Das Shopify AI Toolkit ist nicht nur eine Sache. Es ist ein Stack. Und das ist die am meisten missverstandene Tatsache daran — Händler fragen ständig, ob sie es "einschalten" sollen, Entwickler fragen ständig, an welchem Endpunkt es liegt, und beide suchen nach der falschen Antwort. Das AI Toolkit besteht in Wirklichkeit aus drei separaten Infrastrukturebenen, die Shopify in den letzten sechs Monaten ausgeliefert hat und unter einem einzigen Marketing-Dach bündelt: 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 Agenten, Händler, Zahlungsabwickler und Credential-Provider in einem Standardformat miteinander sprechen lässt.

Wenn Sie einen Shopify-Plus-Store mit mehr als zehntausend Bestellungen im Monat betreiben, ist das für Sie relevant, weil Ihr Store agentenadressierbar werden wird, ob Sie das planen oder nicht. Wenn Sie ein auf CX fokussierter Advanced-Händler sind, der auf die Qualität der Conversion fixiert ist, ist es wichtig, weil die nächste Welle von "Shopping-Assistenten" entweder qualifizierte Käufer zu Ihnen leitet oder sie an Ihnen vorbeiführt. Und wenn Sie Shopify-Apps bauen — entweder für Ihren eigenen Store oder für den App Store — verkürzt die Entwicklerseite des Toolkits in Teams, die es eingeführt haben, die Entwicklungszeit für typische Admin-Workflows um 40-60 %. Dieser Leitfaden erklärt jede Ebene, was sie tut und worauf Händler 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-Schemata und einer lokalen, auf der CLI basierenden "Store execute"-Funktion verbindet. Es wird als Plugin ausgeliefert (empfohlen, mit automatischen Updates), als eine Reihe von Agent-Skills, die man manuell installieren kann, und als lokaler Dev-MCP-Server, der auf dem Rechner des Entwicklers ohne Authentifizierung 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), derselbe offene Standard, den Anthropic Ende 2024 ausgeliefert hat und den inzwischen jedes große KI-Coding-Tool unterstützt.

In der Praxis bedeutet das Folgende: Hier ist, was die Dev-MCP-Seite des Toolkits einem Entwickler ermöglicht, ohne den KI-unterstützten Editor zu verlassen:

• Live-Shopify.dev-Dokumentation durchsuchen, wobei die Relevanz der Abfrage zur aktuellen API-Version passt und nicht zu dem, was vor drei Monaten von einem allgemeinen Webcrawler indexiert wurde.

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

• Generierten GraphQL-Code und Komponenten-Code anhand des echten Schemas validieren, bevor der Entwickler ihn überhaupt ausführt.

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

Diese letzte Fähigkeit ist diejenige, die die tägliche Entwicklung am stärksten verändert. Sie verkürzt "Abfrage schreiben → zum Admin wechseln → ausführen → Ergebnisse prüfen → zurückkommen → iterieren" auf einen einzigen Roundtrip im Editor.

Aber das ist nur eine der drei Ebenen. Die Verwirrung beginnt, wenn man hier stehen bleibt.

Die drei MCP-Server, die jeder Händler kennen sollte

Neben dem Dev MCP liefert Shopify noch drei weitere MCP-Server aus, und genau diese sind für Händler wichtig — weil sie definieren, wie KI-Shopping-Agenten mit Ihrem Storefront, Ihrem Katalog und den Bestellungen Ihrer 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 sie mit genau diesem Store interagieren können. Keine Authentifizierung erforderlich. Das Endpunktmuster ist 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 vom Storefront MCP bereitgestellten Tools gehören search_shop_catalog (Produkte per natürlicher Sprachabfrage finden), search_shop_policies_and_faqs (Kundenfragen zu Versand, Rücksendungen usw. beantworten), update_cart (Mengen hinzufügen, entfernen, aktualisieren), get_order_status und get_most_recent_order_status. Letzteres ist wichtig: Ein auf Storefront MCP aufbauender KI-Agent kann den Bestellstatus eines wiederkehrenden Kunden prüfen, Verzögerungen markieren und Rücksendungen einleiten — die Art von CX-Arbeit, die ein menschlicher Support-Agent erledigt.

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

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

Die beiden Haupttools sind search_global_products (händlerübergreifende Suche mit Preis-, Versand- und Produktoptionsfiltern) und get_global_product_details (Universal-Product-ID-Lookup, das die vollständige Optionsmatrix über alle Händler zurückgibt, die dieses SKU verkaufen). Die Ergebnisse werden nach Universal Product ID (UPID) gruppiert, 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-Ebene ist diejenige, die am ehesten den Post-Purchase-Bereich 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: Der persönliche Agent eines Käufers kann "Wann kommt meine Kopfhörer-Bestellung an?" beantworten, indem er den 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 reduziert das einen großen Teil des Tier-1-Supports auf einen agentenbasierten Ablauf. Für Händler mit starkem CX-Fokus ist das entweder ein Hebel oder eine Bedrohung — je nachdem, ob der Agent, der den Kunden bedient, Ihrer ist, der von Shopify ist oder von einem Drittanbieter stammt. Die meisten frühen Implementierungen sind hybrid: Der eigene gebrandete Agent des Händlers ruft Customer Accounts MCP im Namen 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 von Shopify veröffentlichte offene Standard, der definiert, wie vier Arten von Akteuren — Plattformen (Agenten und Anwendungen), Händler, Credential-Provider und Payment Service Provider — im Web für Commerce-Transaktionen konsistent miteinander kommunizieren.

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

Die drei Kernfähigkeiten, die UCP definiert:

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

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

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

Die praktische Konsequenz für Händler: Wenn Sie auf Shopify sind und Storefront MCP aktiviert haben (was bei den meisten Stores standardmäßig der Fall ist), ist Ihr Store bereits für Agenten auffindbar, die auf UCP basieren. Sie müssen sich nicht mit "ChatGPT integrieren" oder "Claude integrieren" — Sie integrieren sich mit UCP, und jeder UCP-konforme Agent erhält Zugriff. Das ist dasselbe Muster, das SEO 1999 für organische Suche gelöst hat: ein Standard, viele Konsumenten. Wir haben UCP in einem eigenen Leitfaden detailliert aufgeschlüsselt, wenn Sie den tieferen Spezifikationsdurchgang möchten.

Was sich für Händler in den nächsten 18 Monaten ändert

Drei konkrete Verschiebungen, in abnehmender Reihenfolge der Sicherheit:

1. Agentenbezogener Traffic wird zu einem echten Kanal, nicht zu einer Neuheit. Wir sehen bereits, dass 3-8 % der Sitzungen in Stores mit hoher Sichtbarkeit in ChatGPT-gestütztem Shopping über Agenten-Referrals eintreffen. Bis Q4 2026 werden die meisten kundenorientierten 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. Abfragen zum Bestellstatus, Einleitungen von Rücksendungen, Adressänderungen, nachträgliche Rabattzugaben — all die Tier-1-Arbeit, die Revize und andere Post-Purchase-Apps heute übernehmen — werden in eine Agentenunterhaltung eingebettet. Die Tool-Aufrufe laufen weiterhin gegen dieselben APIs, aber die Benutzeroberfläche wechselt von Webformularen zu natürlicher Sprachchat. Händler, die die zugrunde liegenden Workflows nicht gelöst haben, werden trotzdem nicht agentenbereit sein; Agenten reparieren keinen kaputten Post-Purchase-Prozess, sie legen ihn offen.

3. Produktdatenqualität wird zu einem sich verstärkenden ROI. In UCP sind Produktdetails das, was der Agent verwendet, um zu entscheiden, ob Ihr Produkt dem Käufer angezeigt wird. Titel, Beschreibung, technische Spezifikationen, Materialien, Optionskombinationen, Bestandsignale — jedes Feld wird jetzt von einem Modell bewertet, nicht nur von einem Menschen. Händler mit sauberen, strukturierten Produktdaten rangieren bei der Agentenentdeckung vor Händlern mit spärlichen Daten, genau wie sie bei der Suche vorn liegen. Der Unterschied ist, dass Agenten nicht wie Menschen an dünnem Content vorbeiscrollen können — dünne Daten werden einfach schlechter eingestuft.

Das AI Toolkit als Entwickler oder Agentur nutzen

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

Wenn Sie Claude Code verwenden, führen Sie die Shopify-Plugin-Installation 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 erforderlich.

Wenn Sie Cursor verwenden, fügen Sie den Dev-MCP-Server Ihrer Cursor-MCP-Konfigurationsdatei hinzu. Die Einrichtung ist ein fünfzeiliger JSON-Block. Cursor übernimmt die Tools nach dem nächsten Neustart.

Wenn Sie Gemini CLI verwenden, ist die Integration eine Skill-Installation aus dem Shopify-GitHub-Skills-Repository.

Agent-Skills (separat vom Plugin) sind Markdown-Dateien, die Sie in das Verzeichnis .agent/skills/ Ihres Repos legen. Sie sind das richtige Muster, wenn Sie projektbezogene Anpassungen wünschen — zum Beispiel eine Skill-Datei, die der KI die Namenskonventionen Ihres Stores, Ihren Testansatz und Ihre Deploy-Pipeline erklärt, damit generierter Code automatisch Ihren Standards entspricht.

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

Agenten-Shopping in Ihrem eigenen Store aktivieren

Für die meisten Shopify-Stores ist der Storefront-MCP-Endpunkt standardmäßig live. Sie können 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 Sie eine Tool-Liste zurückbekommen, ist Ihr Store agentenadressierbar. Wenn Sie darauf aufbauend einen gebrandeten Agenten bauen möchten — ein Chat-Widget als "Shopping-Assistent" auf Ihrem Storefront — ist die Shop-Chat-Agent-Template von Shopify der schnellste Weg. Es ist ein Starter-Repo mit eingebetteter Chat-UI, einem MCP-Client, Streaming-Response-Handling und Austausch-Support für Claude, GPT oder Gemini als LLM.

Der realistische 90-Tage-Rollout für einen Händler, der seinen eigenen Agenten ausliefern möchte:

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

• Woche 3-4: In einem Test-Theme bereitstellen, interne QA gegen 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 Menschen gelöst werden).

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

Der größte vermeidbare Fehler, den wir sehen, ist das Überspringen von Woche 3-4. Interne QA findet Dinge, die kundenorientierte Launches öffentlich sichtbar machen: Agenten, die selbstbewusst Produkte empfehlen, die Sie gar nicht führen, Verkaufsangebote falsch behandeln oder falsche Versandkostenschätzungen zurückgeben.

Wo Post-Purchase-Infrastruktur in einen agentischen Stack passt

Agenten handhaben Entdeckung und Checkout gut. Sie handhaben Post-Purchase schlecht, wenn der Händler nicht über Post-Purchase-Infrastruktur verfügt, die agentenaufrufbar ist.

Bestellbearbeitung, Adressänderungen, Umtausch und nachträgliche Rabattzugaben sind die Aufgaben, 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-Bearbeitungen. Das ist die Lücke, die jeder Händler schließen muss, wenn Agenten zur primären CX-Oberfläche werden.

Revize ist die Post-Purchase-Bearbeitungsschicht, die genau dafür gebaut wurde — Adressänderungen, Variantenwechsel, Add-ons, Stornierungen, nachträgliche Rabattzugaben — und wir arbeiten aktiv an den agentenadressierbaren Edit-Endpunkten, damit die zugrunde liegenden Workflows bereits vorhanden sind, wenn Agenten anfangen, sie aufzurufen. Revize ist im Shopify App Store, wenn Sie darüber nachdenken, wo Post-Purchase in Ihrer Agentenstrategie liegt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Shopify AI Toolkit in einem Satz?

Das Shopify AI Toolkit ist ein dreistufiges Paket: 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 sie miteinander verbindet.

Ist das Shopify AI Toolkit kostenlos?

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

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

Nein. Der Storefront-MCP-Endpunkt ist standardmäßig auf jedem Shopify-Store live, über alle Pläne hinweg. Catalog MCP funktioniert für jeden Händler, dessen Produkte die Berechtigungskriterien von Shopify erfüllen, unabhängig vom Plan. Nur bestimmte fortgeschrittene agentische-Commerce-Funktionen (gespeicherte Kataloge, benutzerdefinierte Zugriffsbereiche) 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 ihn, 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-Provider innerhalb einer Commerce-Transaktion kommunizieren. Es definiert Entdeckung, Checkout und Bestellungen als seine drei Kernfähigkeiten und ist so ausgelegt, dass es auch von Plattformen außerhalb von Shopify implementiert werden kann.

Werden ChatGPT, Claude und Gemini alle die MCP-Server von Shopify nutzen?

Sie tun es bereits, über ihre jeweiligen Agenten- und Shopping-Modi. Agenten, die auf Anthropics MCP-Standard basieren, können nativ mit den MCP-Servern von Shopify verbunden werden. Das Agent-SDK von OpenAI unterstützt MCP direkt. Bei Googles Gemini gibt es ein Bridging-Muster, das in Shopifys Entwicklerdokumentation beschrieben ist.

Schadet es meiner Conversion-Rate, wenn ich Agenten-Shopping aktiviere?

Frühe Daten deuten darauf hin, dass nicht — und oft sogar das Gegenteil. Agentengetriebener Traffic kommt tendenziell mit höherer Kaufabsicht an (der Käufer hat den Agenten bereits gefragt, was er möchte), und das update_cart-Tool von Storefront MCP liefert direkt einen gefüllten Warenkorb, statt den Käufer erst browsen zu lassen. Wo wir Conversion-Rückgänge gesehen haben, ist dann, wenn der Agent schlecht gepromptet ist und Produkte empfiehlt, die der Store nicht führt, wodurch der Käufer woanders hingeht.

Wie geht das AI Toolkit mit der Privatsphäre von Kundendaten um?

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 die ausdrückliche OAuth-Zustimmung des Kunden, bevor ein Agent auf dessen Bestellhistorie oder Kontodaten zugreift. Alle vier Ebenen unterliegen Shopifys API-Lizenz- und Datenverarbeitungsvereinbarungen.

Kann der Agent eines Mitbewerbers über MCP in meinem Store Transaktionen durchführen?

Ja — und genau so ist es vorgesehen. Jeder UCP-konforme Agent kann Ihren Katalog durchsuchen und über den Storefront-MCP-Endpunkt Checkouts erstellen. Wenn Sie einschränken möchten, wer Transaktionen durchführen kann, gelten dieselben Kontrollen, die Sie bereits verwenden: Ratenbegrenzung, IP-Blocking und Shopifys Zugriffsbeschränkungen auf Händlerebene für Catalog MCP. Für die meisten Händler ist es unter dem Strich positiv für den Umsatz, den Storefront für mehr Agenten zu öffnen.

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

Sie brauchen saubere Produktdaten. Agenten zeigen Produkte anhand von Titelqualität, Relevanz der Beschreibung, Vollständigkeit technischer Spezifikationen und Bestandssignalen an — dieselben Felder, die SEO antreiben, aber von einem Modell bewertet. Händler mit spärlichen Produktseiten werden bei der Agentenentdeckung schlechter eingestuft. Das ist der Einzelhebel mit dem höchsten ROI zur Verbesserung der Agentenleistung.

Wie hängt das AI Toolkit mit Shopify Functions zusammen?

Verschiedene Ebenen, keine Überschneidung. Shopify Functions führen im Namen des Händlers während des Checkouts benutzerdefinierte Checkout- und Warenkorb-Logik aus. Das AI Toolkit lässt Agenten von außen mit dem Storefront interagieren. Ein Agent, der Storefront MCP update_cart aufruft, löst die im Store konfigurierten Functions aus, genau wie jede andere Warenkorb-Aktualisierung. Wir behandeln die Functions-Migration hier ausführlich.

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

Storefront-MCP-Anfragen werden wie jede andere Storefront-API-Anfrage protokolliert und erscheinen in den API-Request-Logs des Stores im Admin. Sie können auch Instrumentierung in Ihren gebrandeten Agenten einbauen — die Shop-Chat-Agent-Template enthält einen Conversation-Log-Hook, der jede Nutzernachricht, jeden Tool-Aufruf und jede Tool-Antwort in ein Backend Ihrer Wahl schreibt. Bei Drittanbieter-Agenten sehen Sie nur die ausgehenden API-Aufrufe, nicht die Upstream-Agenten-Konversation.

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