Produkt-Tour
LightNow ist die MCP-Control-Plane für AI-Clients. Discovery, Trust-Signale, Runtime Profiles, Client-Anbindung und Runtime-Transparenz folgen einem gemeinsamen Betriebsmodell. Im AI-Client bleibt ein LightNow-Proxy-Eintrag, während das ausgewählte Profil die MCP-Server dahinter festlegt.
Filtere nach Quelle, Kategorie, Transport, Trust und Capabilities, bevor ein Server einen Agenten erreicht.
Lies README-Kontext neben Version, Repository, Capabilities und Trust-Signalen.
Nutze Integrationen fuer Experimente; wiederholte Nutzung gehoert in Runtime Profiles und Local Proxy.
Der Betriebsablauf
Sobald MCP zur täglichen Entwicklungsarbeit gehört, wiederholen Teams meist vier Schritte:
- Einen Server entdecken und Quelle, Transport sowie Capabilities prüfen.
- Bewerten, ob Ownership und Trust-Evidenz zum Einsatzzweck passen.
- Den Server einem persönlichen oder Organisations-Runtime-Profile hinzufügen.
- Einen AI-Client verbinden und die resultierende Runtime verifizieren.
Server entdecken und bewerten
In der Registry lassen sich MCP-Server vergleichen, ohne bei verstreuten READMEs und kopierten Config-Beispielen anfangen zu müssen. Filtere nach Quelle, Kategorie, Transport, Capabilities und Trust-Signalen. Öffne danach die Version, deren Details für deine Entscheidung relevant sind.
Capabilities und Trust beantworten unterschiedliche Fragen:
- Capabilities beschreiben, was ein Server einem AI-Client anbieten kann.
- Trust-Signale beschreiben, was LightNow über Publisher, Quelle, Endpoint und bewertete Version weiß.
Diese Signale unterstützen eine Entscheidung, ersetzen aber nicht eure eigene Risikobewertung.
Ein wiederverwendbares Runtime Profile aufbauen
Ein Runtime Profile ist die benannte Serverauswahl für einen Workflow. Nutze ein persönliches Profil für deine eigenen Clients oder ein Organisationsprofil, wenn ein Team dieselbe Auswahl teilen und verwalten soll.
Prüfe vor der Client-Anbindung, ob für jeden Server alle benötigten Commands, URLs, Header, Umgebungswerte oder Secret-Referenzen vorhanden sind. Ein Profil kann bereits existieren und trotzdem unvollständig sein. Vor dem Rollout muss es ausführbar sein.
Erfahre, wie Profile, Runtime Inputs und Organisationskontext zusammenspielen.
Prüfe vorhandene Einträge, bevor du sie in ein Runtime Profile übernimmst.
Einen AI-Client verbinden
Für unterstützte Clients schreibt der empfohlene Weg genau einen
LightNow-Eintrag. Dieser startet LightNow Proxy in derselben
Ausführungsumgebung wie der Client. Der Proxy löst das ausgewählte Runtime
Profile auf und leitet MCP-Anfragen an dessen stdio- und
Streamable-HTTP-Upstreams weiter.
Dadurch bleiben einzelne Server-Commands und Secret-Werte aus der normalen Client-Datei heraus. Direct Sync und Bridge-Exporte bleiben Kompatibilitätswege für Workflows, die eine native Client-Config benötigen.
Runtime verwalten und beobachten
Organisationseinstellungen können ein Standardprofil und verwaltete Clients festlegen sowie entscheiden, ob nicht verwaltete Client-Einträge bestehen bleiben dürfen. Wende diese Regeln erst nach einem erfolgreichen Pilot-Client über den Policy-Sync an.
LightNow Proxy kann Health-Daten und reine Metadaten-Events melden. Damit lassen sich Client-Config-Drift, Fehler bei der Profilauflösung und Upstream-Probleme unterscheiden. Tool-Argumente, Tool-Ergebnisse, Resource-Inhalte, Workspace-Pfade, Secrets und Authorization Header werden dabei nicht gespeichert.