Core/Dash Server MCP

Connetti il tuo agente IA ai veri dati Core Web Vitals. Fai debug in chat. Convalida nel codice. Nessuna dashboard richiesta.

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Fornisci dati in tempo reale al tuo agente IA 

Questo è il problema: gli sviluppatori aprono Claude o Cursor, descrivono un problema di Core Web Vitals e chiedono aiuto. L'IA fornisce una risposta perfettamente ragionevole basata su generalizzazioni. Specula. Offre consigli generici. Suggerisce di "controllare il tuo elemento LCP" senza sapere quale sia effettivamente il tuo elemento LCP.

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Il server MCP di CoreDash offre a qualsiasi agente IA compatibile con MCP l'accesso diretto ai tuoi dati in tempo reale di Real User Monitoring. Tutti e 5 i Core Web Vitals con fasi di scomposizione complete + 25 dimensioni di filtro (gli stessi dati che alimentano la dashboard).

Invece di tirare a indovinare, l'IA può dirti che il tuo LCP è di 3.102ms su mobile perché div.hero-image > img è una JPEG non ottimizzata da 2,4MB senza fetchpriority="high". Può dirti che il deploy di giovedì scorso ha causato una regressione INP del 18% isolata in button.add-to-cart. Può mostrarti che il tuo TTFB in Germania è di 1.400ms perché non stai raggiungendo l'edge della CDN a Francoforte.

Come funziona

MCP (il Model Context Protocol) è autodescrittivo. Quando la tua IA si connette, il server le comunica quali metriche esistono, come filtrare e cosa fa ciascun parametro. Tu ti connetti e l'agente capisce il resto.

Dietro le quinte: POST HTTPS stateless, JSON-RPC 2.0, autenticazione tramite token Bearer. Ogni richiesta è indipendente. Nessuna sessione, nessun WebSocket. Per la documentazione completa dell'API con esempi di richiesta/risposta, consulta la documentazione API di CoreDash.

Per iniziare

Incluso nel tuo piano. L'accesso MCP è fornito con ogni account CoreDash. Nessun componente aggiuntivo, nessun upsell. Se hai un progetto, puoi generare una chiave API in questo momento.

Passo 1: Genera una chiave API

Accedi a CoreDash, apri il tuo progetto, vai su AI Insights, poi su Connect Your AI. Dai un nome alla chiave ("Claude Desktop", "Cursor", "CI Pipeline") e clicca su Genera. Copiala subito. Viene mostrata esattamente una volta. Ne eseguiamo l'hashing con SHA-256 e memorizziamo solo l'hash.

Ogni chiave ha come ambito un singolo progetto. Puoi crearne quante ne vuoi e revocare qualsiasi chiave all'istante. Solo i proprietari del progetto possono gestire le chiavi.

Passo 2: Configura il tuo client MCP

Clicca + nella barra della chat, poi ConnectorsManage ConnectorsAdd custom connector. Incolla l'URL. Claude gestisce l'autenticazione tramite OAuth: verrai reindirizzato a CoreDash per scegliere un progetto e accettare. Nessuna chiave API necessaria.

Consulta la guida completa al connettore Claude per screenshot passo dopo passo.

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

Vai su SettingsTools & MCPNew MCP Server. Imposta l'URL su https://app.coredash.app/api/mcp e aggiungi un header: Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY.

Funziona per qualsiasi client MCP che legge un file di configurazione JSON (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):

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

Passo 3: Verifica

Chiedi alla tua IA qualcosa di semplice per confermare che la connessione funzioni:

"Quali sono gli attuali Core Web Vitals per /product su mobile?"

Se chiama get_metrics e restituisce numeri reali, sei online.

coredash mcp test data

Tre strumenti

Il server MCP dispone di tre strumenti.

get_metrics è lo strumento snapshot. "Qual è l'attuale LCP su mobile?" Usalo per qualsiasi domanda sullo stato attuale. Filtra per dispositivo, paese, pagina, browser. Raggruppa per qualsiasi dimensione per confrontare i segmenti.

get_timeseries è lo strumento per le tendenze. "L'INP è peggiorato da giovedì?" Restituisce i punti dati nel tempo e classifica automaticamente la tendenza come in miglioramento, stabile o in regressione. L'IA interpreta la tendenza per te invece di lasciarti a esaminare un grafico a occhio.

get_histogram è lo strumento di distribuzione. "Che aspetto ha la distribuzione LCP su mobile?" Restituisce ~40 bucket che mostrano la forma completa dei tuoi dati. Un p75 di 2400ms potrebbe significare che la maggior parte degli utenti si aggira intorno ai 2400ms, oppure potrebbe significare che il 60% è veloce e una fetta di traffico mobile lento sta tirando la coda. L'istogramma ti dice quale dei due.

Per il riferimento completo dei parametri, gli esempi di richieste e i formati di risposta, consulta la documentazione API.

Esempio reale: refactoring consapevole delle prestazioni

Ecco cosa succede quando Cursor ha l'MCP connesso e gli chiedi di trovare interazioni INP lente e associarle a problemi di codice reali:

screenshot from 2026 02 16 17 15 15

L'agente ha controllato gli effettivi dati di attribuzione INP, ha trovato quali interazioni erano scadenti, ha cercato i dati LOAF per trovare gli script responsabili e ha identificato correttamente i problemi prima di risolverli. Questa è la differenza tra consigli generici sulle migliori pratiche e una correzione basata su ciò che è effettivamente lento.

Limiti di richieste

Le richieste MCP condividono i limiti giornalieri con le funzionalità IA di CoreDash. I limiti si ripristinano a mezzanotte UTC.

PianoRichieste giornaliere
Trial30
Starter100
Standard500
Pro1.000
Enterprise50.000

Sicurezza

  • Le chiavi grezze vengono mostrate una volta. Memorizziamo solo l'hash SHA-256.
  • Ogni chiave è limitata a un progetto. Nessun movimento laterale.
  • Le chiavi sono revocabili all'istante dalla dashboard.
  • Ogni chiave tiene traccia di last_used. Le chiavi inattive sono facili da individuare.
  • Il server MCP è di sola lettura. Non esiste un percorso di scrittura tramite l'API.
  • I progetti scaduti rifiutano automaticamente tutte le chiavi API.
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