Entwickler-Agent: Server, WordPress und Google-Daten anbinden

Ein Chatfenster kann erklären, wie man einen Server prüft oder einen Beitrag in WordPress anlegt. Ein Agent kann es selbst tun. Für Entwickler ist das der eigentliche Hebel: Routinearbeiten über mehrere Systeme hinweg – Logs lesen, deployen, Inhalte pflegen, SEO-Daten auswerten – lassen sich in natürlicher Sprache beauftragen. Diese Lektion zeigt am Beispiel von Claude Code, wie das technisch funktioniert und wie man es sicher aufsetzt.

1. Vom Chat zum Agenten

Claude Code läuft im Terminal oder in der Desktop-App direkt auf Ihrem Rechner. Es kann Dateien lesen und schreiben und Befehle ausführen – und damit alles nutzen, was auf Ihrem Rechner eingerichtet ist: SSH-Schlüssel, Kommandozeilen-Werkzeuge, Skripte. Das ist gleichzeitig Stärke und Risiko. Der Agent bekommt keine magischen Zugänge, sondern arbeitet mit Ihren. Deshalb entscheidet die Einrichtung über die Sicherheit.

Für die Anbindung gibt es zwei Wege: Befehle und Skripte, die der Agent im Terminal ausführt, oder MCP-Server. Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, den Anthropic 2024 vorgestellt hat. Ein MCP-Server stellt einem Agenten fest definierte Werkzeuge bereit, etwa „Bericht abrufen“, statt ihm eine ganze Kommandozeile zu geben.

2. Die Grundregeln vor dem ersten Zugriff

• Eigene Zugänge für den Agenten: ein eigener SSH-Schlüssel, ein eigener WordPress-Benutzer, ein eigenes Google-Dienstkonto. So lässt sich jeder Zugang einzeln einschränken und widerrufen.
• Geheimnisse nie in den Chat: Passwörter und Schlüssel gehören in Dateien wie .env oder den Schlüsselbund, nicht in die Unterhaltung. Der Agent nutzt sie, ohne sie zu kennen – etwa über Umgebungsvariablen.
• Erst lesen, dann schreiben: Starten Sie mit Lesezugriff. Schreibrechte kommen erst dazu, wenn die Abläufe verstanden sind.
• Backup vor Änderungen: Vor jedem schreibenden Schritt eine Sicherung – das kann der Agent selbst anlegen.

Die Regeln hält man am besten in einer CLAUDE.md im Projekt fest. Claude Code liest diese Datei bei jedem Start und hält sich an die dort beschriebenen Abläufe.

## Zugänge
- Server: `ssh web` (Benutzer deploy, kein root)
- WordPress: REST-API, Zugangsdaten in .env (WP_USER, WP_APP_PASSWORD)
- Google: Dienstkonto, Schlüssel unter ~/.config/google/agent.json

## Regeln
- Vor jeder Änderung an Inhalten ein Backup anlegen
- Nie Dateien auf dem Server löschen, nie .env-Dateien ausgeben
- Veröffentlichen nur nach ausdrücklicher Bestätigung

3. Server per SSH anbinden

SSH ist der Standardweg auf Linux-Server. Für den Agenten legen Sie einen eigenen Schlüssel an, hinterlegen ihn beim Server und vergeben einen kurzen Namen in der SSH-Konfiguration:

# eigenen Schlüssel für den Agenten erzeugen
ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/agent_web -C "claude-agent"

# öffentlichen Schlüssel beim Server hinterlegen
ssh-copy-id -i ~/.ssh/agent_web.pub deploy@203.0.113.10

# ~/.ssh/config
Host web
  HostName 203.0.113.10
  User deploy
  IdentityFile ~/.ssh/agent_web

Ab jetzt kann der Agent Befehle wie ssh web 'docker ps' ausführen. Eine typische Aufgabe lautet dann: „Prüfe, warum die Website seit heute Morgen langsam ist. Sieh dir die Container-Logs und die Auslastung an und schlag eine Lösung vor, ohne etwas zu ändern.“ Der Agent liest Logs, prüft Arbeitsspeicher und Festplatte und fasst zusammen.

4. WordPress per REST-API oder WP-CLI

WordPress bringt eine REST-API mit. Für den Zugriff von außen gibt es seit Version 5.6 Anwendungspasswörter: Sie werden im Benutzerprofil erzeugt, gelten nur für die API und lassen sich einzeln widerrufen. Legen Sie dafür einen eigenen Benutzer an, meist mit der Rolle Redakteur statt Administrator.

curl -u "$WP_USER:$WP_APP_PASSWORD" \
  -X POST https://cms.example.de/wp-json/wp/v2/posts \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title":"Neuer Beitrag","content":"<p>…</p>","status":"draft"}'

Liegt WordPress auf einem Server mit SSH-Zugang, ist WP-CLI oft noch bequemer. Damit erreicht der Agent auch Dinge, die die REST-API nicht ohne Weiteres zeigt, etwa Metadaten von SEO-Plugins oder Datenbank-Exporte:

ssh web 'wp post list --post_type=post --post_status=publish --fields=ID,post_title'
ssh web 'wp post meta update 812 rank_math_description "…"'

5. Search Console und Google Analytics anbinden

Für Google-Daten eignet sich ein Dienstkonto in der Google Cloud: ein technischer Benutzer mit eigener Schlüsseldatei. Sie aktivieren die Search Console API und die Google Analytics Data API, laden den Schlüssel herunter und fügen die E-Mail-Adresse des Dienstkontos in der Search Console als Nutzer und in GA4 mit der Rolle Betrachter hinzu. So kann der Agent lesen, aber nichts verändern.

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    "agent.json", scopes=["https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly"])
gsc = build("searchconsole", "v1", credentials=creds)

antwort = gsc.searchanalytics().query(siteUrl="sc-domain:example.de", body={
    "startDate": "2026-08-20", "endDate": "2026-09-16",
    "dimensions": ["query"], "rowLimit": 20,
}).execute()

Legt man solche Abfragen als kleines Skript ins Projekt, kann der Agent sie jederzeit aufrufen und die Ergebnisse weiterverarbeiten. Alternativ gibt es MCP-Server für Google-Dienste – für Google Analytics auch einen von Google selbst. Dann fragt der Agent Berichte direkt über definierte Werkzeuge ab.

Spannend wird es, wenn die Bereiche zusammenkommen: „Suche in der Search Console Seiten mit vielen Impressionen, aber unter 1 % Klickrate. Schlag bessere Titel und Beschreibungen vor und lege sie in WordPress als Änderungsvorschlag an. Veröffentliche nichts.“ Der Agent verbindet Datenquelle, Analyse und CMS in einem Ablauf.

6. Rechte in Stufen vergeben

Claude Code fragt standardmäßig vor Befehlen und Dateiänderungen nach. In der Datei .claude/settings.json legen Sie fest, was ohne Rückfrage erlaubt und was grundsätzlich gesperrt ist:

{
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(ssh web 'docker logs:*)", "Bash(python gsc.py:*)"],
    "deny":  ["Bash(rm -rf:*)", "Read(./.env)", "Bash(ssh web 'sudo:*)"]
  }
}

Prüfen Sie Ihr Gespür für diese Einstufung:

7. Risiken, die man kennen muss

Wie Sie Ergebnisse von Sprachmodellen grundsätzlich prüfen, vertieft die Lektion Ergebnisse prüfen statt glauben. Warum Modelle überzeugend falsche Aussagen machen können, erklärt Grenzen, Fehler und Halluzinationen.

Stand: September 2026. Kursmaterial der Klarwerk Akademie – Abbildungen sind vereinfachte, schematische Darstellungen. Befehle und Oberflächen der genannten Werkzeuge können sich ändern.