MCP-integrasjon

Koble til AI-verktøy

Gi Claude Desktop, ChatGPT, Cursor og andre AI-verktøy direkte tilgang til dine Baseline Labs-data.

Hva er MCP?

Model Context Protocol lar AI-assistenter kalle verktøy på dine vegne. I stedet for å kopiere og lime mellom apper, søker AI-en din, genererer rapporter og administrerer prosjekter gjennom kontoen din — ved å bruke de samme kredittene og tillatelsene som nettleserøkten din.

Oppsett

Koble til på 2 minutter

Du trenger en API-nøkkel. Opprett en i utviklerkonsollen din, og lim deretter konfigurasjonen nedenfor inn i MCP-klienten din.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) Anbefalt

{
  "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 snakker ikke HTTP MCP naturlig — mcp-remote er en liten npx-shim som bygger bro fra stdio til HTTPS-endepunktet vårt. Krever Node.js installert lokalt. Tokenet går i env (ikke headerstrengene direkte) for å unngå Claude Desktops arg-siterings-bug med mellomrom.

Claude.ai (web) og andre URL-baserte klienter

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

ChatGPT, Cursor, osv.

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

Interaktivt oppsett: MCP-fanen i konsollen din genererer konfigurasjonen med din faktiske nøkkel forhåndsutfylt og viser live verktøystatus.

Verktøy

28 verktøy tilgjengelig

Når du er koblet til, kan AI-verktøyet ditt kalle noen av disse. Skrivebeskyttede verktøy er gratis; verktøy som utløser nytt arbeid koster kreditter (AI-en din vil se kostnaden før kjøring).

Kategori	Verktøy	Beskrivelse
Prosjekter	`list_saves` `get_save` `create_save`	Administrer analyseprosjekter
Søk	`search` `get_search_result` `list_saved_queries` `get_ranked_keywords` `parse_business_info`	Søk på tvers av Google, GPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, Claude, DeepSeek
Rapporter	`list_report_templates` `create_report_template` `run_report` `get_report` `get_report_queries` `list_reports`	Spor nøkkelordrangeringer
Merke	`create_mention_scan` `get_mention_scan` `list_mention_scans` `get_mention_records` `list_brand_templates` `run_brand_report` `get_brand_report`	Sentiment- og omtalevarsling
Analyser	`get_backlinks` `get_referring_domains` `get_analytics`	Lenke-graf og bruksdata
Schema	`generate_schema` `list_rolling_domains` `get_domain_schema`	JSON-LD-skjemagenering
Konto	`get_account`	Saldo og kontoinformasjon

Programmatisk

Bruk fra Python

Du kan også kalle MCP-serveren programmatisk ved hjelp av et MCP-klientbibliotek:

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)

Eller hopp over MCP helt og bruk REST API direkte — ingen bibliotek nødvendig.

Koble til AI-verktøy

Hi, I'm George.