Inngest MCP Server

Der Inngest MCP Server verbindet Ihren KI-Assistenten mit Inngest. Inngest ist eine Plattform für Workflow-Orchestrierung: Sie schreiben Funktionen, die aus mehreren Schritten bestehen und durch Events ausgelöst werden. Jeder Durchlauf einer Funktion heißt Run. Inngest merkt sich, welche Schritte schon erledigt sind, und wiederholt fehlgeschlagene Schritte automatisch. MCP, das Model Context Protocol, ist ein offener Standard, über den Assistenten wie Claude Code, Codex oder Cursor externe Werkzeuge aufrufen. Inngest betreibt laut eigener Dokumentation gleich zwei offizielle MCP-Server: einen gehosteten für die Inngest Cloud und einen lokalen, der im Inngest Dev Server eingebaut ist. Beide lassen sich im selben Client parallel einrichten.

Wofür ist der Inngest MCP Server nützlich?

Event-getriebene Abläufe sind schwer zu überblicken. Ein Event löst mehrere Funktionen aus, jede Funktion hat mehrere Schritte, und ein Fehler steckt oft im dritten Schritt eines Runs, der vor zwei Stunden lief. Normalerweise klicken Sie sich dafür durch das Dashboard. Mit dem MCP-Server fragt der Assistent die Runs selbst ab, liest den Trace-Baum mit den Ausgaben einzelner Schritte und verknüpft das Ergebnis mit Ihrem Code. Nach einer Korrektur startet er den Run erneut, und zwar wahlweise ab dem Anfang oder ab genau dem Schritt, der fehlgeschlagen ist. Gerade diese Rerun-Funktion ab einem bestimmten Schritt unterscheidet Inngest von vielen anderen Job-Plattformen. Sie spart Zeit, weil teure vorherige Schritte wie KI-Aufrufe nicht noch einmal laufen müssen.

Lokaler Server im Dev Server

Der Dev Server ist die lokale Entwicklungsumgebung von Inngest. Sie starten ihn mit dem Befehl npx inngest-cli@latest dev, danach steht der MCP-Endpunkt unter http://127.0.0.1:8288/mcp bereit. Eine Anmeldung ist nicht nötig. Der Assistent sieht Ihre lokalen Apps, Funktionen, Events und Runs, kann Events senden, Funktionen aufrufen und Runs abbrechen oder neu starten. Zusätzlich bringt der Dev Server die Inngest-Dokumentation eingebettet mit. Über die Werkzeuge grep_docs, list_docs und read_doc schlägt der Assistent dort nach, statt aus veraltetem Trainingswissen zu raten. Das ist beim Schreiben neuer Funktionen besonders hilfreich.

Gehosteter Server für die Inngest Cloud

Der Cloud-Server unter https://api.inngest.com/mcp arbeitet mit Ihren deployten Apps. Laut Dokumentation deckt er neben Apps, Funktionen, Events, Runs und Traces auch Umgebungen, Webhooks, Sessions, Experimente und Insights ab. Insights ist die Abfrageoberfläche von Inngest. Der Assistent kann dort SQL-Abfragen ausführen oder eine Frage in natürlicher Sprache in SQL übersetzen lassen. Außerdem kann er Apps synchronisieren, Umgebungen anlegen und archivieren, eingehende Webhooks erstellen und Runs mit Scores bewerten, etwa für die Auswertung von KI-Experimenten. Die Anmeldung läuft empfohlen über OAuth im Browser. Dabei wählen Sie Konto, Umgebung, Berechtigungen und Sitzungsdauer. Alternativ geht ein API-Key als Bearer-Token; Signing Keys werden nicht akzeptiert.

Vorsicht bei schreibenden Werkzeugen

Viele Werkzeuge verändern Daten: Events senden, Funktionen aufrufen, Runs abbrechen oder neu starten, Apps synchronisieren. Die Dokumentation rät ausdrücklich zur Vorsicht, besonders in Production. Einen eigenen Lesemodus wie bei manchen anderen Servern nennt sie nicht. Schützen können Sie sich über die OAuth-Sitzung, indem Sie nur die nötigen Berechtigungen und eine passende Umgebung freigeben. Werkzeuge, die Event- oder Signing Keys ausgeben, funktionieren mit OAuth bewusst gar nicht.

Kosten und Lizenz

Die MCP-Server selbst kosten nichts extra. Der Dev Server ist frei nutzbar. Für den Cloud-Server brauchen Sie ein Inngest-Konto. Laut Preisseite gibt es einen kostenlosen Plan ohne Kreditkarte mit festem monatlichem Kontingent an Executions sowie kostenpflichtige Pro-, Business- und Enterprise-Pläne mit nutzungsbasierter Abrechnung. Der Quellcode von Inngest liegt im Repository inngest/inngest unter der Server Side Public License (SSPL), mit der zugesicherten Umwandlung in Apache-2.0 nach drei Jahren.

Für wen lohnt sich der Inngest MCP Server?

Er lohnt sich für Teams, die Inngest für Hintergrundjobs, mehrstufige Workflows oder KI-Agenten einsetzen und Fehler schneller eingrenzen wollen. Wer neu einsteigt, profitiert vor allem vom lokalen Server mit eingebetteter Dokumentation. Für Claude Code gibt es zusätzlich ein offizielles Plugin, das den Cloud-Server mit passenden Skills bündelt.

Für den lokalen Server Node.js mit npx und den laufenden Inngest Dev Server; für den Cloud-Server ein Inngest-Konto (kostenloser Plan genügt für den Einstieg). Dazu ein MCP-Client wie Claude Code, Codex oder Cursor.

Inngest bietet zwei offizielle MCP-Server: einen lokalen im Dev Server und einen gehosteten für die Inngest Cloud. Dieser Ratgeber zeigt, wie Sie beide einrichten und sicher nutzen.

Schritt 1: Voraussetzungen

Sie brauchen einen MCP-Client wie Claude Code, Codex oder Cursor. Für den lokalen Server genügen Node.js mit npx und ein Projekt mit Inngest-Funktionen. Für den Cloud-Server brauchen Sie zusätzlich ein Inngest-Konto. Laut Preisseite reicht für den Einstieg der kostenlose Plan ohne Kreditkarte.

Schritt 2: Lokalen Server im Dev Server starten

Starten Sie den Dev Server mit npx --ignore-scripts=false inngest-cli@latest dev. Der MCP-Endpunkt liegt dann unter http://127.0.0.1:8288/mcp. In Claude Code tragen Sie ihn mit claude mcp add --transport http inngest-dev http://127.0.0.1:8288/mcp ein. Eine Anmeldung ist nicht nötig. Haben Sie den Port des Dev Servers geändert, passen Sie die Adresse an.

npx --ignore-scripts=false inngest-cli@latest dev
claude mcp add --transport http inngest-dev http://127.0.0.1:8288/mcp

Schritt 3: Cloud-Server in Claude Code verbinden

Führen Sie claude mcp add --transport http inngest-cloud https://api.inngest.com/mcp aus. Rufen Sie danach in Claude Code /mcp auf und authentifizieren Sie inngest-cloud. Im Browser wählen Sie Konto, Umgebung, Berechtigungen und Sitzungsdauer. Bequemer geht es mit dem offiziellen Plugin: claude plugin install inngest@anthropic-plugin-directory bündelt den Cloud-Server mit passenden Skills.

claude mcp add --transport http inngest-cloud https://api.inngest.com/mcp
claude plugin install inngest@anthropic-plugin-directory

Schritt 4: Codex und Cursor

In Codex lautet der Befehl codex mcp add inngest-cloud --url https://api.inngest.com/mcp, die Anmeldung folgt mit codex mcp login inngest-cloud. In Cursor legen Sie in .cursor/mcp.json einen Eintrag inngest-cloud mit der Cloud-Adresse an und setzen laut Dokumentation als Client-ID inngest-mcp-static. Danach Cursor neu laden und anmelden.

codex mcp add inngest-cloud --url https://api.inngest.com/mcp
codex mcp login inngest-cloud

Berechtigungen bewusst wählen

Einen eigenen Lesemodus nennt die Dokumentation nicht. Viele Werkzeuge senden Events, rufen Funktionen auf oder brechen Runs ab. Geben Sie in der OAuth-Sitzung deshalb nur die Umgebung und die Berechtigungen frei, die Sie wirklich brauchen, für den Anfang am besten eine Staging- oder Entwicklungsumgebung. Wer statt OAuth einen API-Key nutzt, gibt dem Assistenten mehr Rechte, bis hin zum Auslesen von Signing Keys.

Schritt 5: Erster Praxistest

Bitten Sie den Assistenten etwa: Zeige mir die fehlgeschlagenen Runs der letzten Stunde und erkläre, in welchem Schritt sie scheitern. Er listet die Runs, liest den Trace-Baum und verknüpft ihn mit Ihrem Code. Nach einer Korrektur lassen Sie den Run mit dem Werkzeug rerun ab dem fehlgeschlagenen Schritt neu starten. Teure vorherige Schritte laufen dann nicht noch einmal.

Cloud: OAuth im Browser (empfohlen, mit Auswahl von Konto, Umgebung, Berechtigungen und Sitzungsdauer) oder API-Key als Authorization: Bearer; Signing Keys werden nicht akzeptiert. Dev Server: keine Anmeldung.

Apps, Funktionen, Events, Runs und Traces lesen; Events senden, Funktionen aufrufen, Runs abbrechen und neu starten. Nur Cloud: Apps synchronisieren, Umgebungen und Webhooks verwalten, Insights-SQL, Sessions, Experimente und Scores, mit API-Key auch Event- und Signing Keys auslesen.

Der Cloud-Server wird von Inngest betrieben, der Dev-Server-Endpunkt läuft nur lokal auf 127.0.0.1. Abgerufene Event-Daten, Schrittausgaben und Abfrageergebnisse gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

Kein Lesemodus dokumentiert: Der Assistent kann in Production Events senden, Funktionen auslösen, Runs abbrechen und Apps synchronisieren. Mit API-Key kann er Event- und Signing Keys auslesen. Event-Payloads können personenbezogene Daten enthalten.