Core/Dash MCP Server

Podłącz swojego agenta AI do rzeczywistych danych Core Web Vitals. Debuguj w czacie. Waliduj w kodzie. Żadne dashboardy nie są wymagane.

Darmowy okres próbny

Trusted by market leaders · Client results

Dostarczaj dane w czasie rzeczywistym swojemu agentowi AI

Oto problem: programiści otwierają Claude lub Cursor, opisują problem z Core Web Vitals i proszą o pomoc. AI udziela całkowicie sensownej odpowiedzi opartej na uogólnieniach. Spekuluje. Oferuje ogólne porady. Sugeruje, abyś "sprawdził swój element LCP", nie wiedząc, czym ten element LCP tak naprawdę jest.

screenshot from 2026 02 16 16 27 19

Serwer MCP CoreDash daje każdemu agentowi AI kompatybilnemu z MCP bezpośredni dostęp do Twoich danych RUM w czasie rzeczywistym. Wszystkie 5 Core Web Vitals z pełnym podziałem na fazy + 25 wymiarów filtrowania (te same dane, które zasilają dashboard).

Zamiast zgadywać, AI może Ci powiedzieć, że Twoje LCP wynosi 3,102ms na urządzeniach mobilnych, ponieważ div.hero-image > img to niezoptymalizowany plik JPEG o rozmiarze 2.4MB bez atrybutu fetchpriority="high". Może Ci powiedzieć, że wdrożenie z zeszłego czwartku spowodowało 18% regresję INP wyizolowaną w button.add-to-cart. Może pokazać, że Twój TTFB w Niemczech wynosi 1,400ms, ponieważ nie trafiasz do węzła CDN we Frankfurcie.

Jak to działa

MCP (czyli Model Context Protocol) jest samopisujący się. Kiedy Twoje AI się łączy, serwer informuje je, jakie metryki istnieją, jak je filtrować i co robi każdy parametr. Ty się podłączasz, a agent sam rozgryza resztę.

Pod maską: bezstanowe żądania HTTPS POST, JSON-RPC 2.0, uwierzytelnianie tokenem Bearer. Każde żądanie jest niezależne. Żadnych sesji, żadnych WebSocketów. Pełną referencję API z przykładami żądań/odpowiedzi znajdziesz w dokumentacji API CoreDash.

Jak zacząć

Wliczone w Twój plan. Dostęp do MCP jest częścią każdego konta CoreDash. Żadnych dodatków, żadnego upsellingu. Jeśli posiadasz projekt, możesz wygenerować klucz API już teraz.

Krok 1: Wygeneruj klucz API

Zaloguj się do CoreDash, otwórz swój projekt, przejdź do AI Insights, a następnie Connect Your AI. Nadaj kluczowi nazwę ("Claude Desktop", "Cursor", "CI Pipeline") i kliknij Generate. Skopiuj go teraz. Jest wyświetlany tylko raz. Haszujemy go za pomocą SHA-256 i przechowujemy wyłącznie hasz.

Każdy klucz jest ograniczony do jednego projektu. Możesz utworzyć ich tyle, ile potrzebujesz, i natychmiastowo unieważnić każdy klucz. Tylko właściciele projektów mogą zarządzać kluczami.

Krok 2: Skonfiguruj swojego klienta MCP

Claude Desktop Claude Code Cursor JSON config

Kliknij + na pasku czatu, następnie Connectors → Manage Connectors → Add custom connector. Wklej URL. Claude obsługuje uwierzytelnianie przez OAuth: zostaniesz przekierowany do CoreDash, aby wybrać projekt i zaakceptować. Klucz API nie jest wymagany.

Zobacz pełny przewodnik po konektorze Claude ze zrzutami ekranu krok po kroku.

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

Przejdź do Settings → Tools & MCP → New MCP Server. Ustaw adres URL na https://app.coredash.app/api/mcp i dodaj nagłówek: Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY.

Działa z każdym klientem MCP, który odczytuje plik konfiguracyjny JSON (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code):

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

Krok 3: Weryfikacja

Zapytaj swoje AI o coś prostego, aby potwierdzić, że połączenie działa:

"Jakie są obecne Core Web Vitals dla /product na urządzeniach mobilnych?"

Jeśli wywoła get_metrics i zwróci rzeczywiste liczby, jesteś podłączony.

coredash mcp test data

Trzy narzędzia

Serwer MCP posiada trzy narzędzia.

get_metrics to narzędzie do zrzutów stanu (snapshot). "Jakie jest obecne LCP na urządzeniach mobilnych?" Użyj go do wszelkich pytań o aktualny stan. Filtruj według urządzenia, kraju, strony, przeglądarki. Grupuj po dowolnym wymiarze, aby porównywać segmenty.

get_timeseries to narzędzie do analizy trendów. "Czy INP pogorszyło się od czwartku?" Zwraca punkty danych w czasie i automatycznie klasyfikuje trend jako poprawiający się, stabilny lub regresyjny. AI interpretuje trend za Ciebie, zamiast zmuszać Cię do analizowania wykresu na oko.

get_histogram to narzędzie do analizy dystrybucji. "Jak wygląda dystrybucja LCP na urządzeniach mobilnych?" Zwraca około 40 przedziałów pokazujących pełny kształt Twoich danych. Wartość p75 na poziomie 2400ms może oznaczać, że większość użytkowników ma wynik około 2400ms, albo że 60% jest szybkich, a część powolnego ruchu mobilnego ciągnie ogon w dół. Histogram powie Ci, jak jest naprawdę.

Pełną referencję parametrów, przykładowe żądania i formaty odpowiedzi znajdziesz w dokumentacji API.

Prawdziwy przykład: refaktoryzacja świadoma wydajności

Oto co się dzieje, gdy Cursor ma podłączone MCP i poprosisz go o znalezienie powolnych interakcji INP oraz powiązanie ich z rzeczywistymi problemami w kodzie:

Agent sprawdził rzeczywiste dane atrybucji INP, znalazł słabe interakcje, przeszukał dane LOAF, aby znaleźć odpowiedzialne skrypty i poprawnie zidentyfikował problemy przed ich naprawieniem. To jest właśnie różnica między ogólnymi poradami typu best-practice, a poprawką opartą na tym, co faktycznie działa wolno.

Limity żądań

Żądania MCP współdzielą dzienne limity z funkcjami AI CoreDash. Limity resetują się o północy UTC.

Plan	Dzienne żądania
Trial	30
Starter	100
Standard	500
Pro	1.000
Enterprise	50.000

Bezpieczeństwo

Surowe klucze są wyświetlane tylko raz. Przechowujemy wyłącznie hasz SHA-256.
Każdy klucz jest ograniczony do jednego projektu. Brak możliwości przemieszczania lateralnego.
Klucze mogą zostać natychmiastowo unieważnione z poziomu dashboardu.
Każdy klucz śledzi last_used. Nieużywane klucze są łatwe do zauważenia.
Serwer MCP jest tylko do odczytu. Przez API nie ma ścieżki zapisu.
Wygasłe projekty automatycznie odrzucają wszystkie klucze API.