MCP-Server: inbrix mit Claude, Cursor & Co. verbinden

inbrix hat einen eingebauten MCP-Server. Damit arbeiten KI-Assistenten wie Claude, ChatGPT oder Cursor direkt in deinem Helpdesk: Tickets suchen und lesen, Antworten schreiben, interne Notizen setzen, Kennzahlen abfragen und die Wissensbasis pflegen – ohne Zwischenschicht, ohne Zapier, ohne dass du etwas installierst.

English summary: inbrix ships a remote MCP server at https://app.inbrix.ai/api/mcp. It speaks JSON-RPC over HTTP and authenticates with OAuth 2.1 (PKCE + Dynamic Client Registration), so any MCP client can connect by pasting the URL – no API key to copy, no local process to run. 22 tools cover ticket operations and the knowledge base.

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol ist ein offener Standard dafür, wie ein KI-Assistent mit einem externen System spricht. Statt für jede Kombination aus Assistent und Tool eine eigene Integration zu bauen, spricht jeder MCP-fähige Client denselben Server an. inbrix stellt einen solchen Server bereit – als Remote-Server, es läuft also nichts auf deinem Rechner.

Verbindungsdaten

Server-URL	`https://app.inbrix.ai/api/mcp`
Transport	HTTP, JSON-RPC 2.0 (Remote / Streamable HTTP)
Authentifizierung	OAuth 2.1 – Authorization Code mit PKCE (S256), Refresh Tokens, Dynamic Client Registration
Scopes	`mcp:read` (lesen) und `mcp:write` (schreiben)
Metadaten	`/.well-known/oauth-protected-resource/api/mcp` nach RFC 9728
Verfügbar ab	Paket Pro (REST-API, MCP & Webhooks)

Du brauchst keinen API-Key. Der Server registriert den Client selbst (Dynamic Client Registration) und schickt dich für die Anmeldung in dein inbrix-Konto. Du meldest dich an, bestätigst die Freigabe – fertig. Es liegt nie ein Token in einer Konfigurationsdatei.

Einrichten

Server hinzufügen. Trage in deinem MCP-Client die URL https://app.inbrix.ai/api/mcp als Remote- bzw. HTTP-Server ein. Bei Claude geschieht das unter Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen, bei anderen Clients heißt der Punkt meist „Add remote MCP server“ oder „Custom connector“.
Anmelden. Der Client öffnet die inbrix-Anmeldung im Browser. Melde dich mit deinem normalen inbrix-Konto an.
Freigabe bestätigen. Du siehst, welche Rechte der Client anfragt – mcp:read allein zum Lesen, zusätzlich mcp:write zum Antworten und Schreiben. Wer nur auswerten will, gibt bewusst nur Lesen frei.
Loslegen. Der Client listet danach 22 Werkzeuge. Ein guter erster Test: „Zeig mir die offenen Tickets“ oder „Wie war die Erstreaktionszeit letzte Woche?“

Clients, die eine Konfigurationsdatei benutzen, brauchen meist nur diesen Eintrag:

{
  "mcpServers": {
    "inbrix": {
      "url": "https://app.inbrix.ai/api/mcp"
    }
  }
}

Ein Konto, ein Kontext. Der MCP-Zugang hängt an deinem Benutzer. Der Assistent sieht genau das, was du auch im Web siehst – nicht mehr. Mandantentrennung, Rollen und Rechte gelten unverändert weiter, und jeder Zugriff landet im Audit-Log.

Die Werkzeuge

22 Werkzeuge, aufgeteilt in Ticketbetrieb und Wissensbasis. Werkzeuge, die etwas verändern, verlangen mcp:write; alle übrigen kommen mit mcp:read aus.

Tickets

Werkzeug	Was es tut	Scope
`search_tickets`	Volltextsuche über Betreff, Kunde, Nachrichteninhalt – oder direkt per Ticketnummer	read
`list_tickets`	Tickets einer Ansicht: meine, alle offenen, nicht zugewiesen, neu, alle, Spam	read
`get_ticket`	Vollständiges Ticket: Metadaten, Kunde und der komplette Verlauf	read
`ticket_stats`	Kennzahlen für einen Zeitraum: erstellt, gelöst, offen, Erstreaktionszeiten, SLA-Einhaltung	read
`get_customer`	Kunde per E-Mail nachschlagen, mit seinen letzten Tickets	read
`list_channels`	Kanäle auflisten (E-Mail, Chat, Web) samt Workspace	read
`reply_ticket`	Antwort per E-Mail an den Kunden senden	write
`add_note`	Interne Notiz am Ticket – geht nie an den Kunden	write
`update_ticket`	Status, Priorität, Zuweisung und Tags ändern	write
`create_ticket`	Neues Ticket für einen Kunden anlegen	write
`trigger_bot_draft`	Den zuständigen KI-Mitarbeiter sofort einen Antwortentwurf schreiben lassen	write

Wissensbasis

Werkzeug	Was es tut	Scope
`kb_search`	Semantische und Volltextsuche über die Wissensbasis	read
`kb_tree`	Struktur als Baum aus Ordnern und Seiten	read
`kb_get_page`	Eine Seite lesen: Titel, HTML, Status, Sichtbarkeit	read
`kb_list_workspaces`	Workspaces auflisten – die möglichen Ziele für Seiten	read
`kb_create_page`	Neue Seite oder neuen Ordner anlegen	write
`kb_write_page`	Inhalt einer Seite als HTML setzen	write
`kb_append_section`	Abschnitt anhängen – für lange Dokumente über mehrere Schritte	write
`kb_move_page`	Seite unter einen neuen Elternknoten verschieben	write
`kb_publish_page`	Veröffentlichen – erst dann ist eine Seite für die Bots durchsuchbar	write
`kb_set_public`	Sichtbarkeit im öffentlichen Help-Center schalten	write
`kb_delete_page`	Seite samt Unterseiten löschen	write

Wofür das in der Praxis gut ist

Auswerten, ohne Report zu bauen. „Welche Themen haben letzte Woche die meisten Tickets erzeugt?“ – der Assistent zieht sich die Daten selbst.
Wissenslücken schließen. Ein Ticket, das der Bot nicht lösen konnte, wird zur neuen KB-Seite: lesen, formulieren, kb_create_page, veröffentlichen.
Zweite Meinung vor dem Senden. Entwurf im Assistenten schreiben lassen, prüfen, dann selbst abschicken.
Eigene Automatisierungen. Alles, was die REST-API kann, in natürlicher Sprache – ohne einen Client dafür zu programmieren.

Vorsicht bei reply_ticket. Das Werkzeug sendet eine echte E-Mail an einen echten Kunden. Es gibt ein Rückruf-Fenster von 30 Sekunden in der Oberfläche, aber danach ist die Mail raus. Lies den Text, bevor du zustimmst – und gib einem Assistenten, der nur auswerten soll, gar kein mcp:write.

Zugriff wieder entziehen

Die Freigabe hängt an deinem Konto und lässt sich jederzeit widerrufen – der Assistent verliert den Zugang sofort. Ein neuer Zugriff braucht dann wieder die Anmeldung samt Bestätigung.

Fragen offen?

Die REST-API und Webhooks decken dieselben Vorgänge programmatisch ab. Schreib uns über das Support-Formular, wenn dir ein Werkzeug fehlt – die Liste wächst mit dem, wonach gefragt wird.

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