Core/Dash MCP Sunucusu

Yapay zeka asistanınıza Gerçek Zamanlı Veri sağlayın 

Sorun şu: Geliştiriciler Claude veya Cursor'ı açar, bir Core Web Vitals problemini tanımlar ve yardım ister. Yapay zeka, genellemelere dayalı tamamen mantıklı bir yanıt verir. Tahmin yürütür. Genel tavsiyeler sunar. LCP elementinizin aslında ne olduğunu bilmeden size "LCP elementinizi kontrol etmenizi" önerir.

CoreDash MCP sunucusu, MCP uyumlu tüm yapay zeka asistanlarına Gerçek Zamanlı RUM verilerinize doğrudan erişim sağlar. Kapsamlı analiz aşamalarına sahip 5 Core Web Vitals metriğinin tümü + 25 filtre boyutu (gösterge panelini destekleyen aynı veriler).

Yapay zeka tahmin yürütmek yerine mobil cihazlarda LCP değerinizin 3.102 ms olduğunu, çünkü div.hero-image > img öğesinin fetchpriority="high" özniteliğine sahip olmayan 2,4 MB'lık optimize edilmemiş bir JPEG olduğunu söyleyebilir. Geçen perşembe günkü dağıtımın, sadece button.add-to-cart ile sınırlı %18'lik bir INP gerilemesine neden olduğunu belirtebilir. Almanya'daki TTFB değerinizin 1.400 ms olduğunu, çünkü Frankfurt'taki CDN uç noktasına ulaşmadığınızı gösterebilir.

Nasıl çalışır

MCP (Model Context Protocol) kendini tanımlayan bir yapıya sahiptir. Yapay zekanız bağlandığında, sunucu ona hangi metriklerin var olduğunu, nasıl filtreleneceğini ve her parametrenin ne işe yaradığını bildirir. Siz sadece bağlanırsınız, asistan gerisini halleder.

Arka planda: durumsuz (stateless) HTTPS POST, JSON-RPC 2.0 ve Bearer token kimlik doğrulaması çalışır. Her istek bağımsızdır. Oturum veya WebSocket yoktur. İstek/yanıt örneklerini içeren tam API referansı için CoreDash API belgelerine göz atın.

Başlarken

Planınıza dahildir. MCP erişimi her CoreDash hesabıyla birlikte gelir. Eklenti veya ek ücret yoktur. Eğer bir projeniz varsa, hemen şimdi bir API anahtarı oluşturabilirsiniz.

Adım 1: Bir API anahtarı oluşturun

CoreDash'e giriş yapın, projenizi açın, AI Insights bölümüne ve ardından Connect Your AI seçeneğine gidin. Anahtara bir isim verin ("Claude Desktop", "Cursor", "CI Pipeline") ve Generate (Oluştur) butonuna tıklayın. Anahtarı hemen kopyalayın. Yalnızca bir kez gösterilir. Anahtarı SHA-256 ile şifreliyor ve yalnızca bu özeti saklıyoruz.

Her anahtar tek bir projeyle sınırlandırılmıştır. İhtiyacınız olduğu kadar anahtar oluşturabilir ve dilediğiniz zaman anında iptal edebilirsiniz. Yalnızca proje sahipleri anahtarları yönetebilir.

Adım 2: MCP istemcinizi yapılandırın

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"
      }
    }
  }
}

Adım 3: Doğrulayın

Bağlantının çalıştığını doğrulamak için yapay zekanıza basit bir şey sorun:

"Mobil cihazlarda /product sayfası için mevcut Core Web Vitals değerleri nelerdir?"

Eğer get_metrics çağrısı yapar ve gerçek sayılar döndürürse, hazırsınız demektir.

Üç araç

MCP sunucusu üç araca sahiptir.

get_metrics bir anlık görüntü aracıdır. "Mobilde mevcut LCP nedir?" Mevcut durumla ilgili her türlü soru için bunu kullanın. Cihaza, ülkeye, sayfaya veya tarayıcıya göre filtreleyin. Segmentleri karşılaştırmak için herhangi bir boyuta göre gruplayın.

get_timeseries trend aracıdır. "INP perşembe gününden beri kötüleşti mi?" Zaman içindeki veri noktalarını döndürür ve trendi otomatik olarak iyileşiyor, sabit veya kötüleşiyor olarak sınıflandırır. Bir grafiğe bakarak karar vermenize gerek bırakmadan, yapay zeka trendi sizin için yorumlar.

get_histogram dağılım aracıdır. "Mobilde LCP dağılımı nasıl görünüyor?" Verilerinizin tam yapısını gösteren yaklaşık 40 veri kümesi (bucket) döndürür. 2400 ms'lik bir p75 değeri, çoğu kullanıcının 2400 ms civarında olduğu anlamına gelebileceği gibi, %60'ının hızlı olduğu ve yavaş mobil trafiğin bir kısmının kuyruğu aşağı çektiği anlamına da gelebilir. Histogram size hangisinin doğru olduğunu söyler.

Tüm parametre referansı, örnek istekler ve yanıt formatları için API belgelerine göz atın.

Gerçek örnek: Performans odaklı refactoring

Cursor, MCP'ye bağlıyken ondan yavaş INP etkileşimlerini bulmasını ve bunları gerçek kod sorunlarıyla eşleştirmesini istediğinizde şunlar olur:

Asistan, gerçek INP ilişkilendirme verilerini kontrol etti, hangi etkileşimlerin zayıf olduğunu buldu, sorumlu betikleri bulmak için LOAF verilerine baktı ve bunları düzeltmeden önce sorunları doğru bir şekilde tespit etti. Bu, genel en iyi pratik tavsiyeleri ile gerçekten neyin yavaş olduğuna dayalı bir düzeltme arasındaki farktır.

İstek limitleri

MCP istekleri, CoreDash yapay zeka özellikleriyle günlük limitleri paylaşır. Limitler gece yarısı (UTC) sıfırlanır.

Güvenlik

• Ham anahtarlar yalnızca bir kez gösterilir. Sadece SHA-256 karma (hash) değerini saklıyoruz.
• Her anahtar tek bir projeyle sınırlandırılmıştır. Yanal hareket mümkün değildir.
• Anahtarlar gösterge panelinden anında iptal edilebilir.
• Her anahtar last_used bilgisini takip eder. Kullanılmayan eski anahtarları tespit etmek kolaydır.
• MCP sunucusu salt okunurdur. API üzerinden herhangi bir yazma yolu yoktur.
• Süresi dolmuş projeler tüm API anahtarlarını otomatik olarak reddeder.