Das Shopify AI Toolkit ist nicht nur eine Sache. Es ist ein Stack. Und das ist die einzelne am meisten missverstandene Tatsache daran — Händler fragen ständig, ob sie es "einschalten" sollten, Entwickler fragen ständig, an welchem Endpunkt es liegt, und beide suchen nach der falschen Antwort. Das AI Toolkit besteht tatsächlich aus drei separaten Infrastrukturschichten, die Shopify in den letzten sechs Monaten ausgeliefert hat und die unter einem einzigen Marketingdach gebündelt sind: eine Entwickler-Toolchain zum Erstellen von Shopify-Apps mit KI-Coding-Assistenten, eine Reihe von MCP-Servern, damit KI-Shopping-Agenten auf Shopify-Stores Transaktionen durchführen können, und ein offenes Protokoll namens UCP, das es Agenten, Händlern, Zahlungsabwicklern und Credential-Anbietern ermöglicht, in einem Standardformat miteinander zu kommunizieren.

Wenn du einen Shopify-Plus-Store mit über zehntausend Bestellungen pro Monat betreibst, ist das relevant, weil dein Store ohnehin agentenadressierbar werden wird, ob du das planst oder nicht. Wenn du ein CX-orientierter Advanced-Händler bist, der auf Conversion-Qualität fixiert ist, ist es relevant, weil die nächste Welle von "Shopping-Assistenten" entweder qualifizierte Käufer zu dir leitet oder sie an dir vorbeiführt. Und wenn du Shopify-Apps entwickelst — entweder für deinen eigenen Store oder für den App Store — verkürzt die Dev-Seite des Toolkits die Entwicklungszeit für typische Admin-Workflows in den Teams, die es eingeführt haben, um 40-60 %. Dieser Leitfaden geht jede Schicht durch, erklärt, was sie tut, und zeigt, worauf Händler im Jahr 2026 achten sollten.

Was ist das Shopify AI Toolkit?

Das Shopify AI Toolkit ist eine entwicklerseitige Integration, die KI-Coding-Assistenten — Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex und VS Code — direkt mit der Shopify-Dokumentation, API-Schemas und einer lokal per CLI gestützten "store execute"-Funktion verbindet. Es wird als Plugin (empfohlen, mit automatischen Updates), als Satz von Agent-Skills, die du manuell installieren kannst, und als lokaler Dev-MCP-Server ausgeliefert, der ohne Authentifizierung auf dem Rechner des Entwicklers läuft.

Was es ersetzt: die alte .dev Assistant-VS-Code-Erweiterung, die am 3. März 2025 eingestellt wurde. Worauf es aufbaut: das Model Context Protocol (MCP), denselben offenen Standard, den Anthropic Ende 2024 ausgeliefert hat und den inzwischen jedes große KI-Coding-Tool unterstützt.

In der Praxis bedeutet das: Mit der Dev-MCP-Seite des Toolkits kann ein Entwickler Folgendes tun, ohne seinen KI-gestützten Editor zu verlassen:

• Live-Shopify.dev-Dokumentation mit Suchtreffern finden, die zur aktuellen API-Version passen, statt zu dem, was vor drei Monaten von einem allgemeinen Webcrawler indexiert wurde.

• GraphQL-Admin-API-Schemas introspektieren, sodass der KI-Assistent Queries mit korrekten Feldnamen und Typen schreibt, statt Felder zu halluzinieren, die gar nicht existieren.

• Generierten GraphQL-Code und Komponentencode gegen das echte Schema validieren, bevor der Entwickler ihn überhaupt ausführt.

• Validierte Admin-Operationen gegen einen bestimmten Store über shopify store auth und shopify store execute ausführen und so aus "Zeig mir die ersten zehn Produkte" ein echtes Ergebnis aus dem eigenen Store des Entwicklers machen.

Diese letzte Fähigkeit ist diejenige, die die tägliche Entwicklung am stärksten verändert. Sie macht aus "Query schreiben → ins Admin wechseln → ausführen → Ergebnisse prüfen → zurückkommen → iterieren" einen einzigen Roundtrip im Editor.

Aber das ist nur eine der drei Schichten. Die Verwirrung beginnt, wenn man hier aufhört.

Die drei MCP-Server, die jeder Händler kennen sollte

Über die Dev MCP hinaus liefert Shopify drei weitere MCP-Server aus, und genau diese sind für Händler wichtig — weil sie definieren, wie KI-Shopping-Agenten mit deinem Storefront, deinem Katalog und den Bestellungen deiner Kunden interagieren.

1. Storefront MCP — ein Händler, ein Agent

Der Storefront-MCP-Server ist der Endpunkt, den jeder einzelne Shopify-Store für Agenten bereitstellt, damit diese mit genau diesem Store interagieren können. Keine Authentifizierung erforderlich. Das Endpunktmuster lautet https://{shop}.myshopify.com/api/mcp und es akzeptiert JSON-RPC-Aufrufe wie diesen:

const mcpEndpoint = `https://your-store.myshopify.com/api/mcp`;

fetch(mcpEndpoint, {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    jsonrpc: '2.0',
    method: 'tools/call',
    id: 1,
    params: {
      name: 'search_shop_catalog',
      arguments: {
        query: 'organic coffee beans',
        context: 'customer preference for fair-trade single-origin'
      }
    }
  })
});

const mcpEndpoint = `https://your-store.myshopify.com/api/mcp`;

fetch(mcpEndpoint, {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    jsonrpc: '2.0',
    method: 'tools/call',
    id: 1,
    params: {
      name: 'search_shop_catalog',
      arguments: {
        query: 'organic coffee beans',
        context: 'customer preference for fair-trade single-origin'
      }
    }
  })
});

Zu den Tools, die Storefront MCP bereitstellt, gehören search_shop_catalog (Produkte per natürlicher Sprache suchen), search_shop_policies_and_faqs (Kundenfragen zu Versand, Rückgaben usw. beantworten), update_cart (hinzufügen, entfernen, Mengen aktualisieren), get_order_status und get_most_recent_order_status. Genau das Letzte ist wichtig: Ein auf Storefront MCP aufbauender KI-Agent kann den Bestellstatus eines wiederkehrenden Kunden prüfen, Verzögerungen markieren und Rücksendungen anstoßen — also die Art von CX-Arbeit, die ein menschlicher Support-Agent erledigt.

2. Catalog MCP — ein Agent, jeder Shopify-Händler

Catalog MCP ist die umgekehrte Seite. Es ist die globale Suchschicht, mit der ein Agent in einem einzigen Aufruf über alle berechtigten Shopify-Händler hinweg suchen kann. Anders als Storefront MCP erfordert es Authentifizierung (JWT-Tokens aus dem Dev Dashboard, 60-Minuten-TTL, ausgestellt via Client Credentials). Das ist der Server, den Agenten wie der Shopping-Modus von ChatGPT, die Commerce-Schicht von Perplexity und die Agent-Integrationen von Claude abfragen, wenn ein Nutzer sagt: "Finde mir Laufschuhe unter 120 Dollar, die nach Kanada geliefert werden" — sie greifen auf Catalog MCP zu, nicht auf einen einzelnen Store.

Die beiden Haupt-Tools sind search_global_products (händlerübergreifende Suche mit Preis-, Versand- und Produktoptionsfiltern) und get_global_product_details (Universal Product ID Lookup, der die vollständige Optionsmatrix über alle Händler hinweg zurückgibt, die dieses SKU verkaufen). Ergebnisse werden nach Universal Product ID (UPID) geclustert, damit doppelte SKUs über mehrere Stores hinweg den Agenten nicht mit redundanten Ergebnissen überfluten.

3. Customer Accounts MCP — Agenten, die sich erinnern

Die Customer-Accounts-MCP-Schicht ist diejenige, die am ehesten das Post-Purchase-Erlebnis verändern wird. Sie gibt einem authentifizierten Agenten Lesezugriff auf die Bestellhistorie, das Adressbuch und den Kontostatus eines Kunden über die Händler hinweg, bei denen dieser Kunde ein Konto hat. Konkret: Ein persönlicher Agent eines Käufers kann "Wann kommt meine Kopfhörer-Bestellung an?" beantworten, indem er Customer Accounts MCP aufruft, und er kann eine Rücksendung auslösen, ohne dass der Kunde seine Bestellnummer in ein Support-Formular eintippen muss.

Für Betreiber mit hohem Volumen verlagert das einen großen Teil des Tier-1-Supports in einen vom Agenten bearbeiteten Ablauf. Für CX-besessene Händler ist das entweder ein Hebel oder eine Bedrohung, je nachdem, ob der Agent, der den Kunden bedient, deiner, der von Shopify oder der eines Drittanbieters ist. Die meisten frühen Implementierungen sind hybrid: Der eigene Markenagent des Händlers ruft Customer Accounts MCP im Auftrag seiner authentifizierten Kunden auf.

Universal Commerce Protocol (UCP): Die Schicht unter den Schichten

Alle vier MCP-Server sind UCP-konform. Dieses Akronym ist wichtig. Das Universal Commerce Protocol ist der offene Standard, den Shopify veröffentlicht hat und der definiert, wie vier Arten von Akteuren — Plattformen (Agenten und Anwendungen), Händler, Credential-Anbieter und Payment Service Provider — im gesamten Web konsistent für Commerce-Transaktionen kommunizieren.

UCP ist nichts nur für Shopify; die Spezifikation ist veröffentlicht, Implementierungen von Drittanbietern sind ausdrücklich erwünscht, und das Ziel ist klar eine interoperable Schicht, auf der ein von OpenAI gebauter Agent einen Checkout auf Shopify, auf BigCommerce oder auf einer Custom-Plattform abschließen kann, ohne für jede einzelne eine neue Integration zu schreiben.

Die drei Kernfähigkeiten, die UCP definiert:

1. Entdeckung — über Händler hinweg suchen, Produktdetails abrufen und Käufern helfen, das zu finden, was sie wollen. Shopify implementiert das über Catalog MCP und Storefront MCP.

2. Checkout — Checkout-Sitzungen erstellen, Käuferinformationen erfassen, Zahlung anhängen, die Transaktion abschließen. Shopify implementiert das über eine Kombination aus den Storefront-MCP-Warenkorb-Tools und dem separaten Checkout Kit (das sowohl eingebettete als auch browserbasierte Checkouts unterstützt).

3. Bestellungen — bestätigte Transaktionen, Fulfillment-Ereignisse, Rückerstattungen und Rücksendungen verfolgen. Shopify implementiert das über Customer Accounts MCP und bestehende Admin-APIs.

Die praktische Konsequenz für Händler: Wenn du auf Shopify bist und Storefront MCP aktiviert hast (was für die meisten Stores standardmäßig der Fall ist), ist dein Store bereits für auf UCP basierende Agenten auffindbar. Du musst dich nicht "mit ChatGPT integrieren" oder "mit Claude integrieren" — du integrierst dich mit UCP, und jeder UCP-konforme Agent erhält Zugriff. Das ist dasselbe Muster, das SEO 1999 für die organische Suche gelöst hat: ein Standard, viele Verbraucher. Wir haben UCP in einem eigenen Leitfaden ausführlich aufgeschlüsselt, wenn du den tieferen Spezifikationsdurchlauf möchtest.

Was sich für Händler in den nächsten 18 Monaten ändert

Drei konkrete Veränderungen, in abnehmender Reihenfolge der Sicherheit:

1. Agentenbasierter Traffic wird zu einem echten Kanal, nicht zu einer Spielerei. Wir sehen bereits 3-8 % der Sessions in Stores mit hoher Sichtbarkeit in ChatGPT-gestütztem Shopping über Agenten-Referrals. Bis zum Q4 2026 werden die meisten verbraucherorientierten KI-Assistenten Commerce-Integrationen haben. Der Leitfaden zum Verkaufen auf ChatGPT behandelt die taktische Optimierung speziell für diesen Kanal.

2. Post-Purchase verschiebt sich von Self-Service zu agentengestütztem Service. Bestellstatus-Abfragen, Rücksendeanfragen, Adressänderungen, nachträgliche Rabattgutschriften — all die Tier-1-Arbeit, die Revize und andere Post-Purchase-Apps heute übernehmen — werden in eine Agenten-Konversation eingebettet. Die Tool-Aufrufe laufen weiterhin gegen dieselben APIs, aber die Benutzeroberfläche wechselt von Webformularen zu natürlicher Sprach-Chat. Händler, die die zugrunde liegenden Workflows nicht gelöst haben, werden trotzdem nicht agentenbereit sein; Agenten beheben kein kaputtes Post-Purchase, sie legen es offen.

3. Die Qualität der Produktdaten wird zu kumulierendem ROI. In UCP sind Produktdetails das, was der Agent verwendet, um zu entscheiden, ob dein Produkt dem Käufer angezeigt wird. Titel, Beschreibung, technische Spezifikationen, Materialien, Optionskombinationen, Bestandssignale — jedes Feld wird jetzt von einem Modell bewertet, nicht nur von einem Menschen. Händler mit sauberen, strukturierten Produktdaten rangieren in der Agenten-Entdeckung vor Händlern mit dünnen Daten, genauso wie sie in der Suche weiter oben rangieren. Der Unterschied ist: Agenten können nicht an dünnem Inhalt vorbeiscrollen wie Menschen — dünne Daten werden einfach heruntergestuft.

Das AI Toolkit als Entwickler oder Agentur verwenden

Der Einrichtungsprozess für die Entwicklerseite des Toolkits ist der einfachste Teil der ganzen Sache.

Wenn du Claude Code verwendest, führe die Installation des Shopify-Plugins einmal aus, und der Dev-MCP-Server registriert sich automatisch. Danach stehen in jeder Konversation mit Claude Code Dokumentensuche, Schema-Introspektion und shopify store execute als Tool-Aufrufe zur Verfügung. Keine projektbezogene Konfiguration nötig.

Wenn du Cursor verwendest, füge den Dev-MCP-Server deiner Cursor-MCP-Konfigurationsdatei hinzu. Das Setup ist ein fünfzeiliger JSON-Block. Cursor lädt die Tools beim nächsten Neustart.

Wenn du Gemini CLI verwendest, erfolgt die Integration als Skill-Installation aus dem Shopify-GitHub-Skills-Repository.

Agent-Skills (getrennt vom Plugin) sind Markdown-Dateien, die du in das .agent/skills/-Verzeichnis deines Repos legst. Sie sind das richtige Muster, wenn du eine projektspezifische Anpassung willst — zum Beispiel eine Skill-Datei, die der KI deine Namenskonventionen, deinen Testansatz und deine Deploy-Pipeline erklärt, damit der generierte Code automatisch deinen Standards entspricht.

Der Produktivitätsschub ist real, aber begrenzt. In Teams, die es ernsthaft eingeführt haben, haben wir gesehen, dass die App-Entwicklungsgeschwindigkeit bei Aufgaben steigt, in denen die KI wirklich gut ist: Boilerplate-GraphQL-Queries, Grundgerüste für Webhook-Handler, Polaris-Komponentenlayouts, CLI-Workflow-Automatisierung. Architektonische Entscheidungen, systemübergreifendes Debugging oder Performance-Optimierung beschleunigt es nicht wesentlich, weil diese Aufgaben Kontext brauchen, den Dev MCP nicht offenlegt.

Agent-Shopping im eigenen Store aktivieren

Für die meisten Shopify-Stores ist der Storefront-MCP-Endpunkt standardmäßig live. Du kannst ihn in 30 Sekunden testen:

curl -X POST https://YOUR-STORE.myshopify.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "id": 1
  }'

curl -X POST https://YOUR-STORE.myshopify.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/list",
    "id": 1
  }'

Wenn du eine Tool-Liste zurückbekommst, ist dein Store agentenadressierbar. Wenn du darauf aufbauend einen Markenagenten bauen willst — ein "Shopping-Assistent"-Chat-Widget auf deinem Storefront — ist die Shop-Chat-Agent-Vorlage von Shopify der schnellste Weg. Es ist ein Starter-Repo mit eingebetteter Chat-UI, einem MCP-Client, Streaming-Response-Handling und Unterstützung zum Austauschen von Claude, GPT oder Gemini als LLM.

Der realistische 90-Tage-Rollout für einen Händler, der seinen eigenen Agenten veröffentlichen will:

• Woche 1-2: Shop-Chat-Agent-Vorlage klonen, Prompts und UI an deine Marke anpassen, das bevorzugte LLM einsetzen.

• Woche 3-4: Auf ein Test-Theme deployen, interne QA gegen die Warenkorb-, Katalog- und Bestellstatus-Flows durchführen.

• Woche 5-8: Soft-Launch für ein kleines Kundensegment, Containment-Rate messen (Prozentsatz der Support-Anfragen, die vom Agenten ohne Eskalation an einen Menschen gelöst werden).

• Woche 9-13: Prompts anhand von Transkripten verfeinern, markenspezifische Richtlinien und Produktwissen hinzufügen, auf den gesamten Traffic ausrollen.

Der größte selbst verursachte Fehler, den wir sehen, ist das Überspringen von Woche 3-4. Interne QA findet Dinge, die öffentlich kundenwirksame Launches offenlegen: Agenten, die selbstbewusst Produkte empfehlen, die du gar nicht führst, Sale-Preise falsch behandeln oder falsche Versandschätzungen zurückgeben.

Wo Post-Purchase-Infrastruktur in einen agentischen Stack passt

Agenten sind gut in Entdeckung und Checkout. Post-Purchase bewältigen sie schlecht, es sei denn, der Händler hat Post-Purchase-Infrastruktur, die bereit ist, von Agenten aufgerufen zu werden.

Bestellbearbeitung, Adressänderungen, Umtausch und nach dem Checkout hinzugefügte Rabatte sind die Arbeiten, die ein Agent erledigen muss, sobald ein Käufer fragt: "Kannst du meine Bestellung ändern?" Customer Accounts MCP gibt Agenten Lesezugriff auf Bestellungen; die Schreibseite — die eigentliche Änderung — muss weiterhin irgendwo ausgeführt werden. Auf den meisten Stores läuft das heute über Support-Tickets und Shopify-Admin-Änderungen. Genau diese Lücke muss jeder Händler schließen, wenn Agenten zur primären CX-Oberfläche werden.

Revize ist die Post-Purchase-Bearbeitungsschicht, die genau dafür gebaut wurde — Adressänderungen, Variantenwechsel, Add-ons, Stornierungen, nachträgliche Rabattgutschriften — und wir arbeiten aktiv an den agentenadressierbaren Bearbeitungsendpunkten, damit beim Start der Agenten die zugrunde liegenden Workflows bereits vorhanden sind. Revize ist im Shopify App Store, falls du darüber nachdenkst, wo Post-Purchase in deiner Agentenstrategie sitzt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Shopify AI Toolkit in einem Satz?

Das Shopify AI Toolkit ist ein Drei-Schichten-Bundle: ein Dev-MCP-Server für KI-Coding-Assistenten, vier UCP-konforme MCP-Server (Storefront, Catalog, Customer Accounts, Dev) für KI-Shopping-Agenten und die Universal-Commerce-Protocol-Spezifikation, die alles miteinander verbindet.

Ist das Shopify AI Toolkit kostenlos?

Ja. Der Dev-MCP-Server läuft lokal ohne Authentifizierung und ohne Kosten. Storefront-MCP-Endpunkte sind in jedem Store ohne zusätzliche Gebühr verfügbar. Catalog MCP erfordert ein kostenloses Dev-Dashboard-Konto für die JWT-Zugangsdaten. Customer Accounts MCP verwendet die vorhandene Shopify-Kundenauthentifizierung.

Muss mein Store auf Shopify Plus sein, um MCP zu nutzen?

Nein. Der Storefront-MCP-Endpunkt ist standardmäßig in jedem Shopify-Store live, über alle Pläne hinweg. Catalog MCP funktioniert für jeden Händler, dessen Produkte die Zulassungskriterien von Shopify erfüllen, unabhängig vom Plan. Nur bestimmte fortgeschrittene agentische Commerce-Funktionen (gespeicherte Kataloge, benutzerdefinierte Zugriffsscope) erfordern Plus.

Was ist der Unterschied zwischen Storefront MCP und Catalog MCP?

Storefront MCP ist auf den Store eines einzelnen Händlers beschränkt und erfordert keine Authentifizierung — Agenten nutzen es, wenn der Käufer bereits entschieden hat, in welchem Store er einkaufen möchte. Catalog MCP ist händlerübergreifend, erfordert JWT-Authentifizierung und wird von Agenten verwendet, wenn der Käufer über alle Shopify-Stores hinweg sucht.

Was ist das Universal Commerce Protocol?

UCP ist Shopifys offene Spezifikation dafür, wie KI-Agenten, Händler, Payment Service Provider und Credential-Anbieter über eine Commerce-Transaktion hinweg kommunizieren. Es definiert Discovery, Checkout und Orders als seine drei Kernfähigkeiten und ist so konzipiert, dass es auch von Nicht-Shopify-Plattformen implementiert werden kann.

Werden ChatGPT, Claude und Gemini alle Shopifys MCP-Server verwenden?

Das tun sie bereits, über ihre jeweiligen Agenten- und Shopping-Modi. Auf Anthropic-MCP-Standard basierende Agenten können nativ mit Shopifys MCP-Servern verbunden werden. OpenAIs Agent-Framework unterstützt MCP direkt. Googles Gemini hat ein Bridging-Muster, das in Shopifys Entwicklerdokumentation beschrieben ist.

Schadet die Aktivierung von Agent-Shopping meiner Conversion-Rate?

Frühe Daten deuten auf nein hin, und oft ist das Gegenteil der Fall. Agentengetriebener Traffic kommt tendenziell mit höherer Kaufabsicht an (der Käufer hat den Agenten bereits gefragt, was er will), und das Storefront-MCP-Tool update_cart liefert direkt einen gefüllten Warenkorb, statt dass der Käufer erst browsen muss. Wo wir einen Conversion-Rückgang gesehen haben, ist, wenn der Agent schlecht gepromptet ist und Produkte empfiehlt, die der Store nicht führt, wodurch der Käufer woanders landet.

Wie handhabt das AI Toolkit den Datenschutz bei Kundendaten?

Dev MCP läuft lokal auf dem Rechner des Entwicklers und überträgt standardmäßig keine Store-Daten nach außen. Storefront-MCP-Aufrufe laufen Server-zu-Server ohne inhärente PII-Offenlegung. Customer Accounts MCP erfordert ausdrücklich die OAuth-Zustimmung des Kunden, bevor ein Agent auf dessen Bestellhistorie oder Kontodaten zugreift. Alle vier Schichten unterliegen der API-Lizenz und den Datenverarbeitungsvereinbarungen von Shopify.

Kann der Agent eines Konkurrenten über MCP auf meinem Store Transaktionen durchführen?

Ja — und genau das ist beabsichtigt. Jeder UCP-konforme Agent kann deinen Katalog durchsuchen und über den Storefront-MCP-Endpunkt Checkouts erstellen. Wenn du einschränken willst, wer Transaktionen durchführen darf, sind die Kontrollen dieselben wie bisher: Rate Limiting, IP-Blockierung und Shopifys Zugriffsrestriktionen auf Händlerebene für Catalog MCP. Für die meisten Händler ist es netto positiv für den Umsatz, den Store für mehr Agenten zu öffnen.

Muss ich etwas tun, damit mein Store in den Suchergebnissen von Agenten erscheint?

Du brauchst saubere Produktdaten. Agenten zeigen Produkte anhand der Titelqualität, der Relevanz der Beschreibung, der Vollständigkeit der technischen Spezifikationen und der Bestandssignale an — also dieselben Felder, die SEO antreiben, nur von einem Modell bewertet. Händler mit dünnen Produktseiten werden in der Agenten-Entdeckung heruntergestuft. Das ist der Hebel mit dem höchsten ROI zur Verbesserung der Agentenleistung.

Wie ist die Beziehung zwischen dem AI Toolkit und Shopify Functions?

Unterschiedliche Schichten, keine Überschneidung. Shopify Functions laufen während des Checkouts im Auftrag des Händlers mit benutzerdefinierter Checkout- und Warenkorb-Logik. Das AI Toolkit ermöglicht Agenten, von außen mit dem Storefront zu interagieren. Ein Agent, der Storefront MCP update_cart aufruft, löst auf dem Store konfigurierte Functions genauso aus wie jede andere Warenkorb-Aktualisierung. Wir behandeln die Functions-Migration hier ausführlich.

Wie debugge ich, was ein Agent auf meinem Store tut?

Storefront-MCP-Anfragen werden wie jede andere Storefront-API-Anfrage protokolliert und erscheinen in den API-Anfrageprotokollen des Stores im Admin. Du kannst auch Instrumentierung in deinen Markenagenten einbauen — die Shop-Chat-Agent-Vorlage enthält einen Hook für Gesprächsprotokolle, der jede Nutzernachricht, jeden Tool-Aufruf und jede Tool-Antwort in ein Backend deiner Wahl schreibt. Bei Drittanbieter-Agenten siehst du nur die ausgehenden API-Aufrufe, nicht die vorgelagerte Agenten-Konversation.

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