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MCP-Integration

Finseo stellt einen Model-Context-Protocol-Server (MCP) bereit, über den KI-Assistenten deine Sichtbarkeitsdaten direkt abfragen können.

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Was ist MCP?

MCP (Model Context Protocol) ist ein Standard, um KI-Modelle mit externen Datenquellen zu verbinden. Mit dem Finseo MCP-Server stellst du Claude, ChatGPT oder Cursor natürliche Fragen zu deiner KI-Sichtbarkeit — ganz ohne Code. Beispiel: Öffne Claude und frag:
„Wie hat sich meine Markensichtbarkeit in den letzten 30 Tagen verändert? Welche Wettbewerber liegen vor mir?”
Claude fragt automatisch deine Finseo-Daten ab und liefert die Analyse.

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Setup-Guides

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Authentifizierung

Der MCP-Server unterstützt zwei Authentifizierungsmethoden:

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Verfügbare Tools

Alle Tools sind read-only — sie rufen Daten ab und ändern nie etwas. Die Analytics-Tools akzeptieren optionale Filter für model (z. B. chatgpt, perplexity, ai_overview, copilot, gemini, grok) und tags — dieselben Filter wie im Dashboard.

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Drill-down-Workflow

Von der Übersicht bis zur einzelnen KI-Antwort — die Tools bauen aufeinander auf:
  • Wettbewerber-Pfad: get_visibility_metrics für das Gesamtbild → get_competitor_ranking für die relevanten Wettbewerber (jede Zeile enthält eine id) → get_competitor_gap_analysis / get_competitor_h2h mit dieser competitorId für die Prompt-Ebene: „Wo verlieren wir und warum?”
  • Prompt-Pfad: list_prompts für die relevanten Prompts (jede Zeile enthält eine id) → get_prompt_details mit dieser promptId für die Antwort-Historie und verfügbaren Tage → get_answer_content mit promptId + date für die exakte KI-Antwort, die genannten Marken und die zitierten Quellen.
  • Sentiment-Pfad: get_sentiment_overview für Share of Voice, das Sentiment-Leaderboard und die negativsten Aussagen über jede Marke.
  • Tasks-Pfad: list_tasks für das priorisierte Optimierungs-Backlog (jede Zeile trägt eine id) → get_task_details mit dieser taskId für den vollständigen Maßnahmenplan und die Evidenz dahinter.

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Beispiel-Prompts

Frag deinen KI-Assistenten zum Beispiel:
  • „Wie sichtbar ist meine Marke diesen Monat in der KI-Suche, und wie hat sich das im Vergleich zur Vorperiode verändert?”
  • „Ranke meine Wettbewerber nach KI-Sichtbarkeit und mach eine Gap-Analyse gegen den stärksten — wo taucht er auf, wenn wir fehlen?”
  • „Welche Quellen zitieren KI-Modelle am häufigsten für meine getrackten Prompts, gefiltert nur auf ChatGPT?”
  • „Vergleiche mich Head-to-Head mit Wettbewerber X: Wer wird zuerst genannt, und was behaupten KI-Modelle über uns beide?”
  • „Zeig mir, was ChatGPT gestern auf meinen Prompt ‚beste CRM für Startups’ tatsächlich geantwortet hat — voller Text und die zitierten Quellen.”
  • „Wie hoch ist mein Share of Voice, und welche negativen Aussagen machen KI-Modelle über meine Marke?”
  • „Was sind meine wichtigsten offenen Optimierungs-Tasks, und was genau soll ich beim Top-Task tun?”

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Metrik-Definitionen

Die Tools liefern dieselben Zahlen wie das Finseo Dashboard und benennen sie explizit:
  • visibilityRatePercent — Anteil der analysierten KI-Antworten, die deine Marke erwähnen (der „Visibility”-KPI im Dashboard)
  • promptCoveragePercent — Anteil der getrackten Prompts mit mindestens einer Mention (eine andere, meist höhere Zahl)
  • ownDomainCitations.total — KI-Antworten, die deine eigene Domain als Quelle zitieren (der „Citations”-KPI im Dashboard)

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Endpoint

Der Server implementiert JSON-RPC 2.0 über Streamable HTTP (stateless) und unterstützt initialize, ping, tools/list und tools/call. Tool-Ergebnisse enthalten neben dem Text-Block auch structuredContent (maschinenlesbares JSON) gemäß MCP-Spec 2025-06-18. GET-Requests auf den Endpoint liefern 405 Method Not Allowed — der Server bietet keinen separaten SSE-Stream an. Nicht authentifizierte Requests erhalten eine 401 mit OAuth-Discovery-Metadaten gemäß der MCP-Authorization-Spec (RFC 9728).