Intégration MCP

Connecter les outils IA

Donnez à Claude Desktop, ChatGPT, Cursor et autres outils IA un accès direct à vos données Baseline Labs.

Qu'est-ce que MCP ?

Le Model Context Protocol permet aux assistants IA d'appeler des outils en votre nom. Au lieu de copier-coller entre les applications, votre IA recherche, génère des rapports et gère des projets via votre compte — en utilisant les mêmes crédits et permissions que votre session de navigateur.

Configuration

Connectez-vous en 2 minutes

Vous avez besoin d'une clé API. Créez-en une dans votre console développeur, puis collez la configuration ci-dessous dans votre client MCP.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) Recommandé

{
  "mcpServers": {
    "baseline-labs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://baselinelabs.ai/mcp/",
        "--header",
        "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_HEADER": "Bearer bl_your_key"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop ne parle pas nativement HTTP MCP — mcp-remote est un petit shim npx qui relie stdio à notre point de terminaison HTTPS. Nécessite Node.js installé localement. Le token va dans env (pas directement dans la chaîne d'en-tête) pour éviter le bug de guillemets d'arguments de Claude Desktop avec les espaces.

Claude.ai (web) & autres clients basés sur URL

{
  "mcpServers": {
    "baseline-labs": {
      "url": "https://baselinelabs.ai/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer bl_your_key"
      }
    }
  }
}

ChatGPT, Cursor, etc.

Server URL:  https://baselinelabs.ai/mcp/
Auth:        Bearer bl_your_key

Configuration interactive : L'onglet MCP dans votre console génère la configuration avec votre clé réelle pré-remplie et affiche l'état des outils en direct.

Outils

28 outils disponibles

Une fois connecté, votre outil IA peut appeler n'importe lequel de ceux-ci. Les outils en lecture seule sont gratuits ; les outils qui déclenchent un nouveau travail coûtent des crédits (votre IA verra le coût avant l'exécution).

Catégorie	Outils	Description
Projets	`list_saves` `get_save` `create_save`	Gérer les projets d'analyse
Recherche	`search` `get_search_result` `list_saved_queries` `get_ranked_keywords` `parse_business_info`	Interroger Google, GPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, Claude, DeepSeek
Rapports	`list_report_templates` `create_report_template` `run_report` `get_report` `get_report_queries` `list_reports`	Suivre les classements des mots-clés
Marque	`create_mention_scan` `get_mention_scan` `list_mention_scans` `get_mention_records` `list_brand_templates` `run_brand_report` `get_brand_report`	Surveillance du sentiment et des mentions
Analytique	`get_backlinks` `get_referring_domains` `get_analytics`	Graphique de liens et données d'utilisation
Schéma	`generate_schema` `list_rolling_domains` `get_domain_schema`	Génération de schéma JSON-LD
Compte	`get_account`	Solde et informations de compte

Programmatique

Utiliser depuis Python

Vous pouvez également appeler le serveur MCP par programmation en utilisant n'importe quelle bibliothèque client MCP :

python

from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async def main():
    async with streamablehttp_client(
        "https://baselinelabs.ai/mcp/",
        headers={"Authorization": "Bearer bl_your_key"}
    ) as (read, write, _):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()

            # List your projects
            result = await session.call_tool("list_saves", {})
            print(result)

Ou ignorez complètement MCP et utilisez l'API REST directement — aucune bibliothèque requise.

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Hi, I'm George.