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KI: Orchestrierung

Die KI-Orchestrierung verbindet die drei: Die Engine erkennt den Moment im Nutzerzustand, wählt die Kohorte und die Aktion, so läuft die Schleife, ohne dass du jeden Schritt von Hand verdrahtest.

At a glance

GraphQL
ai query: summarise, explain, suggest
MCP
Every prodantix.* tool, callable by an agent
MCP host
https://eu.mcp.prodantix.com
Auth
Access token
  • Erkennt den entscheidenden Moment im Live-Zustand
  • Wählt die richtige Kohorte und die richtige Aktion
  • Schließt die Schleife: Die Aktion wird zum nächsten Ereignis, aus dem die Engine lernt

So funktioniert es

Every answer is grounded in rows the caller could already read. Citations are resolved server-side from a built candidate list rather than taken from the model’s reply, so an answer can only point at something that exists and the caller is entitled to see.

Wo Sie darauf zugreifen

SurfaceOperation
GraphQLai query: summarise, explain, suggest
MCPevery prodantix.* tool, callable by an agent

Beispiel

GraphQL
query Explain($projectId: String!) {
  ai {
    explainMetric(
      projectId: $projectId
      metric: "order.completed"
      window: "P7D"
    ) {
      summary
      citations { kind id }
    }
  }
}

Pointing an agent at prodantix

The MCP surface exposes the same capabilities to an autonomous agent. See MCP for the tool list and protocol details.

JSON
{
  "mcpServers": {
    "prodantix": {
      "url": "https://eu.mcp.prodantix.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <access token>" }
    }
  }
}