Core/Dash MCP 服务器

将您的 AI 代理连接到真实的 Core Web Vitals 数据。在聊天中调试。在代码中验证。无需仪表板。

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将实时数据提供给您的 AI 代理

问题在于：开发人员打开 Claude 或 Cursor，描述一个 Core Web Vitals 问题并寻求帮助。AI 基于泛泛而谈给出非常合理的答案。它进行推测。它提供通用建议。它建议您“检查您的 LCP 元素”，却不知道您的 LCP 元素实际上是什么。

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CoreDash MCP 服务器允许任何兼容 MCP 的 AI 代理直接访问您的实时、RUM 数据。所有 5 个 Core Web Vitals 及完整的细分阶段 + 25 个过滤维度（与驱动仪表板的数据相同）。

无需猜测，AI 可以告诉您，您的移动端 LCP 为 3,102 毫秒，因为 div.hero-image > img 是一个未优化的 2.4MB JPEG 且没有 fetchpriority="high"。它可以告诉您，上周四的部署导致了 18% 的 INP 回退，问题独立发生在 button.add-to-cart。它可以向您展示，您在德国的 TTFB 是 1,400 毫秒，因为您没有命中法兰克福的 CDN 边缘节点。

工作原理

MCP（模型上下文协议）是自描述的。当您的 AI 连接时，服务器会告诉它存在哪些指标、如何进行过滤以及每个参数的作用。您只需连接，代理会解决剩下的问题。

底层机制：无状态 HTTPS POST、JSON-RPC 2.0、Bearer 令牌身份验证。每个请求都是独立的。没有会话，没有 WebSockets。有关包含请求/响应示例的完整 API 参考，请参阅 CoreDash API 文档。

快速入门

包含在您的计划中。每个 CoreDash 账户均附带 MCP 访问权限。无需附加组件，无需追加销售。如果您有项目，您现在就可以生成 API 密钥。

第一步：生成 API 密钥

登录 CoreDash，打开您的项目，前往 AI Insights，然后选择 Connect Your AI。给密钥起一个名字（例如 "Claude Desktop"、"Cursor"、"CI Pipeline"）并点击生成（Generate）。立即复制它。它只会显示一次。我们使用 SHA-256 对其进行哈希处理，且仅存储哈希值。

每个密钥都限定于单个项目。您可以根据需要创建任意数量的密钥，并能立即撤销任何密钥。只有项目所有者才能管理密钥。

第二步：配置您的 MCP 客户端

Claude Desktop Claude Code Cursor JSON 配置

点击聊天栏中的 +，然后选择 Connectors → Manage Connectors → Add custom connector。粘贴 URL。Claude 通过 OAuth 处理身份验证：您将被重定向到 CoreDash 以选择一个项目并接受。无需 API 密钥。

请参阅 完整的 Claude 连接器指南 获取逐步截图。

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

转到 Settings → Tools & MCP → New MCP Server。将 URL 设置为 https://app.coredash.app/api/mcp 并添加一个 header：Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY。

适用于任何读取 JSON 配置文件的 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code）：

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

第三步：验证

向您的 AI 询问一些简单的问题以确认连接正常：

“目前移动端 /product 页面的 Core Web Vitals 是什么？”

如果它调用了 get_metrics 并返回真实的数字，说明您已成功上线。

coredash mcp test data

三个工具

MCP 服务器拥有三个工具。

get_metrics 是快照工具。“目前移动端的 LCP 是多少？”对于任何有关当前状态的问题，都可以使用它。按设备、国家/地区、页面、浏览器进行过滤。按任何维度分组以比较细分市场。

get_timeseries 是趋势工具。“自周四以来，INP 是否变差了？”它会随着时间的推移返回数据点，并自动将趋势分类为改善、稳定或退化。AI 会为您解释趋势，而不是让您用肉眼观察图表。

get_histogram 是分布工具。“移动端的 LCP 分布是怎样的？”它返回约 40 个存储桶，显示数据的完整形状。2400 毫秒的 p75 可能意味着大多数用户都在 2400 毫秒左右，或者可能意味着 60% 的用户速度很快，而一部分缓慢的移动端流量拉低了尾部。直方图能为您揭示具体情况。

有关完整的参数参考、示例请求和响应格式，请参阅 API 文档。

真实示例：感知性能的重构

当 Cursor 连接了 MCP，并且您要求它查找缓慢的 INP 交互并将它们与真实的代码问题匹配时，会发生以下情况：

代理检查了实际的 INP 归因数据，找出了哪些交互表现不佳，查找 LOAF 数据以寻找相关的脚本，并在修复之前正确识别了问题。这就是通用的最佳实践建议与基于实际缓慢原因进行的修复之间的区别。

速率限制

MCP 请求与 CoreDash AI 功能共享每日限额。限额在午夜 UTC 重置。

计划	每日请求数
试用	30
入门版	100
标准版	500
专业版	1.000
企业版	50.000

安全性

原始密钥仅显示一次。我们只存储 SHA-256 哈希值。
每个密钥都限定于一个项目。无法进行横向移动。
密钥可以从仪表板立即撤销。
每个密钥都会跟踪 last_used。很容易就能发现陈旧的密钥。
MCP 服务器是只读的。通过 API 没有写入路径。
已过期的项目会自动拒绝所有 API 密钥。