Jeder Schlüssel ist auf ein Projekt beschränkt. Keine laterale Bewegung.
• Schlüssel sind sofort widerrufbar über das Dashboard.
• Jeder Schlüssel protokolliert last_used. Veraltete Schlüssel sind leicht zu erkennen.
• Der MCP-Server ist read-only. Es gibt keinen Schreibpfad durch die API.
• Abgelaufene Projekte lehnen automatisch alle API-Schlüssel ab.