Sanity über MCP mit Microsoft Copilot verbinden

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

Sanity + Microsoft Copilot

Lass deine KI mit deinen Sanity-Inhalten arbeiten: GROQ-Abfragen ausführen, Dokumente, ihre Revisionen und ihren Änderungsverlauf lesen, Dokumenttypen, Datasets und Projekte auflisten und nach deiner Bestätigung Entwürfe anlegen, ändern und veröffentlichen. API-Token mit Viewer- oder Editor-Rechten.

Voraussetzungen

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

SANITY_PROJECT_ID, SANITY_DATASET, SANITY_API_TOKEN

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

1. Öffne https://www.sanity.io/manage, wähl das Projekt und kopiere seine Project ID (8 Zeichen, zum Beispiel abc12xyz) in SANITY_PROJECT_ID.

2. Notiere unter Datasets das Dataset, mit dem gearbeitet werden soll, meist production, und trag es in SANITY_DATASET ein.

3. Klick unter API → Tokens auf Add API token, vergib einen Namen und wähl die Berechtigung:

   • Viewer liest veröffentlichte Dokumente und Entwürfe, samt Verlauf. Reicht für alle Lese-Tools; Schreibzugriffe werden abgelehnt.
   • Editor schreibt auch. Nötig, um Entwürfe anzulegen, zu ändern und zu veröffentlichen.

   Vermeide Developer- und Administrator-Tokens: Sie können auch Projekteinstellungen und Datasets ändern.

4. Kopiere das Token in SANITY_API_TOKEN (Sanity zeigt es nur einmal) und installiere den Connector. Prüfe die Einrichtung mit sanity_list_document_types.

GROQ-Abfragen: sanity_query führt GROQ auf deinem Dataset aus, so beantwortet die KI Fragen wie „welche Beiträge haben keine SEO-Beschreibung“ oder „wie viele Produkte sind ausverkauft“ in einem Aufruf. Sie fragt nur die Felder ab, die sie braucht, begrenzt die Zahl der Ergebnisse, weil Antworten über etwa 60 KB abgeschnitten werden, und übergibt Werte als Parameter. Kennt sie dein Schema noch nicht, listet sie zuerst die Dokumenttypen auf und schaut sich ein paar Dokumente an. Mit der Perspektive drafts liest sie die Inhalte so, als wären alle Entwürfe veröffentlicht.

Erst Entwurf, live nur nach deinem Ja: sanity_create_draft und sanity_patch_draft schreiben immer nur den Entwurf, also die Fassung, die Redakteure in Sanity Studio sehen. Nichts erreicht deine Website, bevor sanity_publish_draft das veröffentlichte Dokument ersetzt. Vor jedem dieser Schritte zeigt dir die KI das Dokument, die Änderung und ob sie live geht, und wartet auf ein klares Ja. Ein Probelauf (dry run) prüft eine Aktion, ohne zu speichern. sanity_delete_document ist bei der Installation ausgeschaltet.

Verlauf: sanity_list_document_transactions zeigt, wer ein Dokument wann geändert hat, und sanity_get_document_revision liefert das Dokument so, wie es bei einer Revision oder zu einem Zeitpunkt war, etwa um zwei Fassungen zu vergleichen oder überschriebenen Text zurückzuholen.

Rich Text: Portable-Text-Felder sind Arrays aus Blöcken, und jeder Block braucht einen eindeutigen _key. Der Connector erklärt der KI, wie sie einfache Absätze schreibt.

Häufige Fehler: 401 Session not found: Das Token ist falsch oder wurde gelöscht. 403 Insufficient permissions: Ein Viewer-Token wollte schreiben, oder das Token gehört zu einem anderen Projekt. 404 Dataset not found: Prüfe SANITY_DATASET. 400 queryParseError: Die GROQ-Abfrage hat einen Syntaxfehler, und die Meldung zeigt, wo.

Nicht enthalten: Bild- und Datei-Uploads, Content Releases und zeitgesteuertes Veröffentlichen, Zurückziehen von Veröffentlichungen, Verwaltung von Datasets und Projekten, Webhooks, CORS, Mitglieder und Echtzeit-Listener.

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 Microsoft Copilot 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.

Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.

1. Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Trag einen Server name ein (zum Beispiel AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft.
3. Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf X-API-Key und klicke auf Create.
4. Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
5. Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die Sanity-Tools braucht.
6. Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.

Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.

Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Welche Blogbeiträge wurden in den letzten 30 Tagen veröffentlicht? Zeig Titel, Autor und Slug.“
• „Finde alle Produkte, deren Beschreibung leer oder kürzer als 50 Zeichen ist.“
• „Wer hat die Preisseite zuletzt geändert, und was stand vor dieser Änderung dort?“
• „Korrigiere den Tippfehler ‚Wilkommen‘ im Titel des Beitrags zu unserem Frühjahrs-Launch. Speichere es als Entwurf und zeig mir die Änderung, bevor du speicherst.“
• „Veröffentliche den Entwurf des Beitrags ‚Release Notes Oktober‘. Sag mir vorher genau, was live geht.“

FAQ

Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.

Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.

Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden
• Mit Cursor verbinden
• Mit Gemini verbinden
• Mit Meta Muse verbinden