MCP-Server-Integration
Verbinde Claude / Cursor / Agent-Frameworks mit Moonborn über den Model-Context-Protocol-Server. Personas erscheinen als Resources, Chat als Tool.
Moonborn belichtet einen Model-Context-Protocol-(MCP)-Server unter
https://api.moonborn.co/v1/mcp. Jeder MCP-kompatible Client —
Claude für VS Code, Cursor, JetBrains, ein Agent-Framework, das das
Protokoll spricht — kann die Personas deines Workspaces als
Resources auflisten und Chat-Sessions als Tool aufrufen.
1. MCP-Client konfigurieren
Die meisten Clients akzeptieren einen MCP-Server-Eintrag in ihren Einstellungen. Die Form variiert je Client; die Verbindungsdetails nicht:
{
"mcpServers": {
"moonborn": {
"transport": "https",
"url": "https://api.moonborn.co/v1/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${MOONBORN_API_KEY}"
}
}
}
}Für Claude für VS Code, füge dies zu ~/.config/claude/mcp.json
(macOS) oder dem Äquivalent auf deinem OS hinzu. Für Cursor hat das
Settings-Panel einen „MCP Servers"-Bereich.
2. Resources auflisten
Einmal verbunden, kann der Client Moonborns Resources enumerieren:
mcp> list resources
moonborn:personas/persona_01H... — "Mert Aksoy"
moonborn:personas/persona_02H... — "Leyla Demir"
moonborn:personas/persona_03H... — "Brand voice — canonical"
Jede Resource belichtet:
- Das volle vierschichtige Dokument der Persona (read-only von MCP).
- Die Voice-Fingerprint-ID.
- Das aktuelle Audit-Verdict + Score.
3. Eine Resource lesen
mcp> read moonborn:personas/persona_01H...
Der Client bekommt das volle Persona-Dokument als MCP-Resource- Inhalt. Claude kann nun Fragen wie „was ist der Growth-Arc dieser Persona?" beantworten, indem es die Resource direkt liest.
4. Das Chat-Tool aufrufen
Der MCP-Server belichtet ein chat-Tool, das eine Session öffnet
und in einem Call eine Nachricht sendet:
mcp> call moonborn.chat
persona: moonborn:personas/persona_01H...
message: "Erzähl mir von deinem letzten Quartal."
Das Tool gibt die Antwort, das Drift-Envelope und die Session-ID zurück (nützlich für Fortsetzung über Turns hinweg).
5. Grenzen
Der MCP-Server ist auf Read-only-Resource-Access + das Chat-Tool beschränkt. Du kannst nicht:
- Personas via MCP erstellen oder löschen — nutze die REST-API.
- Workspace-Config von MCP modifizieren.
- Audit-Logs oder Webhook-Deliveries von MCP zugreifen.
Für volles Read/Write, geh direkt an die REST-Oberfläche. MCP ist der schmale, IDE-freundliche Einstiegspunkt.
6. Authentication-Scopes
Der Bearer-Token muss mindestens haben:
read:personas— um Resources aufzulisten und zu lesen.write:chat— um das Chat-Tool aufzurufen.
Stelle einen scoped API-Key in Settings → API keys → New key aus, wenn du einem MCP-Client ein Least-Privilege-Credential geben willst.
Tarif
Team und höher.
Ehrlicher Scope
Der MCP-Server serviert Personas an MCP-Clients. Er ist kein generischer Agent-Host, kein voller LLM-Router, keine Alternative zum Chat-Completions-Endpoint. Eine schmale Protokoll-Brücke für IDE- + Agent-Framework-Nutzer.
Weiter
- Kombiniertes Drop-in-Framing: Drop in (OpenAI + MCP) use case.
- Der Begleit-OpenAI-Swap: OpenAI-compat migration tutorial.
- MCP API reference.