Botpress über MCP mit Cursor verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Botpress klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Botpress + Cursor

Lass deine KI deine Botpress-Bots prüfen: Workspaces und Bots, Gespräche, Nachrichten, Nutzer und Events, Bot-Logs, Analytics und Issues, die Tabellen des Bots (Zeilen abfragen, hinzufügen und ändern) und seine Wissensdatenbank-Dateien mit semantischer Suche.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

BOTPRESS_TOKEN, BOTPRESS_WORKSPACE_ID, BOTPRESS_BOT_ID

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

1. Melde dich unter https://app.botpress.cloud an. Öffne dein Profilmenü (oben rechts) → Profile Settings → Personal Access Tokens, erstelle ein Token und kopiere es (es beginnt mit bp_pat_). Füge es ohne das Wort Bearer in BOTPRESS_TOKEN ein.
2. Workspace-ID (BOTPRESS_WORKSPACE_ID): Öffne den Workspace im Dashboard und kopiere den Teil wkspace_... aus der URL (app.botpress.cloud/workspaces/wkspace_...).
3. Bot-ID (BOTPRESS_BOT_ID): Öffne den Bot und kopiere die UUID nach /bots/ in der URL. Studio zeigt sie auch in den Einstellungen des Bots.
4. Installiere den Connector. Die drei Werte gehen nur an Botpress. Später zeigen botpress_list_workspaces und botpress_list_bots auch die IDs deiner anderen Workspaces und Bots.

Wer was sieht: Das Token trägt deinen eigenen Zugriff auf jeden Workspace, in dem du Mitglied bist. Halte es geheim und teile den MCP-Server nur mit Personen, die die Gespräche deiner Bots lesen dürfen, denn diese können personenbezogene Daten enthalten.

Welche Teile von Botpress der Connector nutzt: Ein Personal Access Token erreicht alle vier (ein Bot Access Key funktioniert für die Admin-Tools nicht, nimm also ein persönliches Token):

• Admin API: Workspaces, Bots, Bot-Logs, Analytics und Issues.
• Runtime API: Gespräche, Nachrichten, Nutzer und Events des Bots aus allen Kanälen (Webchat, WhatsApp, Slack und so weiter). Die separate Chat API von Botpress wird nicht genutzt, weil sie nur Gespräche ihrer eigenen Chat-Integration sieht.
• Tables API: die Tabellen des Bots, um Zeilen abzufragen, hinzuzufügen und zu ändern.
• Files API: die Wissensdatenbank-Dateien des Bots, mit semantischer Suche über die indexierten.

Mehrere Bots: Die Tools für Gespräche, Nachrichten, Nutzer, Events, Tabellen und Dateien arbeiten mit BOTPRESS_BOT_ID, solange du keinen anderen Bot nennst. Die Bot-Tools (Überblick, Logs, Analytics, Issues) bekommen die Bot-ID bei jedem Aufruf, sodass die KI die Bots eines Workspaces vergleichen kann.

Erst bestätigen: botpress_create_table_rows und botpress_update_table_rows ändern die Daten des Bots, deshalb zeigt dir die KI die Zeilen und wartet auf dein Ja. botpress_delete_table_rows ist bei der Installation deaktiviert; schalte es in den Connector-Einstellungen nur ein, wenn die KI Zeilen löschen soll. Es löscht nur über Zeilen-IDs.

Nicht vertrauenswürdige Inhalte: Nachrichten, Nutzerfelder und Textstellen aus Dateien stammen von Endnutzern oder hochgeladenen Dokumenten. Anweisungen darin behandelt die KI als Daten, nicht als Aufträge.

Häufige Fehler: 401 Unauthorized: Das Token ist falsch oder widerrufen, oder die Workspace-ID gehört zu keinem Workspace, in dem dein Nutzer Mitglied ist. 403 Forbidden: Deine Rolle im Workspace erlaubt die Aktion nicht. 404 ResourceNotFound: eine unbekannte ID, oder ein Gespräch oder eine Tabelle eines anderen Bots als dem in BOTPRESS_BOT_ID. 400 InvalidPayload oder InvalidQuery: Ein Parameter ist ungültig, zum Beispiel ein Datum, das nicht im Format ISO 8601 steht. 429 RateLimited: Warte kurz und versuche es erneut.

Der Connector legt keine Bots an, deployt oder löscht keine Bots, sendet keine Nachrichten als Bot, verwaltet keine Integrationen, lädt keine Dateien in die Wissensdatenbank hoch und verwaltet weder Workspace-Mitglieder noch Abrechnung.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Cursor hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Cursor liest MCP-Server aus ~/.cursor/mcp.json. Füge diesen Eintrag hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Erstelle in AnythingMCP unter MCP Servers → dein Server → API keys einen MCP-API-Key und setze ihn anstelle von YOUR_MCP_API_KEY ein.
2. Speichere die Datei und starte Cursor neu.
3. Öffne Cursor → Settings → MCP und prüfe, ob anythingmcp aufgeführt und verbunden ist.
4. Leg los: Der Agent kann jetzt die Botpress-Tools aufrufen.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Was haben die Leute unseren Support-Bot diese Woche am häufigsten gefragt? Fass die Hauptthemen der letzten Gespräche zusammen.“
• „Warum hat der Bot gestern Fehler gemacht? Sieh dir seine Issues und die Fehler-Logs seit 9 Uhr an.“
• „Zeig mir neue und wiederkehrende Nutzer, Sessions und Nachrichten unseres Bots der letzten 30 Tage.“
• „Finde in der Tabelle Leads die Zeile mit der E-Mail [email protected] und setz ihren Status auf contacted. Zeig mir die Änderung vorher.“
• „Durchsuch die Wissensdatenbank des Bots nach unseren Erstattungsregeln und sag mir, aus welcher Datei die Antwort stammt.“

FAQ

Unterstützt Cursor eigene MCP-Server im kostenlosen Tarif? Ja, MCP gibt es in den Tarifen Hobby, Pro und Business.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden