Wir stellen den LabelGrid MCP-Server vor: verbinden Sie Claude, Cursor oder jeden KI-Assistenten mit Ihrem Musikvertrieb

Heute veröffentlichen wir den offiziellen LabelGrid MCP-Server: eine Möglichkeit, Ihren eigenen KI-Assistenten mit Ihrem LabelGrid-Konto zu verbinden und Ihren Musikvertrieb zu steuern, indem Sie einfach sagen, was Sie brauchen. Richten Sie Claude Desktop, Claude Code, Cursor oder einen beliebigen anderen Model-Context-Protocol-Client auf Ihr Konto aus, und Sie können ein Release entwerfen, fragen, warum eines in der Prüfung hängt, die Tantiemen des letzten Quartals abrufen oder prüfen, in welchen Stores eine Single live gegangen ist, alles in natürlicher Sprache. Er ist hauseigen, quelloffen unter der MIT-Lizenz und ab sofort auf npm als @labelgrid/mcp verfügbar.

Wenn Sie sich je gewünscht haben, mit dem Backend Ihres Vertriebs so zu sprechen wie mit einem Kollegen, dann ist es genau das. Im Folgenden erfahren Sie, was das Model Context Protocol wirklich ist, was der Server alles kann, wie Sie ihn in etwa einer Minute verbinden und der Teil, der uns am wichtigsten ist: das Sicherheitsmodell, das einen KI-Assistenten fest innerhalb der Schutzmechanismen hält, die Ihr Konto ohnehin schon hat.

Was das Model Context Protocol ist, einfach erklärt

Das Model Context Protocol, meist zu MCP abgekürzt, ist ein offener Standard, um KI-Assistenten mit externen Tools und Daten zu verbinden. Für sich genommen kann ein Assistent nur denken und Text schreiben. MCP gibt ihm eine Reihe konkreter Aktionen an die Hand, die er aufrufen kann und die von einem Server bereitgestellt werden, sodass er echte Arbeit an einem echten System verrichten kann, statt nur zu beschreiben, was Sie tun könnten. Ein MCP-Server ist mit anderen Worten die Brücke zwischen dem Assistenten und einem Dienst.

Der LabelGrid MCP-Server ist diese Brücke für Ihr Vertriebskonto. Er stellt die Funktionen von LabelGrid jedem Assistenten bereit, der das Protokoll unterstützt, und ist als schlanker, typisierter Wrapper über derselben öffentlichen API gebaut, gegen die Entwickler bereits arbeiten. Dahinter steckt nichts Neues, und es werden keine neuen Regeln erfunden. Wenn Ihr Assistent den Server bittet, ein Release zu erstellen, ruft der Server die öffentliche LabelGrid-API auf, und die API validiert die Anfrage genau so, wie sie es für jeden anderen Client täte. Die Spezifikation des Protokolls können Sie unter modelcontextprotocol.io nachlesen.

Was der Server kann

Die Tools des Servers sind nach Bereich in Toolsets gruppiert, und zusammen decken sie den Großteil dessen ab, was Sie im Dashboard tun. Statt jedes einzelne Tool aufzuzählen, hier der grobe Überblick, Bereich für Bereich, mit der Art von Anfrage, die jeder beantwortet.

• Identität und Konto. „Mit welchem Konto bin ich verbunden, und mit welchen Labels kann ich arbeiten?“ Der Assistent bestätigt Konto und Umfang, bevor er irgendetwas anfasst.
• Referenzdaten. „Listen Sie die Genres und Sprachen auf, die ich für ein Release festlegen kann“, damit die Werte, die Sie verwenden, auch die sind, die die Plattform tatsächlich akzeptiert.
• Katalog. Erstellen und verwalten Sie Labels, Künstler, Autoren und Verlage: „Fügen Sie einen neuen Künstler namens Neon Harbor hinzu und setzen Sie mich als Autor ein.“
• Releases und Tracks. „Entwerfen Sie ein Album mit zwölf Tracks unter meinem Haupt-Label und legen Sie das Veröffentlichungsdatum auf nächsten Freitag.“ Der Entwurf wird zur Prüfung durch Sie erstellt, es wird nichts eingereicht.
• Prüfung und Qualität. „Validieren Sie dieses Release und sagen Sie mir, was es an der Freigabe hindert“, und der Assistent liest die offenen Prüfpunkte und meldet, was zu korrigieren ist. Er kann auch die optionalen Frühwarnhinweise von Stream Radar lesen, sodass Sie ihn fragen können, ob bei Ihren Streams etwas Ungewöhnliches aufgefallen ist.
• Analytics. „Zeigen Sie die Streams meiner neuesten Single diese Woche nach Store“, aufgeschlüsselt so, wie Sie es verlangt haben, pro Store und pro Zeitraum.
• Buchhaltung und Tantiemen. „Rufen Sie die Tantiemenabrechnung des letzten Quartals ab und schlüsseln Sie sie nach Label auf“, mit den Aufteilungen so, wie Sie es verlangt haben.
• Lieferstatus. „In welchen Stores ist die Single live gegangen, und steht noch etwas aus?“
• Webhooks. „Richten Sie einen Webhook ein, der meinen Server bei jeder abgeschlossenen Lieferung benachrichtigt“, damit Ihre eigenen Systeme synchron bleiben.

Und, wenn Sie es aktivieren, der Vertrieb. Der Server kann ein Release zum Vertrieb einreichen, eines entfernen und fertiges Audio und Artwork hochladen. Weil fertige Dateien jedoch unveränderlich sind und eine Einreichung in die Welt hinausgeht, liegen diese Aktionen hinter einer ausdrücklichen Sperre, auf die wir gleich zurückkommen. Auch Smart-Link-Landingpages sind abgedeckt, sodass eine Anfrage wie „Erstellen Sie eine Landingpage für die neue Single“ ihren Platz hat. Der Sinn der zehn Toolsets ist: Die Ebene der natürlichen Sprache ist keine Demo-Fassade über ein paar Endpoints, sondern deckt die echte Arbeit ab, einen Katalog zu betreiben.

Einrichtung in 60 Sekunden: eine Zeile hinzufügen, den Rest erledigt Ihre KI

Der Server läuft über npx, es gibt also nichts herunterzuladen und nichts aktuell zu halten. Sie benötigen Node.js 20 oder neuer und fügen der Konfiguration Ihres MCP-Clients einen einzigen Eintrag hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "labelgrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@labelgrid/mcp"],
      "env": {
        "LABELGRID_API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Und jetzt das Beste. Starten Sie den Server ohne Token, scheitert er nicht mit einem Fehler, sondern wechselt in einen geführten Einrichtungsmodus, und Ihr Assistent begleitet Sie Schritt für Schritt beim Verbinden Ihres Kontos. Die ehrliche Version der Installation lautet also: eine Zeile hinzufügen, den Rest erledigt Ihre KI. Wenn Sie so weit sind, erzeugen Sie in Ihrem Dashboard unter Profil und dann API-Tokens einen Token, tragen ihn in die Konfiguration ein, und schon verwalten Sie Ihren Katalog in natürlicher Sprache.

Das Sicherheitsmodell: drei Stufen, standardmäßig geschlossen

Einem KI-Assistenten die Schlüssel zu einem Vertriebskonto zu geben, ist nur dann eine gute Idee, wenn diese Schlüssel sorgfältig gestaltet sind. Hier haben wir den meisten Entwurfsaufwand investiert, deshalb lohnt sich ein genauer Blick. Der Server gruppiert jede Aktion in drei Berechtigungsstufen, und das Ganze ist standardmäßig geschlossen: Ist eine Stufe nicht aktiviert, sind ihre Aktionen schlicht nicht verfügbar.

Lesezugriffe sind immer aktiv. Das Nachschlagen von Releases, Prüfpunkten, Analytics, Tantiemenabrechnungen und Lieferstatus birgt kein Risiko, etwas zu verändern, sodass Ihr Assistent ab der ersten Verbindung Fragen beantworten kann. Sichere Schreibzugriffe sind standardmäßig aktiv, aber Sie behalten die Kontrolle darüber: das Entwerfen von Releases und Tracks, das Bearbeiten von Metadaten, das Verwalten von Labels, Künstlern, Autoren und Verlagen, das Einrichten von Webhooks und das Erstellen von Landingpages gehören alle hierher. Sie können diese deaktivieren oder die gesamte Verbindung jederzeit auf reinen Lesezugriff beschränken.

Folgenreiche Aktionen sind die dritte Stufe, und sie sind standardmäßig deaktiviert. Die Einreichung zum Vertrieb, Takedowns und die unveränderlichen Uploads von Audio und Artwork bleiben deaktiviert, bis Sie sie bewusst aktivieren. Das Aktivieren ist kein einzelner Schalter, den Sie versehentlich umlegen: Es erfordert eine ausdrückliche Zustimmung und eine getippte Bestätigung. Bevor eine KI-gesteuerte Einreichung oder ein Takedown ausgeführt werden kann, bestätigen Sie mit dem genauen Satz „I accept responsibility for AI-driven distribution actions“ (Ich übernehme die Verantwortung für KI-gesteuerte Vertriebsaktionen). Dieser Satz erfüllt eine echte Funktion: Er macht die folgenreichsten Aktionen zu einer bewussten Entscheidung, nicht zur Voreinstellung.

Zwei Dinge liegen allen drei Stufen zugrunde. Erstens läuft jede Regel und Validierung auf den Servern von LabelGrid, sodass die KI die Schutzmechanismen Ihres Kontos niemals umgehen kann. Dieselben Kontrollen, die im Dashboard eine falsche ISRC oder ein fehlendes Feld erkennen, erkennen es auch hier, denn es ist dieselbe API, die prüft. Zweitens zählen Einreichungen zum Vertrieb weiterhin zu Ihren wöchentlichen Release-Limits, genau wie bei einer Einreichung von Hand. Der Assistent ist ein schnellerer Weg, die Plattform zu bedienen, kein Weg, ihre Regeln zu umgehen.

Open Source, und für wen

Der Server ist hauseigen und quelloffen unter der MIT-Lizenz. Der Code liegt unter github.com/labelgrid/labelgrid-mcp und das Paket auf npm als @labelgrid/mcp, sodass Sie jede Zeile lesen, ihn forken, in Ihren eigenen Workflow einbinden oder ein Issue eröffnen können, wenn etwas nicht stimmt. Ihn offen zu entwickeln, fühlte sich richtig an für ein Tool, das Ihrem Katalog so nahe kommt: Sie sollten genau sehen können, was es tut, bevor Sie es auf Ihr Konto ausrichten.

Da der Server mit der öffentlichen LabelGrid-API kommuniziert, ist er in den API-Plänen von LabelGrid verfügbar. Wenn Sie bereits API-Zugang haben, können Sie einen Token erzeugen und sich noch heute verbinden. Wenn Sie zum ersten Mal zur API kommen, ist die API-Einführung im Help Center der richtige Startpunkt, und die Optionen können Sie auf der Preisseite vergleichen. Entwickler, die die zugrunde liegende REST- und Sandbox-Story wollen, können die Seiten Vertriebs-API und Für Entwickler lesen.

Das ist der Start. Eine Zeile in Ihrer Konfiguration, eine geführte Einrichtung, die Ihr Konto verbindet, und ein Berechtigungsmodell, das so gebaut ist, dass ein KI-Assistent helfen kann, ohne je die Regeln Ihres Kontos zu verlassen. Wir sind gespannt, was die Leute damit bauen. Wenn Sie es also ausprobieren, erzählen Sie uns, was Sie es tun lassen.

Häufig gestellte Fragen