Dein Agent kann bereits den Code schreiben, die Tests ausführen und den Pull Request öffnen. Was er meist nicht kann: dir ein Bild von dem geben, was er gerade gebaut hat. Er beschreibt die Architektur in Prosa, du nickst, und dann muss trotzdem jemand eine Leinwand öffnen und das Ganze von Hand zeichnen. MCP schließt diese Lücke. Mit ein paar Zeilen Konfiguration bekommt dein Agent ein Tool, das ein echtes LetDraw-Diagramm erzeugt, keine ASCII-Skizze, sondern ein richtiges, editierbares Board, das du öffnen, anpassen und teilen kannst.
Das hier ist die praktische Version: was MCP ist, in einem Absatz, dann die genauen Schritte zur Einrichtung und der erste Prompt zum Ausprobieren.
MCP in einem Absatz
Das Model Context Protocol ist ein kleiner, standardisierter Weg, über den ein KI-Agent externe Tools aufrufen kann. Ein Tool wird einmal beschrieben (sein Name, was es tut und die Form seiner Eingaben), und jeder MCP-fähige Agent kann dann entscheiden, es aufzurufen und das Ergebnis zu lesen. LetDraw liefert einen MCP-Server, der das Erstellen von Diagrammen genau als solches Tool bereitstellt. Der Agent muss nicht wissen, wie LetDraw irgendetwas rendert; er ruft einfach ein Tool wie "erstelle ein Diagramm aus dieser Beschreibung" auf und bekommt einen Link zum fertigen Board zurück.
Schritt 1: ein API-Token erstellen
Der MCP-Server handelt in deinem Namen, also braucht er Zugangsdaten. Öffne in LetDraw Konto → API-Schlüssel und erstelle ein persönliches API-Token. Kopiere es einmal und lege es dort ab, wo die Konfiguration deines Agenten es lesen kann; eine Umgebungsvariable ist ideal. Behandle es wie ein Passwort; wer es hat, kann in deinem Namen Diagramme erstellen.
# from Account → API Keys LETDRAW_API_TOKEN="ld_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
Schritt 2: den MCP-Server registrieren
Verweise deinen Agenten auf den LetDraw MCP-Server und reiche das Token durch. Die meisten MCP-fähigen Clients lesen einen kleinen JSON-Block, der die Server auflistet, die sie nutzen können. Die Form ist immer gleich: ein Name, wie er gestartet wird, und die Umgebung, mit der er läuft.
{
"mcpServers": {
"letdraw": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@letdraw/mcp"],
"env": { "LETDRAW_API_TOKEN": "${LETDRAW_API_TOKEN}" }
}
}
}
Starte den Agenten neu, und er entdeckt die LetDraw-Tools automatisch: zum Beispiel ein Diagramm aus einer Beschreibung, aus einem Stück Code oder aus einer Compose- oder Kubernetes-Datei erstellen. Du verdrahtest nicht jedes einzeln von Hand; MCP kündigt sie für dich an.
Schritt 3: nach einem Diagramm fragen
Jetzt kommt der spaßige Teil. Weil das Tool in einfachen Worten beschrieben ist, steuerst du es mit einfacher Sprache. Der Agent entscheidet, wann er es aufruft, und füllt die Eingaben aus deiner Anfrage aus.
You: Draw the architecture for the service you just scaffolded ,
API, worker, Postgres and Redis, and give me the link.
Agent → calls letdraw.create_diagram({
"description": "API service behind a load balancer, a queue
feeding a background worker, Postgres primary with a
read replica, Redis cache in front of the API"
})
Agent: Done → https://letdraw.com/?doc=abc123 (open to edit)
Der Agent zeichnet das Diagramm nicht. Er fordert eins an und gibt dir eine Leinwand, auf der du weiterarbeiten kannst.
Genau dieses letzte Detail macht das nützlich statt zu einem Partytrick. Das Ergebnis ist ein normales LetDraw-Board, also liefert dir die KI einen ersten Entwurf, und du behältst die Kontrolle. Öffne den Link, zieh einen Kasten zurecht, korrigiere die eine Beziehung, die das Modell leicht falsch hatte, ergänze das, was es nicht wusste, und teile es. Der Agent hat die mühsame Platzierung erledigt; du das Urteilsvermögen.
docker-compose.yml" oder "zeichne diese Kubernetes-Manifeste" gibt dem Modell Struktur, mit der es arbeiten kann, sodass der erste Entwurf viel weniger Nacharbeit braucht.Wo sich das auszahlt
Ein generiertes Diagramm ist genau dann am wertvollsten, wenn Dokumentation am unwahrscheinlichsten existiert: in dem Moment, in dem Code geschrieben oder geändert wird. Binde den MCP-Server einmal ein, und "und zeichne mir die Architektur" wird zu einem ganz normalen Satz am Ende einer Aufgabe. Das Bild kommt, solange das Design allen noch frisch im Kopf ist, es ist editierbar statt ein Wegwerfprodukt, und es liegt auf einer Leinwand, die deine Teammitglieder ohne Installation öffnen können. Dein Agent hat die Arbeit schon gemacht; jetzt kann er sie auch zeigen.
Erstelle ein Token, füge die Konfiguration ein und bitte deinen Agenten um sein erstes Diagramm.