Der Reviewflowz MCP-Server

Das Model Context Protocol ist der Standardweg, auf dem ein KI-Client ein externes System liest. Anthropic hat es im November 2024 veröffentlicht, und es hörte fast sofort auf, die Idee eines einzelnen Unternehmens zu sein. Ein Server spricht es einmal, und jeder konforme Client kann ihn aufrufen.

Das ist der Unterschied zwischen einem Standard und einem Plugin. Ein Plugin wird für ein Produkt geschrieben und stirbt mit ihm. Vor MCP bedeutete das Verbinden Ihrer Bewertungen mit einem Assistenten eine maßgeschneiderte Integration pro Assistent, und ein neuer Assistent bedeutete eine neue Integration oder gar keine.

Reviewflowz betreibt einen Server, unter einer Adresse: https://app.reviewflowz.com/mcp/tools. In Claude fügen Sie ihn unter Settings, Connectors, Add a custom connector hinzu. In ChatGPT schalten Sie den Entwicklermodus ein und erstellen einen eigenen Connector mit derselben URL. Dieselbe URL, dieselben Tools, dieselben Antworten.

Sie richten es einmal ein statt einmal pro Assistent, und es funktioniert weiter, wenn sich die Clients ändern. Sobald ein Client, den Sie schon nutzen, MCP-Unterstützung ausliefert, sind Ihre Bewertungen von dort aus bereits erreichbar. Dafür muss hier nichts Neues ausgeliefert werden.

Einen Export in einen Prompt einzufügen hat eine harte Grenze: die Zeilen, die hineinpassen. Sie wählen ein Fenster, bevor Sie wissen, wonach Sie suchen, und die Antwort kann sich immer nur auf das Fenster beziehen, das Sie gewählt haben.

Eine Abfrage kennt keine solche Grenze, denn der Client fragt genau das ab, was er braucht, wenn er es braucht. Er kann fünf Bewertungen ziehen oder fünfhundert, die Daten eingrenzen, wieder erweitern, und noch einmal nachfragen, sobald sich Ihre Frage geändert hat. Ihre Bewertungen aus Jahren zurück liegen alle in Reichweite.

Das macht die nützlichste Frage zu jeder schlechten Woche beantwortbar: Ist das schon einmal passiert. Eine Serie von Sync-Beschwerden nach einem Juni-Release sieht wie eine Katastrophe aus, bis dieselbe Stichwortsuche über 2023 dieselbe Form nach dem 3.0-Release findet und zeigt, dass sie sich in sechs Wochen gelegt hat.

Dieser Ausschlag von 2023 ist älter als jeder Export, den jemand einzufügen erwägen würde, und genau er sagt Ihnen, was zu erwarten ist. Reviewflowz hält den gesamten Korpus an einem Ort, genau damit der Vergleich verfügbar ist, statt sich nur erinnert zu werden.

Sprachmodelle sind gut im Lesen und unzuverlässig im Zählen. Geben Sie einem viertausend Bewertungen und bitten Sie um einen Durchschnitt, verlassen Sie sich auf eine Rechnung, die Token für Token entsteht. get_stats gibt es genau dafür, damit es das nicht muss.

Ein Aufruf liefert die Anzahl, den Durchschnittswert, die Aufschlüsselung nach Sternen, wie viele beantwortet wurden, und die Antwortquote in Prozent. Die Zahlen kommen aus der Datenbank, es sind also dieselben Zahlen, die Ihre Berichte zeigen, keine Schätzung, die das Modell im Vorbeigehen zusammengestellt hat.

Übergeben Sie ein start_date, ein end_date und ein period von day, week oder month, und es liefert auch die Reihe zurück, sodass „hat sich die Bewertung tatsächlich bewegt, oder fühlt es sich nur so an“ eine einzige Frage mit einer echten Antwort ist.

Jeder get_reviews Filter funktioniert auch bei get_stats. Zahlen für eine Plattform, eine Sprache, ein Thema, ein Tag, oder nur die Bewertungen, die noch niemand beantwortet hat. Der Assistent liest die Bewertungen für das Warum und fragt den Server nach dem Wie viel.

Sie verbinden sich, indem Sie sich anmelden. Der Client schickt Sie zu Reviewflowz, Reviewflowz zeigt Ihnen, was gewährt wird, Sie bestätigen es. OAuth 2.1 mit PKCE, also gibt es keinen API-Token zu erzeugen, in ein Einstellungsfeld einzufügen und zwei Jahre lang zu vergessen.

Der Bestätigungsbildschirm sagt nur lesend, weil der Server nur lesend ist. Er gewährt Zugriff auf Ihre Bewertungen und Ihre Bewertungsprofile, und es gibt keine Schreibberechtigung zu gewähren, weil es kein Tool gibt, das eine bräuchte.

Die Verbindung übernimmt die Zugriffsrechte der Person, die sie autorisiert hat. Wenn Sie Zugriffsgruppen nutzen, sieht ein Assistent, der von jemandem verbunden wurde, der nur drei Standorte sieht, auch nur genau diese drei. Er kommt im Account nie weiter als der Mensch, dem er gehört.

Jeder Client hält seine eigene Autorisierung, also lässt der Widerruf bei Claude ChatGPT unberührt, und der Widerruf der Verbindung einer Person lässt den Rest des Teams weiterarbeiten. Das Veröffentlichen einer Antwort geschieht weiterhin in Reviewflowz, Slack oder Ihrem Helpdesk, wo Ihre Zugriffsregeln entscheiden, wer eine senden darf.