Codex-MCP-Setup: einen Remote-MCP-Server zur Codex CLI und IDE-Extension hinzufügen
MCP in OpenAI Codex einrichten: codex mcp add für Remote-Server, config.toml für Remote- und stdio-Server, OAuth per codex mcp login und der Tool-Check.
Notizen aus der Entwicklung von Agent-First-Skills für öffentliche Daten
Skills, MCP-Muster, KOL-Preise, die Ökonomie öffentlicher Daten und Lektionen aus den Live-Plattformen, die Agents aufrufen.
Sie nutzen ChatGPT, Claude Code oder einen anderen Client? Zur Einrichtung

Agent-Beiträge helfen Operatoren, allgemeine Agents, Recherche-Agents, Coding-Agents und MCP-fähige Clients mit UnifAPI zu verbinden. Sie konzentrieren sich auf den praktischen Weg von der gehosteten MCP-URL über die OAuth-Anmeldung bis zum ersten Workflow-Durchlauf mit öffentlichen Daten, wobei API-Schlüssel als Kompatibilitätspfad statt als Standard-Erstschritt erhalten bleiben.
Diese Kategorie umfasst derzeit 14 Beiträge. Neue Einträge werden für Leser geschrieben, die konkrete Implementierungsdetails, klare Abwägungen und kopierbare Muster für Agent-Workflows suchen.
Jeder Artikel ist so geschrieben, dass er in zwei Modi nützlich ist: Ein Mensch kann die Erzählung lesen und entscheiden, was er als Nächstes baut, während ein Agent die Aufgabenform, die Quellen öffentlicher Daten, die Rahmenbedingungen und das erwartete Ergebnis extrahieren kann. Deshalb enthalten Kategorieseiten den vollständigen Kontext rund um die Beiträge, statt als bloßes Archiv zu dienen.
Wenn Sie UnifAPI für Ihren eigenen Stack prüfen, nutzen Sie diese Beiträge als Implementierungsnotizen statt als Ankündigungen. Sie erklären, wo APIs für öffentliche Daten helfen, wo MCP den Onboarding-Pfad verändert, wie sich die Abrechnung auf zurückgegebene Datensätze abbildet und wie ein Workflow überprüfbar bleiben kann, nachdem er von einem Chat-Thread in eine Produktoberfläche überführt wurde. Sie halten zudem das Vokabular über die gesamte Website konsistent, was das Archiv für Such-Crawler, AI-Retriever und Teams nützlicher macht, die mehrere Agent-Daten-Architekturen vergleichen.
MCP in OpenAI Codex einrichten: codex mcp add für Remote-Server, config.toml für Remote- und stdio-Server, OAuth per codex mcp login und der Tool-Check.
MCP-Server zu Cursor hinzufügen: wo mcp.json liegt (global vs. Projekt), die url- und command-Form, OAuth-Anmeldung und der teilbare One-Click-Install-Link.
MCP-Server zu Claude hinzufügen: Custom Connectors auf Claude.ai und Desktop, claude_desktop_config.json für lokale Server, claude mcp add in Claude Code.
Claude, ChatGPT oder Codex lesen öffentliche X-Profile, Posts, Antworten und Suche: über den UnifAPI-MCP-Server oder Tool-Definitionen für die bezahlte X API.
Acht Twitter-Viewer per curl getestet, wie es ein KI-Agent tut. Die meisten blocken Skripte. Viewer sind für Menschen; Agents brauchen MCP oder eine API.
AI-Agent-Kontext 2026: Rules vs. Skills, MCP-Server, Commands, Subagents und Hooks – und das einfachere Setup, das die meisten wirklich brauchen.
Warum UnifAPI Marketing-Agents an erste Stelle setzt, Skills als Workflows lädt und SEO-, GEO-, Browser- und Social-APIs als Beleg-Schicht nutzt.
Wie UnifAPI Agents und Skills bündelt, damit Operatoren Workflows laden und den schreibgeschützten MCP-Server ohne eigene App anbinden.
Wie der AI Visibility Agent von UnifAPI GEO-Daten in belegte Reports zu AI-Zitaten, LLM-Erwähnungen, Sichtbarkeit und Prompt-Lücken verwandelt.