Core/Dash MCP Server

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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向您的 AI 代理提供实时数据

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 基于一般情况给出了一个看似合理的答案。它进行推测。它提供通用建议。它建议您“检查 LCP 元素”，却根本不知道您的 LCP 元素到底是什么。

CoreDash MCP 服务器为任何兼容 MCP 的 AI 代理提供了直接访问您实时、真实用户监控（RUM）数据的能力。包含所有 5 个 Core Web Vitals 及其完整的阶段细分，加上 25 个过滤维度（与驱动仪表板的数据完全相同）。

AI 不再靠猜，它能直接告诉您，移动端 LCP 为 3,102 毫秒，因为 div.hero-image > img 是一个 2.4MB 的未优化 JPEG 图片，且没有设置 fetchpriority="high"。它可以告诉您，上周四的部署导致了 18% 的 INP 退化，且完全局限于 button.add-to-cart。它可以向您展示，在德国您的 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（Model Context Protocol）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，代理会搞定剩下的事情。

底层机制：无状态的 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 WebSocket。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 帐户都附带 MCP 访问权限。没有附加组件，没有追加销售。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，进入 AI Insights，然后点击 Connect Your AI。为密钥命名（如 "Claude Desktop"、"Cursor"、"CI Pipeline"），然后点击 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。

每个密钥的作用域都限制在单个项目内。您可以根据需要创建任意数量的密钥，并立即撤销任何密钥。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 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 获取分步屏幕截图。

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

前往 Settings → Tools & MCP → New MCP Server。将 URL 设置为 https://app.coredash.app/api/mcp，并添加请求头：Authorization: Bearer cdk_YOUR_API_KEY。

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

{
  "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 问一个简单的问题，以确认连接是否正常工作：

“目前移动端 /product 页面的 Core Web Vitals 是多少？”

如果它调用 get_metrics 并返回了真实的数字，那么您已成功连接。

三个工具

MCP 服务器提供三个工具。

get_metrics 是快照工具。“移动端目前的 LCP 是多少？”对于任何关于当前状态的问题都可以使用它。按设备、国家、页面、浏览器进行过滤。按任何维度分组以比较细分受众群。

get_timeseries 是趋势工具。“从上周四起 INP 变差了吗？”它返回随时间变化的数据点，并自动将趋势分类为改善、稳定或退化。AI 会为您解读趋势，而无需您亲自盯着图表看。

get_histogram 是分布工具。“移动端 LCP 的分布情况如何？”它返回大约 40 个分桶，显示您数据的完整形态。2400ms 的 p75 可能意味着大多数用户都在 2400ms 左右，或者可能意味着 60% 的用户速度很快，但有一部分速度较慢的移动端流量拉长了尾部。直方图会告诉您具体是哪种情况。

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：性能感知重构

以下是当 Cursor 连接了 MCP，并且您要求它找出缓慢的 INP 交互并将它们与实际代码问题匹配时所发生的情况：

该代理检查了实际的 INP 归因数据，找出了哪些交互表现不佳，查找了 LOAF 数据以找到负责的脚本，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 UTC 午夜重置。

计划	每日请求
试用版	30
启动版	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。陈旧的密钥很容易被发现。
MCP 服务器是只读的。API 不提供写入路径。
过期的项目会自动拒绝所有的 API 密钥。