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 plausible Antwort, die auf Verallgemeinerungen basiert. Sie spekuliert. Sie gibt allgemeine Ratschläge. Sie schlägt vor, „Ihr LCP-Element zu überprüfen“, ohne zu wissen, was Ihr LCP-Element eigentlich ist.

Der CoreDash MCP-Server gewährt jedem MCP-kompatiblen KI-Agenten direkten Zugriff auf Ihre Echtzeit-RUM-Daten. Alle 5 Core Web Vitals mit kompletten Phasen-Breakdowns + 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 2,4 MB großes, unoptimiertes JPEG ohne fetchpriority="high" ist. Sie kann Ihnen sagen, dass das Deployment vom letzten Donnerstag eine 18%ige INP-Regression verursacht hat, die isoliert bei button.add-to-cart auftritt. 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 selbsterklärend. 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 kümmert sich um den Rest.

Unter der Haube: zustandsloses HTTPS POST, JSON-RPC 2.0, Bearer Token Auth. Jede Anfrage ist unabhängig. Keine Sessions, keine WebSockets. Die vollständige API-Referenz mit Request/Response-Beispielen 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 sofort einen API-Schlüssel generieren.

Schritt 1: Einen API-Schlüssel generieren

Loggen Sie sich bei CoreDash ein, öffnen Sie Ihr Projekt, gehen Sie zu AI Insights, dann Connect Your AI. Geben Sie dem Schlüssel einen Namen („Claude Desktop“, „Cursor“, „CI Pipeline“) und klicken Sie auf Generate. 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 Projekteigentümer 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 jeder Dimension, um Segmente zu vergleichen.

get_timeseries ist das Trend-Tool. "Hat sich INP seit Donnerstag verschlechtert?" Es gibt Datenpunkte im Zeitverlauf zurück und klassifiziert den Trend automatisch als sich verbessernd, stabil oder regressiv. Die KI interpretiert den Trend für Sie, anstatt Sie ein Diagramm mit bloßem Auge ablesen zu lassen.

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

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

Echtes Beispiel: Performance-bewusstes Refactoring

Das 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-Zuschreibungsdaten, fand heraus, welche Interaktionen schlecht waren, schlug LOAF-Daten nach, um die verantwortlichen Skripte zu finden, und identifizierte die Probleme korrekt, bevor er sie behob. Das ist der Unterschied zwischen allgemeinen Best-Practice-Ratschlägen und einem Fix, der darauf basiert, was tatsächlich langsam ist.

Rate Limits

MCP-Anfragen teilen sich tägliche Limits mit den CoreDash AI-Funktionen. 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 möglich.
• Schlüssel sind sofort widerrufbar über das Dashboard.
• Jeder Schlüssel trackt last_used. Veraltete Schlüssel sind leicht zu erkennen.
• Der MCP-Server ist schreibgeschützt. Es gibt keinen Schreibpfad über die API.
• Abgelaufene Projekte lehnen automatisch alle API-Schlüssel ab.