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
aiquery: 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
| Surface | Operation |
|---|---|
| GraphQL | ai query: summarise, explain, suggest |
| MCP | every 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>" }
}
}
}