Dokumentation

MCP-Server

Entsprechende Kontoberechtigung erforderlich

MCP-Zugriff ist nur verfügbar, wenn er bereits in der aktuellen Berechtigung des angemeldeten Savebase-Kontos enthalten ist.

Savebase stellt bereit: Model Context Protocol (MCP) Server, damit KI-Assistenten deine Lesezeichen suchen und lesen können. Frage Claude, ChatGPT oder Cursor etwa „Was habe ich über Kettlebell-Training gespeichert?“ und der Assistent fragt deine Savebase-Bibliothek direkt ab.

Überblick

MCP ist ein offener Standard, mit dem KI-Anwendungen externe Datenquellen anbinden können. Savebase implementiert einen MCP-kompatiblen HTTP-Endpunkt, der deinem KI-Assistenten Lesezugriff auf deine Lesezeichen, Ordner und Tags gibt.

Installiere für ChatGPT das veröffentlichte Savebase-Plugin. Verwende für Claude, Cursor, VS Code und andere MCP-Clients diese Serveradresse:

text
https://mcp.savebase.space/mcp

Melde dich wie in anderen Apps mit Savebase an, ohne API-Schlüssel oder Token zu kopieren. MCP liest nur: Verbundene Tools können nichts hinzufügen, ändern oder löschen.

Anforderungen

  • Ein Savebase-Konto, dessen aktuelle Berechtigung den MCP-Zugriff einschließt
  • Das veröffentlichte Savebase-Plugin für ChatGPT oder ein MCP-Client wie Claude, Cursor oder VS Code

Claude (Web, Desktop, Mobilgerät)

1

Claude-Konnektoren öffnen

In claude.ai oder in der Desktop-App unter Einstellungen → Konnektoren.
2

Einen eigenen Connector hinzufügen

Klicke Eigenen Connector hinzufügen, nenne sie Savebase und füge https://mcp.savebase.space/mcp.
3

Verbinden und anmelden

Klicke Hinzufügen → Verbinden, melde dich mit deinem Savebase-Konto an und bestätige den Zugriff. Die Savebase-Werkzeuge stehen jetzt in deinen Gesprächen zur Verfügung.

Funktioniert auch mobil

Ein auf claude.ai hinzugefügter Remote-Connector lässt sich in Claude für iOS und Android nutzen. Neue Server können jedoch nicht direkt in Claude Mobile hinzugefügt werden. Siehe dazu Anthropic: aktuelle Hinweise zu entferntem MCP.

Claude Code

1

Den Server hinzufügen

Führe Folgendes im Terminal aus. Ziehe --scope user wenn du es nur im aktuellen Projekt brauchst.
bash
claude mcp add --transport http --scope user savebase https://mcp.savebase.space/mcp
2

Authentifizieren

Starte Claude Code und führe aus /mcp. Ein Browserfenster öffnet sich — melde dich an und bestätige den Zugriff.
3

Prüfen

Ausführen claude mcp list. Savebase sollte als verbunden angezeigt werden.

Cursor

1

Deine MCP-Konfiguration öffnen

Gehe zu Einstellungen → MCP → Neuen Server hinzufügen oder bearbeite ~/.cursor/mcp.json direkt.
2

Den Savebase-Server hinzufügen

Füge den folgenden Eintrag hinzu. Beachte, dass es kein headers Block; die Anmeldung erfolgt im Browser.
json
{
  "mcpServers": {
    "savebase": {
      "url": "https://mcp.savebase.space/mcp"
    }
  }
}
3

Neu laden und autorisieren

Lade Cursor neu. Der Server wird als anmeldepflichtig angezeigt – klicke darauf, melde dich an und bestätige.

Wichtig für Cursor-Nutzer

Wähle immer HTTP als Servertyp, nicht SSE. Lösche einen früheren SSE-Eintrag, füge ihn als HTTP neu hinzu und starte Cursor neu.

ChatGPT

1

Savebase-Plugin öffnen

Besuche die offizielle Savebase-Plugin-Eintrag in ChatGPT.
2

Installieren und anmelden

Wähle das Plus, um Savebase zu installieren. Melde dich auf Aufforderung an und genehmige den Lesezugriff auf die Bibliothek.
3

Savebase im Chat nutzen

Starte eine neue ChatGPT-Work-Unterhaltung und rufe Savebase auf mit @Savebase oder wähle sie im Eingabefeld aus, wenn ChatGPT deine Bibliothek durchsuchen soll.

Keine Einrichtung für Entwickler nötig

Das öffentliche Plugin ersetzt den alten Entwicklermodus und die individuelle MCP-Einrichtung für ChatGPT. Die obige MCP-URL bleibt für andere kompatible Clients gültig.

VS Code

1

Den Server hinzufügen

Öffne die Befehlspalette und führe aus: MCP: Server hinzufügen, wähle HTTP und füge https://mcp.savebase.space/mcp.
2

Oder bearbeite die Konfiguration direkt

Hinzufügen zu .vscode/mcp.json in deinem Workspace:
json
{
  "servers": {
    "savebase": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.savebase.space/mcp"
    }
  }
}
3

Anmelden

Starte den Server in der MCP-Ansicht. Ein Browserfenster öffnet sich zur Anmeldung. Genehmige den Zugriff; die Werkzeuge erscheinen im Agentenmodus von Copilot Chat.

Verbundene Apps verwalten

Jede App, bei der du dich anmeldest, wird aufgeführt unter Einstellungen → MCP-Server → Verbundene Apps, mit dem Verbindungsdatum und dem Zeitpunkt, zu dem sie zuletzt auf deine Bibliothek zugegriffen hat. Klicke auf Verbindung trennen zum sofortigen Widerrufen des Zugriffs.

Was eine App sehen kann

Verbundene Apps erhalten nur Lesezugriff auf deine Lesezeichen, Notizen, Transkripte, Ordnernamen und Tags. Sie sehen dein Passwort nie und können deine Bibliothek nicht verändern.

Savebase sendet Daten nur, wenn eine Anfrage den verbundenen Assistenten zur Abfrage des MCP-Servers veranlasst. Es überträgt die Bibliothek weder im Hintergrund an verbundene Apps noch trainiert es damit ein Savebase-Modell. Sobald Daten einen Assistenten erreichen, gelten dessen Anbieterbedingungen zu Datenschutz und Datennutzung. Siehe Savebase-Datenschutzerklärung für die vollständige Liste übermittelbarer Daten.

Erweitert: Manueller Zugriffstoken

Einige ältere MCP-Clients können sich nicht über den Browser anmelden und brauchen einen Token im Header. Öffne dafür Einstellungen → MCP-Server → Erweitert, gib eine Bezeichnung ein und klicke auf Token erstellen. Der Token beginnt mit sb- und bleibt gültig, bis du es widerrufst.

json
{
  "mcpServers": {
    "savebase": {
      "url": "https://mcp.savebase.space/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sb-YOUR_MCP_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Token-Sicherheit

Savebase speichert niemals deinen Klartext-Token, sondern nur einen SHA-256-Hash. Der Token wird bei der Erstellung einmal angezeigt: Kopiere ihn sofort. Widerrufe ihn jederzeit unter Einstellungen → MCP-Server.

Verfügbare Werkzeuge

Nach der Verbindung hat dein KI-Assistent Zugriff auf diese neun Werkzeuge. Alle lesen nur; keines kann irgendetwas in deiner Bibliothek ändern.

WerkzeugBeschreibung
search_bookmarksSuche nach Stichwörtern in Titeln, Inhalten, Notizen, Autoren, URLs und Videotranskripten. Begrenze auf bestimmte Felder und filtere nach Plattform, Ordner, Schlagwort, Ersteller, Zeitraum oder vorhandenem Transkript.
list_bookmarksOhne Suchbegriff stöbern, optional nach Plattform, Ordner, Tag und Datum filtern
list_recent_bookmarksDeine Speicherungen heute, diese Woche, diesen Monat oder in den letzten 7 bzw. 30 Tagen
get_bookmarkVollständige Details eines Lesezeichens mit Tags, Ordnern und einer Transkriptvorschau
get_bookmark_transcriptLies ein langes Videotranskript abschnittsweise, damit es nie vollständig auf einmal geladen werden muss
find_bookmark_by_urlPrüfe, ob ein Link bereits gespeichert ist. Ignoriert Trackingparameter wie utm_source.
list_foldersDeine Ordner einschließlich Verschachtelung auflisten
list_tagsAlle deine Tags auflisten
get_library_statsSummen, Plattformaufteilung, meistgenutzte Ordner und Tags sowie letzte Speicheraktivität

Beispiel-Prompts

Frage deinen KI-Assistenten zum Beispiel:

  • „Was habe ich über Kettlebell-Training gespeichert?“
  • "Zeige mir alles, was ich letzten Monat von Reddit gespeichert habe."
  • "Finde das gespeicherte Video, in dem jemand erklärt, wie man einen Cloudflare Worker einrichtet."
  • "Habe ich diesen Link schon gespeichert?" — URL einfügen
  • "Finde alle Lesezeichen in meinem Ordner ‚Design-Inspiration‘."
  • "Welche Artikel habe ich mit ‚KI‘ getaggt?"
  • "Gib mir einen Überblick über meine Bibliothek — Umfang, Quellen und häufigste Tags."
  • "Fasse die Beiträge zusammen, die ich letzte Woche gespeichert habe."

Gesprochenes in einem Video suchen

Wenn du ein gespeichertes Video transkribiert hast, sind auch seine gesprochenen Inhalte durchsuchbar. Eine Frage wie "Wie mache ich X?" kann einen Schritt finden, den jemand in einem vor Monaten gespeicherten Clip mündlich erklärt hat.

Fehlerbehebung

ProblemLösung
Savebase ist in ChatGPT nicht verfügbarÖffne veröffentlichtes Savebase-Plugin, installiere sie und beginne ein neues Gespräch in ChatGPT Work. Du musst keine eigene App mehr im Entwicklermodus erstellen.
Die App fordert nie zur Anmeldung aufPrüfe, ob die URL genau so lautet: https://mcp.savebase.space/mcp — ein Tippfehler verhindert, dass der Client den Anmeldeschritt findet.
"MCP-Zugriff nicht verfügbar" bei der AnmeldungMelde dich mit einem Konto an, dessen aktuelle Berechtigung MCP umfasst, oder kontaktiere den Support, falls du die Berechtigung für falsch hältst.
"Diese Anfrage ist abgelaufen"Autorisierungsanfragen sind 10 Minuten gültig. Starte die Verbindung erneut aus deiner KI-App.
Verbindung funktioniert nicht mehrPrüfe, ob die App noch unter Einstellungen → MCP Server → Verbundene Apps erscheint. Wurde die Verbindung getrennt, stelle sie aus der App wieder her.
Server zeigt in Cursor „errored“Lösche den alten Savebase-Eintrag unter Cursor-Einstellungen → MCP. Füge ihn erneut hinzu als Typ: HTTP (nicht SSE), und starte Cursor anschließend vollständig neu.
Tools werden nicht angezeigtStarte nach dem Hinzufügen der Konfiguration deinen KI-Client neu. Manche Clients benötigen einen vollständigen Neustart, um neue MCP-Server zu erkennen.
Keine ErgebnisseStelle sicher, dass Lesezeichen in deiner Savebase-Bibliothek gespeichert sind. Der MCP-Server durchsucht nur deine eigenen Daten.
Manuelles Token verlorenToken werden nur einmal angezeigt. Widerrufe das alte unter Einstellungen → MCP-Server → Erweitert und erzeuge ein neues.

Schnelle Schritte zur Wiederherstellung

Wenn etwas nicht funktioniert: (1) Trenne Savebase in deiner KI-App, (2) entferne es unter Einstellungen → MCP-Server → Verbundene Apps, (3) füge den Konnektor erneut hinzu und melde dich an, (4) starte den KI-Client vollständig neu.