Eigen Mesh MCP-Übersicht

Einfach gesagt: Mit MCP können KI-Assistenten wie Cursor und Claude deine Eigen Mesh-Erinnerungen über eine standardisierte Verbindung lesen und schreiben — dein zweites Gehirn begleitet dich also durch alle Tools. Um Eigen Mesh im Browser zu nutzen, musst du MCP nicht verstehen; siehe Onboarding (verwaltet) für den Weg über die Web-App.

Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard zum Verbinden von KI-Clients mit externen Diensten. Eigen Mesh stellt Memory-Operationen über MCP per HTTP bereit, sodass dein Assistent Gedanken erfassen, Erinnerungen durchsuchen und bearbeiten kann — ohne eigenen Integrationscode.

Für wen das gedacht ist

Integratoren, die Cursor, Claude Desktop oder andere MCP-Clients anbinden
Betreiber, die nach dem Deploy prüfen, ob der /api/mcp-Endpoint erreichbar ist

Nur Browser-Nutzer: Du kannst Erinnerungen in der Eigen Mesh-Web-UI erfassen, durchsuchen und im Chat nutzen, ohne MCP zu konfigurieren. Diese Seite richtet sich an die Anbindung externer KI-Tools.

Endpoint

https://<your-app-origin>/api/mcp

Ersetze <your-app-origin> durch die öffentliche URL deines Deployments — denselben Wert wie ORIGIN (z. B. https://eigen.example.com).

Der Server nutzt den Streamable HTTP-Transport (MCP-Spezifikation). Clients, die nur stdio unterstützen, benötigen eine lokale Bridge; siehe Cursor oder Claude verbinden.

Authentifizierung

MCP-Requests benötigen einen Bearer-API-Key, der an dein Nutzerkonto gebunden ist:

Authorization: Bearer <your-api-key>

Erstelle Keys in der Produkt-UI unter /api-keys nach dem Login, oder bitte deinen Betreiber, einen für dich anzulegen.

Der Server löst den Key vor jedem Tool-Aufruf zu deiner user_id auf. Alle Memory-Operationen sind per Row Level Security mandantengetrennt — du siehst niemals die Gedanken eines anderen Nutzers.

Verfügbare Tools (HTTP MCP)

Tool	Zweck
`capture_thought`	Einen neuen rohen Gedanken speichern
`retrieve_thoughts`	Hybride Suche oder Durchstöbern aktueller Gedanken (`order=created_at`)
`edit_thought`	Bearbeitung eines bestehenden Gedankens in natürlicher Sprache
`delete_thought`	Gedanken archivieren (weiches Löschen)

Vollständige Argument- und Response-Verträge: MCP-Tools-Referenz.

Nicht über HTTP MCP verfügbar

Diese Tools gibt es nur im In-App-Chat-Agenten:

Notizen: create_text_file, list_text_files, get_text_file, update_text_file, append_text_file, delete_text_file, search_text_files, link_text_file_to_thought, unlink_text_file_from_thought

Aus HTTP MCP entfernte Legacy-Tools: list_thoughts (nutze retrieve_thoughts mit order=created_at), answer_question (in deinem Client abrufen und dann selbst formulieren).

Sicherheit: Embeddings werden nie zurückgegeben

Tool-Ergebnisse enthalten ausschließlich Text und Scores — niemals rohe Embedding-Vektoren. Siehe Embeddings-Grenze.

Typischer Ablauf

sequenceDiagram
  participant Client as MCP_Client
  participant App as Eigen Mesh
  participant DB as Postgres_pgvector

  Client->>App: capture_thought (Bearer key)
  App->>DB: persist enrich embed graph
  App-->>Client: thought id summary

  Client->>App: retrieve_thoughts query
  App->>DB: hybrid search rerank
  App-->>Client: ranked text matches

  Note over Client: Client composes answer from matches

Fehlerbehebung

Siehe Fehlerbehebung — Abschnitt MCP für 401-Fehler, fehlende Tools und Verbindungsprobleme.

Nächste Schritte

Cursor oder Claude verbinden — Client-Konfiguration
Erste Erinnerung Schritt für Schritt — End-to-End-Tutorial
MCP-Tools-Referenz — vollständiger API-Vertrag