MCP Server By TestMu AI

Testen Sie, wie sich Ihre Agents tatsächlich in Workflows, mit Tools und bei Aktionen verhalten | Testen Sie Agent Assurance jetzt!

TestMu AI MCP Server For Agentic Testing

Führen Sie Tests aus, debuggen und analysieren Sie sie mit dem MCP-Server von TestMu AI, der HyperExecute-, Automation-, SmartUI-, Accessibility- und Test-Manager-Tools bereitstellt – direkt in Ihrer IDE und mithilfe natürlicher Sprache in Cursor, Claude, Copilot und anderen MCP-Clients.

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Jeder KI-Client kann TestMu AI 's MCP verwenden

Führen Sie Tests aus, debuggen und analysieren Sie sie mit dem TestMu AI MCP Server und einem beliebigen KI-Assistenten.
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Cursor

Erstellen Sie Konfigurationen, führen Sie Testsuiten aus, debuggen Sie Fehler und analysieren Sie Ergebnisse in einfachem Deutsch direkt in Ihrem Editor.

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Claude Code

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GitHub Copilot

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OpenAI Codex

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Antigravity

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Integrierter MCP-Server von TestMu AI

Führen Sie Tests aus, debuggen und analysieren Sie sie direkt in Ihrer IDE mit den HyperExecute-, Automation-, Accessibility- und SmartUI-MCP-Tools und natürlicher Sprache.

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HyperExecute MCP ToolAutomation MCP ToolAccessibility MCP ToolSmartUI MCP Tool

Testorchestrierung mit HyperExecute MCP

Der HyperExecute MCP von TestMu AI macht das manuelle Schreiben von YAML und den Wechsel zwischen Dashboards überflüssig. Erstellen Sie YAML-Konfigurationen und Runner-Befehle und überwachen Sie Jobs direkt in Ihrer IDE mithilfe natürlicher Sprache.

HyperExecute MCP entdecken

generateHyperExecuteYAML: YAML-Konfigurationen für die Ausführung von Testprojekten erstellen.

answerHyperExecuteQuery: Sofortige Antworten aus der HyperExecute-Dokumentation erhalten.

getHyperExecuteJobInfo: Detaillierte Informationen auf Jobebene zu einem bestimmten Testlauf abrufen.

getHyperExecuteJobSessions: Alle Sitzungsdetails zu einem HyperExecute-Job abrufen.

Analyse von Testfehlern mit Automation MCP

Der Automation MCP von TestMu AI beschleunigt die Analyse von Testfehlern, indem TestID-Details, Befehlsprotokolle, Netzwerkprotokolle und Konsolenfehler in einem Chat zusammengeführt werden, um sofort die Grundursache zu ermitteln.

Automation MCP entdecken

Automation Test Details: Umfassende Informationen zu bestimmten Tests abrufen.

Automation Command Logs: Ausführungsprotokolle für alle Selenium-Befehle abrufen.

Automation Network Logs: Browserdatenverkehr und Netzwerkverhalten während Tests analysieren.

Automation Console Logs: Browser-Konsolenausgaben einschließlich Fehlern und Warnungen überprüfen.

upload_app Tool: Mobile Anwendungen zum Testen hochladen.

WCAG- und a11y-Prüfungen mit Accessibility MCP

Der Accessibility MCP von TestMu AI erkennt WCAG- und a11y-Verstöße, bevor sie in die Produktion gelangen, und liefert detaillierte Prüfberichte mit direkt umsetzbaren Empfehlungen zur Behebung.

Accessibility MCP entdecken

getAccessibilityReport: Einen Barrierefreiheitsbericht für eine beliebige öffentliche URL abrufen.

buildLocalAppForAnalysis: Eine lokale React-App erstellen und bereitstellen, um Barrierefreiheitsprobleme zu erkennen.

analyseAppViaTunnel: Lokale App-Tests über den TestMu-AI-Tunnel auf Barrierefreiheitsfehler analysieren.

Debugging visueller Regressionen mit SmartUI MCP

Der SmartUI MCP von TestMu AI reduziert den manuellen Aufwand bei der Untersuchung von Differenzen beim Debugging visueller Regressionen, indem er Pixel-, Layout-, DOM- und wahrnehmungsbezogene Änderungen direkt in Ihrer IDE in einfachem Deutsch erklärt.

SmartUI MCP entdecken

getSmartUIResources: Alle visuellen Assets für einen Vergleichslauf abrufen.

summarizeSmartUIPixelDiff: Rohe Pixelunterschiede zwischen Screenshots erkennen und erklären.

summarizeSmartUILayoutDiff: Layoutprobleme bei Abständen, Ausrichtung und Größe erkennen.

summarizeSmartUIDomDiff: Änderungen an der DOM-Struktur und den Attributen beschreiben.

analyzeSmartUIHumanDiff: Simulieren, wie ein Mensch die visuellen Änderungen wahrnehmen würde.

analyzeSmartUIRun: Eine vollständige Debugging-Zusammenfassung über alle Analyseebenen hinweg bereitstellen.

getSmartUIScreenshotInfo: Metadaten und Details zu SmartUI-Screenshots abrufen.

downloadSmartUIDomFiles: DOM-Strukturdateien für eine tiefergehende Analyse herunterladen.

KI-agentische Qualitätssicherung

KI-native Agents, die Tests planen, erstellen, ausführen und analysieren – über Browser, mehr als 50.000 echte Geräte und Ihre CI-Pipeline hinweg, direkt in der IDE.

Agent Testing

KaneAI

Browser Testing

Real Device Cloud

App Automation

HyperExecute

Visual UI Testing

Accessibility Testing

Agent Testing

Testen Sie KI-Agents wie Chatbots, Sprachassistenten und mehr.

Mehr über Agent Testing

Autonomes Testen

Detaillierte Analyse des getesteten Agents aus der Perspektive eines synthetischen Endnutzers.

Simulation mehrerer Personas

Vielfältige Nutzer-Personas wie internationale Anrufer, digitale Einsteiger und mehr.

Risikobewertung und Regression

End-to-End-Regressionstests für den getesteten Agent mit aussagekräftigen Erkenntnissen.

KaneAI von TestMu AI

Planen, erstellen und erweitern Sie End-to-End-Tests mithilfe natürlicher Sprache.

Natürliche Sprache

Erstellen Sie Tests, indem Sie einfach beschreiben, was Sie testen möchten – ohne Skripte, ohne Code, nur in einfachem Deutsch.

Generierung von Testszenarien

Erstellen Sie strukturierte Testfälle aus Texten, Jira-Tickets, PRDs, Bildern und Tabellen.

Erstellung von Tests

Erstellen Sie mit KaneAI Browsertests für Ihre Websites und Web-Apps auf Desktop- und Mobilgeräten.

Browser Testing

Validieren Sie Ihre Website schnell mit mehr als 3000 Kombinationen aus Browsern, Betriebssystemen und Geräten.

Responsive Testing

Prüfen Sie, wie Ihre Website auf verschiedenen Viewports von Desktop-Computern, Tablets und Mobilgeräten dargestellt wird.

DevTools-Debugging

Debuggen Sie browserübergreifende Probleme mit vorinstallierten Chrome- und Safari-DevTools.

Geolocation Testing

Testen Sie von verschiedenen Geo-IPs aus, um überall das passende Nutzererlebnis sicherzustellen.

Real Device Cloud

Testen Sie Web- und Mobilanwendungen auf mehr als 50.000 echten Geräten.

Gesture Testing

Testen Sie natürliche Gesten wie Tippen, Scrollen, Zoomen, Wischen und mehr.

Szenarien aus der Praxis

Nutzen Sie mehr als 40 Funktionen, um jeden Sonderfall auf echten Geräten zu testen.

Erweitertes Debugging

Debuggen Sie direkt in Ihrer Testsitzung mit Geräteprotokollen, Netzwerkprotokollen und einem UI-Inspektor.

App Automation

Automatisierte Tests mobiler Apps auf mehr als 50.000 echten Mobilgeräten und Tablets.

Parallele Ausführung

Führen Sie automatisierte Tests gleichzeitig auf Hunderten echter Android- und iOS-Geräte aus.

Framework-Unterstützung

Appium, XCUITest, Espresso und Detox – alle Optionen für die mobile Automatisierung.

Lokales Testen

Testen Sie lokal und privat gehostete Apps auf verschiedenen echten Android- und iOS-Geräten.

HyperExecute

Bis zu 70 % schnellere KI-native Testorchestrierung in der Cloud.

Selbstheilende Tests

Testscripts werden automatisch repariert, wodurch Flakiness und manueller Wartungsaufwand reduziert werden.

Intelligente Orchestrierung

Testläufe werden anhand früherer Daten automatisch neu angeordnet, damit Fehler schneller sichtbar werden und sich die Feedbackzeit verkürzt.

Ursachenanalyse

Fehler klassifizieren und KI-gestützte Korrekturhinweise mit Echtzeitprotokollen erhalten.

Visual UI Testing

KI-natives visuelles Testen, das UI-Regressionen in Browsern und auf Geräten erkennt.

Pixelvergleich

Visuelle Abweichungen bei Layout, Farbe, Schriftart und Elementposition erkennen.

Design-to-Dev

Figma-Designs mit Live-Webseiten und App-Bildschirmen vergleichen, um die Genauigkeit sicherzustellen.

Intelligentes Ignorieren

Irrelevante Layoutverschiebungen mithilfe KI-nativer Erkennung herausfiltern, um falsch positive Ergebnisse zu reduzieren.

Accessibility Testing

Barrierefreiheitstests für Web- und Mobil-Apps für ein inklusives Nutzererlebnis.

WCAG-Konformität

Web- und Mobil-Apps anhand der Standards WCAG, ADA und Section 508 prüfen.

Geplante Scans

Wiederkehrende Barrierefreiheitsprüfungen täglich, wöchentlich oder monatlich automatisieren.

Screenreader

Die Kompatibilität mit Screenreadern und unterstützenden Tools auf echten Geräten testen.

PLAY

Erfolgsgeschichten von TestMu AI (ehemals LambdaTest)

50 %

weniger Testausführungszeit

„HyperExecute ist eine äußerst zuverlässige Plattform für die Testausführung und bietet einen hervorragenden Kundensupport.“

Sagar Uday Kumar

Leitender Engineering Manager

Dashlane Lereta Dunelm Trepp Transavia

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Weitere Gründe, TestMu AI zu lieben

TestMu AI ist eine weltweit geschätzte, führende Plattform für agentische KI-Qualitätssicherung. Sie stellt sicher, dass Ihre KI-Bereitstellungen wie vorgesehen, sicher und geschützt funktionieren – unter Bedingungen in Unternehmen und in der realen Welt.

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Nutzer

3M+

Tests

1.5B+

Unternehmen

18K+

Länder

132

TestMu AI als Leader im Gartner® Magic Quadrant™ 2026 eingestuft

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TestMu AI im The Forrester Wave™: Autonomous Testing Platforms, Q4 2025 ausgezeichnet

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Wall of Fame

TestMu AI ist weltweit die erste Wahl für KMU und Unternehmen.

Sicherheit auf Unternehmensniveau

Wir schützen Ihre Daten und KI-Systeme gemäß globalen Standards für Sicherheit, Datenschutz, verantwortungsvolle KI und ESG.

Integrationen

Funktioniert dort, wo Sie arbeiten: mehr als 120 Integrationen mit den Tools, auf die Ihr Team angewiesen ist.

4.6/ 5 540+ Bewertungen 4.6/ 5 410+ Bewertungen 4.6/ 5 540+ Bewertungen

Bekannt aus

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein MCP-Server?

Ein MCP-Server ist ein Programm, das KI-Agents über das Model Context Protocol – einen von Anthropic im November 2024 eingeführten offenen Standard – Tools, Ressourcen und Prompts bereitstellt. Der Server gibt seine Funktionen gegenüber jedem MCP-kompatiblen Client bekannt. Der Client (ein KI-Agent) ruft diese Tools zur Laufzeit auf, um Daten abzurufen oder Aktionen außerhalb der Trainingsdaten des Modells auszuführen.

Wofür wird MCP beim Softwaretesten verwendet?

Beim Softwaretesten ermöglicht MCP KI-Agents, den Testworkflow mithilfe natürlicher Sprache zu steuern: Konfigurationen zu erstellen, Testsuiten auszuführen, Protokolle abzurufen, Fehler zusammenzufassen und visuelle oder Barrierefreiheitsprüfungen durchzuführen. Statt zwischen IDE, Dashboard und Terminal zu wechseln, ruft der Agent das passende MCP-Tool direkt auf und gibt die Ergebnisse im Chat zurück. Dadurch verkürzen sich Orchestrierungs- und Debugging-Zeiten.

Wie funktioniert ein MCP-Server mit KI-Agents?

Der Client (ein KI-Agent wie Claude Code oder Cursor) verbindet sich über stdio oder Streamable HTTP mit dem Server und fragt dessen Funktionen ab. Der Server gibt eine Liste von Tools mit JSON-Schema-Definitionen zurück. Wenn der Nutzer den Agent auffordert, wählt dieser das passende Tool aus, sendet einen strukturierten Aufruf und der Server führt ihn im zugrunde liegenden System aus. Anschließend gibt der Server eine typisierte Antwort zurück, die das Modell verarbeiten kann.

Welche KI-Clients unterstützen MCP-Server?

Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot Chat, Cline, Continue, Zed AI und JetBrains AI Assistant unterstützen derzeit MCP-Server. Jeder Client, der die Spezifikation des Model Context Protocol implementiert (Transport über stdio oder Streamable HTTP), kann eine Verbindung herstellen. Das bedeutet, dass neue MCP-fähige Tools ohne Änderungen an der Serverintegration funktionieren.

Wie richten Sie einen MCP-Server in Cursor oder Claude Code ein?

Öffnen Sie in Cursor Settings → MCP → Add new MCP Server und geben Sie den Befehl oder HTTP-Endpunkt des Servers an. Führen Sie in Claude Code "claude mcp add " aus oder bearbeiten Sie ~/.claude.json direkt. Nach der Registrierung erkennt der Agent die verfügbaren Tools automatisch, und Sie können sie im Chat aufrufen. Bei den meisten MCP-Servern für Unternehmen ist eine OAuth-Anmeldung erforderlich, bevor die Tools aufgerufen werden können.

Was ist der Unterschied zwischen MCP und einer API?

Eine API ist ein fest definierter Endpunktvertrag für Aufrufe von Code zu Code. Für jeden Endpunkt und jede Versionsänderung benötigen Clients eine eigene Integration. MCP ist für Aufrufe von KI an Tools konzipiert: Es standardisiert, wie ein Agent zur Laufzeit Funktionen erkennt, den Sitzungsstatus über mehrere Aufrufe hinweg beibehält und typisierte Antworten verarbeitet. Wird einem MCP-Server ein neues Tool hinzugefügt, steht es allen verbundenen Agents ohne erneute Bereitstellung zur Verfügung.

Können MCP-Server Selenium-, Playwright-, Cypress- oder Appium-Tests ausführen?

Ja. MCP-Server ersetzen Ihr Test-Framework nicht, sondern binden es ein. Der TestMu AI MCP Server erkennt bei der Projektanalyse Selenium, Playwright, Cypress, Appium, TestNG, JUnit, PyTest, WebdriverIO und ähnliche Frameworks und generiert anschließend die passende Konfiguration und den passenden Runner-Befehl, die Ihr KI-Agent ausführen kann. Die Tests werden weiterhin im zugrunde liegenden Cloud-Grid ausgeführt.

Wie hilft MCP beim Debuggen fehlgeschlagener Tests?

Ein MCP-Server kann Testmetadaten, Selenium-Befehlsprotokolle, Browser-Netzwerkaktivitäten und Konsolenfehler für jeden fehlgeschlagenen Lauf abrufen und die Daten anschließend im Chat an den KI-Agenten übergeben. Der Agent analysiert die Protokolle, setzt Ereignisse in Beziehung zueinander und schlägt eine Ursache vor. So wird aus der früheren Suche in Dashboards mit mehreren Tabs eine einzige Eingabeaufforderung.

Ist das Model Context Protocol sicher?

Die MCP-Spezifikation definiert ein optionales Autorisierungs-Framework auf Basis von OAuth 2.1 für HTTP-Transporte. Die allgemeine Sicherheit hängt jedoch weiterhin von der Implementierung des Servers ab. In Produktionsumgebungen verwenden Server üblicherweise OAuth 2.1, eingeschränkte Tokens und TLS-verschlüsselte Übertragung. Unternehmensbereitstellungen ergänzen rollenbasierte Berechtigungen, Audit-Protokollierung und Kontrollen zur Datenresidenz. Diese werden wichtig, wenn MCP-Datenverkehr Produktionsprotokolle oder Kundendaten enthält.

Sind MCP-Server kostenlos nutzbar?

Das Protokoll ist Open Source und kostenlos. Die Preise für Server variieren: Viele Community-Server sind kostenlos, während von Anbietern gehostete Server die zugrunde liegende Plattform (Nutzung, Lizenzen oder Rechenleistung) abrechnen und nicht die MCP-Ebene selbst. Der TestMu AI MCP Server ist in jedem TestMu AI-Konto enthalten und verbraucht lediglich die Testausführungsminuten, für die ein Team ohnehin bezahlt.

Welche Tools sind im TestMu AI MCP Server enthalten?

Der Server enthält fünf MCP-Tools. HyperExecute MCP übernimmt die Projektanalyse, YAML-Generierung, Runner-Befehle, Job-Informationen und Sitzungsdetails. Automation MCP ruft Testdetails, Selenium-Befehlsprotokolle, Netzwerkprotokolle und Konsolenprotokolle ab. SmartUI MCP fasst Pixel-, Layout-, DOM- und visuelle Unterschiede aus menschlicher Wahrnehmung zusammen. Accessibility MCP führt WCAG-Prüfungen für öffentliche URLs, lokale React-Builds und getunnelte Apps aus. Test Manager MCP generiert Testszenarien mit KI, erstellt konfigurierte Testläufe, erfasst Ergebnisse in großen Mengen und verfolgt Meilensteine und Abdeckung.

Sollte ein Coding-Agent den MCP-Server oder Kane CLI verwenden?

Verwenden Sie beide für unterschiedliche Aufgaben. Mit dem TestMu AI MCP-Server können Claude Code, Cursor, Copilot oder Codex Ihre vorhandenen Tests ausführen, debuggen und analysieren. Mit Kane CLI kann der Agent die gerade vorgenommene Änderung anhand einer natürlichsprachlichen Zielbeschreibung in einem echten Chrome-Browser überprüfen. Das Ergebnis ist „bestanden“ oder „nicht bestanden“ und kann direkt weiterverarbeitet werden – ganz ohne vorhandene Testsuite.

Welche KI-Assistenten unterstützt der TestMu AI MCP Server?

Für den TestMu AI MCP Server sind Einrichtungsanleitungen für Cursor, Claude Code, Claude Desktop, Claude.ai (Web), GitHub Copilot in VS Code, Antigravity, OpenAI Codex CLI, Cline und Continue verfügbar. Jeder andere MCP-kompatible Client kann über die universelle STDIO-Konfiguration mit mcp-remote eine Verbindung herstellen. So funktionieren auch neuere Assistenten, die das Protokoll übernehmen, ohne Änderungen auf der Serverseite.

Welche Transportmethoden verwendet der TestMu AI MCP Server?

Der Server unterstützt zwei Transportmethoden. Streamable HTTP ist die empfohlene Option für die meisten Clients und verwendet den Endpunkt https://mcp.lambdatest.com/mcp mit OAuth-Authentifizierung. Für Clients, die Streamable HTTP noch nicht unterstützen, ist STDIO über mcp-remote verfügbar. Im Hintergrund wird dabei derselbe OAuth-authentifizierte Endpunkt verwendet.

Warum werden MCP-Tools nach der Konfiguration nicht in meinem KI-Client angezeigt?

Dafür gibt es meist drei Ursachen. Beenden Sie erstens den Client vollständig und starten Sie ihn neu (ein einfaches Neuladen reicht oft nicht aus). Überprüfen Sie zweitens die JSON-, TOML- oder YAML-Konfiguration auf Syntaxfehler, insbesondere auf nachgestellte Kommas und nicht maskierte Pfade. Stellen Sie drittens bei Clients wie Continue sicher, dass Sie sich im Agent Mode und nicht im Chat Mode befinden. Wenn die OAuth-Anmeldung abgeschlossen ist, die Tools aber weiterhin nicht angezeigt werden, authentifizieren Sie sich erneut über die MCP-Einstellungen des Clients.

Weitere Fragen anzeigen

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Test execution still happens on the underlying cloud grid."}},{"@type":"Question","name":"How does MCP help debug failed tests?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"An MCP server can pull test metadata, Selenium command logs, browser network activity, and console errors for any failed run, then hand the data back to the AI agent in chat. The agent reasons over the logs, correlates events, and suggests a root cause, turning what used to be a multi-tab dashboard hunt into a single prompt."}},{"@type":"Question","name":"Is the Model Context Protocol secure?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The MCP spec defines an optional OAuth 2.1-based authorization framework for HTTP transports, but overall security still depends on the server implementation. Production servers typically use OAuth 2.1, scoped tokens, and TLS-encrypted transport. Enterprise deployments add role-based permissions, audit logging, and data-residency controls, which become important when MCP traffic carries production logs or customer data."}},{"@type":"Question","name":"Are MCP servers free to use?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The protocol is open source and free. Server pricing varies: many community servers are free, while vendor-hosted servers bill against the underlying platform (usage, seats, or compute) rather than the MCP layer itself. The TestMu AI MCP Server is included with every TestMu AI account and only consumes the test execution minutes a team already pays for."}},{"@type":"Question","name":"What tools are inside the TestMu AI MCP Server?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Five MCP tools ship in the server. HyperExecute MCP handles project analysis, YAML generation, runner commands, job info, and session details. Automation MCP fetches test details, Selenium command logs, network logs, and console logs. SmartUI MCP summarizes pixel, layout, DOM, and human-perceived visual diffs. Accessibility MCP runs WCAG audits on public URLs, local React builds, and tunneled apps. Test Manager MCP generates test cases with AI, builds configured test runs, records results in bulk, and tracks milestones and coverage."}},{"@type":"Question","name":"Should a coding agent use the MCP server or Kane CLI?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Use both, for different jobs. The TestMu AI MCP server lets Claude Code, Cursor, Copilot or Codex run, debug and triage the tests you already have. Kane CLI lets the agent check the change it just made in a real Chrome browser from a plain-English objective, and returns a pass or fail it can act on, without an existing test suite."}},{"@type":"Question","name":"What AI assistants does the TestMu AI MCP Server support?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The TestMu AI MCP Server has documented setup paths for Cursor, Claude Code, Claude Desktop, Claude.ai (Web), GitHub Copilot in VS Code, Antigravity, OpenAI Codex CLI, Cline, and Continue. Any other MCP-compatible client can connect through the universal STDIO configuration using mcp-remote, so newer assistants that adopt the protocol work without changes on the server side."}},{"@type":"Question","name":"What transport methods does the TestMu AI MCP Server use?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"The server supports two transports. Streamable HTTP is the recommended option for most clients and uses the https://mcp.lambdatest.com/mcp endpoint with OAuth authentication. STDIO is available through mcp-remote for clients that don't yet support Streamable HTTP, and uses the same OAuth-authenticated endpoint behind the scenes."}},{"@type":"Question","name":"Why aren't MCP tools showing up in my AI client after configuration?","acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Three things usually cause this. First, fully quit and relaunch the client (a soft reload often isn't enough). Second, validate the JSON, TOML, or YAML config for syntax errors, especially trailing commas and unescaped paths. Third, for clients like Continue, confirm you are in Agent Mode rather than Chat Mode. If OAuth completed but tools still don't appear, re-authenticate from the client's MCP settings."}}]}
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