WebMCP ist ein browserbasierter Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, über aufrufbare Werkzeuge mit einer Website zu interagieren, anstatt Klicks zu simulieren und gerenderte Seiten zu lesen. Eine Seite registriert eine Reihe benannter Werkzeuge, jedes mit einer Beschreibung und einem JSON-Eingabeschema, und ein Agent, der sich bereits im Browser befindet, kann sie direkt aufrufen. Es wird als Entwurf der W3C Web Machine Learning Community Group entwickelt, mit erster Unterstützung in Chromium.

Welche WebMCP-Tools stellt AmICited bereit?

Vier Werkzeuge: search_amicited() durchsucht die gesamte Site per Volltextsuche (Glossar, Academy, Blog, Fallstudien, Datenberichte und mehr); lookup_ai_search_term() gibt eine Definition aus dem KI-Such-Glossar von AmICited zurück; get_amicited_pricing() gibt die aktuellen Plannamen, Preise und Funktionen zurück; und start_ai_visibility_check() erstellt eine Anmelde-URL für einen kostenlosen KI-Sichtbarkeitscheck für eine bestimmte Domain.

Führt start_ai_visibility_check() automatisch eine Anmeldung durch?

Nein. Es normalisiert die von Ihnen angegebene Domain und gibt eine Anmelde-URL zurück, die der Agent (oder der Mensch, dem er hilft) öffnen kann – dieselbe URL, die auch unser eigenes „Kostenlos starten“-Formular erzeugt. Es sendet niemals selbst ein Formular ab oder erstellt ein Konto. Das ist eine bewusste Designentscheidung, damit das Werkzeug frei von Nebeneffekten bleibt.

Muss ich etwas installieren, um die WebMCP-Tools von AmICited zu nutzen?

Auf unserer Seite ist keine Installation erforderlich. Wenn Ihr Browser oder KI-Assistent WebMCP unterstützt (z. B. durch Chromes Origin Trial oder einen Polyfill wie @mcp-b/global), werden die Werkzeuge automatisch registriert, sobald Sie amicited.com besuchen, und stehen jedem Agenten zur Verfügung, der in dieser Browsersitzung arbeitet.

Worin unterscheidet sich das von der llms.txt-Datei auf amicited.com?

llms.txt ist ein statisches, schreibgeschütztes Manifest, das einem KI-Crawler mitteilt, was sich auf der Site befindet – nützlich für Indexierung und Zitation. WebMCP ist interaktiv: Ein Agent, der bereits die Seite durchsucht, kann ein Werkzeug aufrufen und sofort eine strukturierte Antwort erhalten, ohne erneut crawlen oder scrapen zu müssen. Wir bieten beides an, sie bedienen unterschiedliche Momente im Workflow eines Agenten.

Warum hat AmICited das gebaut, anstatt nur über WebMCP zu schreiben?

Unser eigener Agent Accessibility-Audit prüft, ob andere Websites WebMCP-Tools bereitstellen. Daher wollten wir denselben Check bei uns selbst durchführen und bestehen. Die Tools selbst auszuliefern ist auch der schnellste Weg, um herauszufinden, was tatsächlich funktioniert, und es gibt uns ein lebendiges Beispiel, auf das wir Kunden verweisen können, anstatt nur ein Diagramm.

Wir haben WebMCP zu AmICited hinzugefügt: KI-Agenten können uns jetzt direkt abfragen

AmICited stellt jetzt aufrufbare WebMCP-Tools bereit, sodass ChatGPT, Claude und andere KI-Agenten direkt auf unserer Website suchen, Begriffe nachschlagen und Preise prüfen können – kein Scraping erforderlich.

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AmICited stellt vier WebMCP-Tools bereit, die ein KI-Agent direkt aufrufen kann: search_amicited, lookup_ai_search_term, get_amicited_pricing und start_ai_visibility_check

Die wichtigsten Erkenntnisse

AmICited registriert jetzt vier WebMCP -Tools auf jeder Seite, sodass ein bereits im Browser befindlicher KI-Agent die Site durchsuchen, Glossarbegriffe nachschlagen, Preise prüfen und einen Sichtbarkeitscheck starten kann – ohne Scraping.
Die Tools antworten aus unserem eigenen Suchindex und unseren Preisdaten, nicht über einen Live-Backend-Aufruf – bis ein Agent sie tatsächlich aufruft.
start_ai_visibility_check() ist bewusst nebenwirkungsfrei: Es gibt eine Anmelde-URL zurück, anstatt selbst ein Konto zu erstellen oder ein Formular abzusenden.
Dies ist getrennt von und ergänzend zu unserer llms.txt-Datei: llms.txt ist ein statisches Manifest für Crawler, WebMCP ist eine live aufrufbare Schnittstelle für Agenten, die sich bereits auf der Seite befinden.
Fazit: Wir haben dies gebaut, weil unser eigener Agent Accessibility-Audit andere Sites genau auf diese Fähigkeit prüft – also haben wir es zuerst bei uns selbst eingeführt.

Warum wir dies eingeführt haben

Wir verbringen viel Zeit damit, Marken zu raten, sich für KI-Agenten lesbar zu machen: saubere Daten, strukturierte Inhalte, Antworten, die ein Agent tatsächlich abrufen kann. WebMCP ist die browser-native Version dieses Ratschlags, und es fühlte sich falsch an, Kunden weiterhin zu sagen, sie sollen es tun, ohne es selbst zu tun.

Deshalb stellt amicited.com jetzt eine kleine Reihe aufrufbarer Tools über navigator.modelContext bereit (die Browser-API, die WebMCP definiert). Wenn Sie mit einem KI-Assistenten chatten, der WebMCP unterstützt – sei es ein früher Chrome Origin Trial oder ein Polyfill wie @mcp-b/global – und Sie unsere Seite besuchen, kann der Agent diese Tools direkt aufrufen, anstatt die gerenderte Seite zu lesen und zu raten.

AmICiteds WebMCP-Client-Panel mit vier registrierten Tools: search_amicited, lookup_ai_search_term, get_amicited_pricing und start_ai_visibility_check

Die vier Tools

Jedes Tool ist schreibgeschützt oder nebenwirkungsfrei. Kein Tool auf der Seite kann eine Karte belasten oder Daten löschen, und jedes wird mit einem JSON-Schema ausgeliefert, sodass ein Agent genau weiß, was er senden muss.

`search_amicited()`

Volltextsuche auf amicited.com: Glossardefinitionen, Academy-Anleitungen, Blogbeiträge, Fallstudien, Datenberichte, FAQs und mehr. Erfordert eine query (Pflichtfeld), einen optionalen section-Parameter zur Eingrenzung der Ergebnisse (glossary, academy, blog, case-studies, data-reports, faq, how-to, reviews, solutions, discussion, author, features) und einen optionalen limit-Wert (1–20, Standard 5). Die Funktion gibt passende Seitentitel, Beschreibungen und kanonische URLs zurück, gewichtet nach einem Bewertungssystem, das Titel- und Tag-Übereinstimmungen bevorzugt und Referenzbereiche wie das Glossar hervorhebt.

`lookup_ai_search_term()`

Ein direkter Zugriff auf unser Glossar mit über 700 Begriffen aus dem Bereich KI-Suche, GEO und AEO. Erfordert einen term (Pflichtfeld, z. B. "generative engine optimization") und gibt die Definition sowie die kanonische URL zur Zitation zurück.

`get_amicited_pricing()`

Keine Eingabe erforderlich. Gibt die aktuellen Plannamen, monatlichen Preise und die jeweiligen Leistungen zurück – basierend auf denselben Daten, die auch unsere Preisseite speisen. So kann ein Agent die Frage „Was kostet AmICited?“ beantworten, ohne sich auf eine veraltete, zwischengespeicherte Version der Seite verlassen zu müssen.

`start_ai_visibility_check()`

Erfordert eine domain (Pflichtfeld, z. B. "example.com", Schema und Pfad werden ignoriert) und macht genau das, was unser „Kostenlos starten“-Formular tut: Es normalisiert die Domain und erstellt eine Anmelde-URL (https://app.flowhunt.io/sign-in?app=amicited&domain=<domain>), die ein kostenloses Konto erstellt und den ersten Sichtbarkeitsscan in die Warteschlange stellt. Es sendet selbst nichts ab und erstellt kein Konto; es gibt die URL zusammen mit einem Hinweis zurück, der erklärt, was das Öffnen bewirkt. Diese Grenze ist bewusst gewählt – ähnlich wie Shopifys WebMCP-Einführung Zahlungen bewusst aus seinen „Act“-Tools ausgelassen hat: Ein Agent kann eine Aktion vorbereiten, aber ein Mensch (oder ein expliziter Bestätigungsschritt) löst immer noch alles aus, was einen Zustand erzeugt.

Tabelle der vier WebMCP-Tools von AmICited mit Beschreibungen, Quellort und JSON-Eingabeschemata

Häufig gestellte Fragen

: WebMCP ist ein browserbasierter Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, über aufrufbare Werkzeuge mit einer Website zu interagieren, anstatt Klicks zu simulieren und gerenderte Seiten zu lesen. Eine Seite registriert eine Reihe benannter Werkzeuge, jedes mit einer Beschreibung und einem JSON-Eingabeschema, und ein Agent, der sich bereits im Browser befindet, kann sie direkt aufrufen. Es wird als Entwurf der W3C Web Machine Learning Community Group entwickelt, mit erster Unterstützung in Chromium.
: Vier Werkzeuge: search_amicited() durchsucht die gesamte Site per Volltextsuche (Glossar, Academy, Blog, Fallstudien, Datenberichte und mehr); lookup_ai_search_term() gibt eine Definition aus dem KI-Such-Glossar von AmICited zurück; get_amicited_pricing() gibt die aktuellen Plannamen, Preise und Funktionen zurück; und start_ai_visibility_check() erstellt eine Anmelde-URL für einen kostenlosen KI-Sichtbarkeitscheck für eine bestimmte Domain.
: Nein. Es normalisiert die von Ihnen angegebene Domain und gibt eine Anmelde-URL zurück, die der Agent (oder der Mensch, dem er hilft) öffnen kann – dieselbe URL, die auch unser eigenes „Kostenlos starten“-Formular erzeugt. Es sendet niemals selbst ein Formular ab oder erstellt ein Konto. Das ist eine bewusste Designentscheidung, damit das Werkzeug frei von Nebeneffekten bleibt.
: Auf unserer Seite ist keine Installation erforderlich. Wenn Ihr Browser oder KI-Assistent WebMCP unterstützt (z. B. durch Chromes Origin Trial oder einen Polyfill wie @mcp-b/global), werden die Werkzeuge automatisch registriert, sobald Sie amicited.com besuchen, und stehen jedem Agenten zur Verfügung, der in dieser Browsersitzung arbeitet.
: llms.txt ist ein statisches, schreibgeschütztes Manifest, das einem KI-Crawler mitteilt, was sich auf der Site befindet – nützlich für Indexierung und Zitation. WebMCP ist interaktiv: Ein Agent, der bereits die Seite durchsucht, kann ein Werkzeug aufrufen und sofort eine strukturierte Antwort erhalten, ohne erneut crawlen oder scrapen zu müssen. Wir bieten beides an, sie bedienen unterschiedliche Momente im Workflow eines Agenten.
: Unser eigener Agent Accessibility-Audit prüft, ob andere Websites WebMCP-Tools bereitstellen. Daher wollten wir denselben Check bei uns selbst durchführen und bestehen. Die Tools selbst auszuliefern ist auch der schnellste Weg, um herauszufinden, was tatsächlich funktioniert, und es gibt uns ein lebendiges Beispiel, auf das wir Kunden verweisen können, anstatt nur ein Diagramm.

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