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title: MCP-Server
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  Hoste einen Model-Context-Protocol-Server, damit Coding-Agents deine Docs direkt durchsuchen und lesen können — Tools, Ressourcen, Discovery-Dokumente, Filter für Content-Typen und Facetten sowie die dafür nötige Server-Ausgabe.
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Hoste einen [Model-Context-Protocol](https://modelcontextprotocol.io)-Server, damit Coding-Agents (Claude Code, Cursor, VS Code, claude.ai-Connectoren) deine Docs direkt durchsuchen und lesen können — ohne Scraping. Das ist optional und muss aktiviert werden:

```ts blume.config.ts lineNumbers
ai: {
  mcp: {
    enabled: true,
    route: "/mcp", // where the server is mounted
  },
}
```

| Option | Standard | Beschreibung |
| --- | --- | --- |
| `enabled` | `false` | Den MCP-Server generieren und hosten. |
| `route` | `/mcp` | Pfad, unter dem der Streamable-HTTP-Endpunkt eingehängt wird. |
| `name` | title | Server-Name, der Clients angezeigt wird (Standard: title). |
| `instructions` | — | Optionaler System-Hinweis für verbundene Agents. |

## Tools und Ressourcen [#tools-and-resources]

Der Server stellt schreibgeschützte Tools bereit — `search_docs`, `get_page`, `list_pages` und `get_navigation` — sowie jede Seite als MCP-Ressource (`resources/list` listet die Seiten unter ihren ausgelieferten URLs mit dem Typ `text/markdown` auf; `resources/read` gibt das [Agent-Markdown](/docs/discoverability/markdown) der Seite zurück, dieselbe Ausgabe wie `get_page`), sodass Clients, die Kontext per URI anhängen, die Docs ohne Tool-Aufruf durchstöbern können. Er veröffentlicht Discovery-Dokumente unter `/.well-known/mcp.json` und `/.well-known/mcp/server-card.json`. Die Server Card folgt dem Server-Card-Erweiterungsschema aus [SEP-2127](https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol/pull/2127) (Reverse-DNS-`name`, `remotes`-Transport-Endpunkte), ergänzt um initialize-förmige Kompatibilitätsfelder (`serverInfo`, `capabilities`, `transports`) für Scanner, die gegen die frühere Fassung des Proposals gebaut wurden. Das Menü **Connect to MCP** jeder Seite bietet eine Copy-and-go-Installation für Claude Code, Cursor, VS Code und Codex (sichtbar, sobald [`deployment.site`](/docs/deployment) gesetzt ist).

`search_docs` betreibt einen eigenen Volltextindex und funktioniert daher unabhängig von deinem [Such](/docs/configuration/search)-Provider — und selbst dann, wenn die Suche auf `none` steht. Der MCP-Server ist ein von der seitenbasierten Suche getrenntes Feature.

Dieselben Tools stehen über einfaches HTTP als [JSON-API](/docs/discoverability/json-api) zur Verfügung — für Frameworks, die kein MCP sprechen.

## Eingrenzen nach Content-Typ und Facetten [#scoping-by-content-type-and-facets]

`search_docs` und `list_pages` akzeptieren beide einen optionalen `contentTypes`-Filter, der Ergebnisse auf Seiten mit den angegebenen Frontmatter-[`type`s](/docs/reference/frontmatter) eingrenzt — `["rfc"]`, `["blog", "changelog"]` —, sodass ein Agent auf einer Site, die Docs mit RFCs, Runbooks oder Richtlinien mischt, den Abruf auf die benötigte Seitenart beschränken kann. Jedes Ergebnis nennt seinen Content-Typ, und die Ausgabe von `list_pages` zeigt die verwendeten Typen.

Beide Tools akzeptieren außerdem ein `filters`-Objekt, das gegen die Facetten abgleicht, die eine Site pro Content-Typ deklariert ([`content.types.<type>.facets`](/docs/configuration#frontmatter)) — eigene Frontmatter-Keys, deren Werte zu filterbaren Metadaten werden:

```json
{
  "query": "OpenAPI request schemas",
  "contentTypes": ["rfc"],
  "filters": { "domain": "architecture", "status": "enforced" }
}
```

Jeder `filters`-Eintrag muss zutreffen (Ergebnisse führen ihre Facettenwerte mit, und `list_pages` zeigt sie für jede Seite), sodass eine Wissensdatenbank Agent-Workflows nach dem Prinzip der schrittweisen Offenlegung antreiben kann — die durchgesetzten Standards auflisten, nur innerhalb davon suchen — ganz ohne eigenen Server.

## Server-Ausgabe erforderlich [#server-output-required]

Der MCP-Server ist ein Live-Endpunkt (`/mcp`) und kann daher nicht auf einem statischen Build laufen. Wechsle zur Server-Ausgabe und wähle einen Adapter:

```ts blume.config.ts lineNumbers
deployment: {
  output: "server",
  adapter: "node", // or "vercel" | "netlify" | "cloudflare"
  site: "https://docs.example.com",
}
```

Ein statischer Build mit `ai.mcp.enabled` bricht sofort mit einer Meldung ab, die dich auffordert, `deployment.output` auf `server` zu setzen. Die Adapter findest du unter [Deployment](/docs/deployment). Nach dem Deployment verbindest du dich aus Claude Code so:

```bash
claude mcp add --transport http my-docs https://docs.example.com/mcp
```