Vordefiniert, selbst gebaut
oder jeder MCP Server
Ein wachsender Katalog stellt typisierte, getestete Tools bereit. Eigene Tools sind einfache Python-Funktionen; MCP Server machen ihre Tools für alle Agenten im Projekt verfügbar.
Tools-Dokumentation lesenTools
6 attached- Custominvoices.parse_pdf
- Custominvoices.store
- Predefinedweb_search
- MCPlinear.create_issue
- MCPcontext7.search_docs
- Custombilling.calculate_vat
Tools, die Teams sonst selbst neu bauen müssten
Integrierte Tools für semantisches Retrieval, die Projektdatenbank, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und Webzugriff.
retrieval_queryRetrieval nach relevanten Informationen durchsuchen.
retrieval_storeNeue Informationen zur Retrieval-Indexierung einreihen.
retrieval_deleteEinträge aus dem Retrieval entfernen.
retrieval_list_namespacesRetrieval Namespaces und ihre Hierarchie auflisten.
db_findDokumente einer Collection mit Filtern abfragen.
db_insertEin oder mehrere Dokumente in eine Collection einfügen.
db_updateDokumente aktualisieren, die einem Filter entsprechen.
db_upsertDas erste passende Dokument aktualisieren oder ein neues einfügen, wenn keines passt.
db_deleteDokumente löschen, die einem Filter entsprechen.
db_countDokumente einer Collection zählen, optional gefiltert.
db_list_collectionsCollections mit Anzahl und Speichergröße auflisten.
trigger_agentEinen anderen Agenten im selben Projekt starten.
trigger_agent_atEinen Agenten für einen zukünftigen Zeitpunkt planen.
web_searchDas Web nach aktuellen Informationen durchsuchen.
web_read_pageEine Webseite abrufen und ihren Inhalt als Markdown zurückgeben.
web_browser_openEine Browsersitzung öffnen.
web_browser_observeSeiteninhalt und Bedienelemente lesen.
web_browser_screenshotDem Agenten einen Screenshot des sichtbaren Seitenbereichs zeigen.
web_browser_actKlicken, Text eingeben, Tastenkürzel verwenden und navigieren.
web_browser_mouseDie Maus über Koordinaten bewegen, klicken, doppelklicken, ziehen und scrollen.
web_browser_tabsBrowser-Tabs und Popups auflisten, öffnen, wechseln und schließen.
web_browser_dialogBrowser-Dialoge bestätigen, ablehnen und Texteingaben beantworten.
web_browser_uploadEine zuvor in derselben Browsersitzung heruntergeladene Datei hochladen.
web_browser_downloadEine Datei zur weiteren Verwendung herunterladen und optional als Anhang zurückgeben.
web_browser_closeDen Browser schließen und die Nutzung abrechnen.
Eine Python-Funktion ist ein Tool
Einfache Funktionen unter tools/. Type Hints und ein Docstring sind alles, was Connic benötigt, um sie einem Agenten bereitzustellen.
from datetime import date
def calculate_late_fee(
invoice_total: float,
due_date: date,
paid_date: date,
) -> dict:
"""Compute the late fee for an overdue invoice.
Args:
invoice_total: The original invoice total in dollars
due_date: The original due date
paid_date: The date the invoice was paid
Returns:
Dict with the fee amount in cents and the days overdue.
"""
days_overdue = max(0, (paid_date - due_date).days)
fee_cents = int(invoice_total * 100 * 0.015 * days_overdue)
return {"fee_cents": fee_cents, "days_overdue": days_overdue}Der Agent sieht ein typisiertes JSON Schema, das aus der Funktionssignatur erzeugt wird. Keine Decorators, keine manuelle Schema-Definition.
Das LLM entscheidet anhand des Docstrings, wann es das Tool aufruft. Die unter Args beschriebenen Parameter helfen ihm, die richtigen Werte zu übergeben.
Eine Datei im Verzeichnis tools/ wird im Agent YAML als module.function referenziert. Wildcards wie calculator.* funktionieren ebenfalls.
Jeder MCP Server für jeden Agenten
Unter mcp_servers im Agent YAML eingetragene Server werden von Connic verbunden. Connic erkennt ihre Tools und stellt sie dem LLM zur Laufzeit bereit.
support-triagemcp_servers:
- name: context7
url: https://mcp.context7.com/mcp
- name: research-hub
url: https://mcp.example.com/research
headers:
Authorization: "Bearer ${RESEARCH_TOKEN}"
tools:
- search_papers
- fetch_abstract
- name: internal-tools
url: https://mcp.internal.company.com/tools
headers:
Authorization: "Bearer ${INTERNAL_TOKEN}"
discoverable: true # indexed for on-demand search, not loaded upfrontFunktionen für Tool-Aufrufe im Produktivbetrieb
Vordefinierte Tools, eigene Tools und MCP-Tools werden nach denselben Regeln erkannt, ausgeführt und in Traces erfasst.
Eine Python-Datei unter tools/ wird im Agent YAML als module.function referenziert. Unterverzeichnisse und Wildcards wie calculator.* funktionieren.
StopProcessing aus einem Tool beendet den Run erfolgreich mit einer abschließenden Nachricht. AbortTool aus einem Hook überspringt einen einzelnen Aufruf.
Jeder Tool-Aufruf erscheint mit Inputs, Output und Dauer in den Run Details. Print-Ausgaben, stderr und tools.* Logger streamen in den Tab Logs.
Selten verwendete Tools oder ganze MCP-Server lassen sich als discoverable markieren. Ihre Definitionen werden erst in den Modellkontext aufgenommen, wenn der Agent anhand ihrer Beschreibung nach ihnen sucht.
Entdecke weitere Features
Composer SDK
Agenten in YAML definieren.
Guardrails
Agent Input und finalen Output an Runtime-Grenzen prüfen.
Storage
Retrieval, Sessions und Database.
Approvals
Human-in-the-Loop für sensible Calls.
Verbindungen
Agenten mit den realen Systemen verbinden.
Observability
Jeden Schritt und jedes Token nachvollziehen.