Dizko Events CLI und MCP

Schnellstart

Empfohlen: Fügen Sie den gehosteten Connector hinzu. Er läuft auf unseren Servern und erhält daher niemals Zugriff auf Ihren Computer (keine warnende Lokalinstallation), benötigt keine Installation und keine Authentifizierung:

https://mcp.dizko.app/mcp

Fügen Sie das in die Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen Ihres Clients ein (claude.ai, Claude Desktop, ChatGPT-Entwicklermodus, Cursor). Schritt-für-Schritt pro Client: https://mcp.dizko.app/install

Für Claude Code:

claude mcp add --transport http dizko-events https://mcp.dizko.app/mcp

Fortgeschritten: Server lokal ausführen (nur wenn Sie den gehosteten Connector nicht verwenden können, z. B. bei einem kostenlosen Claude-Plan oder einem Client, der nur lokale Server unterstützt). Ein lokaler Server läuft mit Ihren Rechten, daher warnt Claude Desktop, dass er „auf alles auf Ihrem Computer zugreifen kann“. Das ist jeder lokalen MCP-Erweiterung inhärent und nichts, was dieses Paket übermäßig verlangt. Der obige gehostete Connector vermeidet das.

npx -y dizko-events install claude-desktop   # writes the local config
# or the raw stdio snippet for any client:
{ "command": "npx", "args": ["-y", "dizko-events", "mcp"] }

Claude Desktop-Ein-Klick-Bundle: npm run build:mcpb erzeugt dist/dizko-events-<version>.mcpb.

Agent-Frameworks (Hermes, OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK, benutzerdefinierte Loops)

Framework-Agenten haben keine „Connectors“-Oberfläche, daher integrieren sie programmatisch. Vier Wege, vom einfachsten zuerst:

1. Remote-MCP über HTTP: Richten Sie den MCP-Client des Frameworks auf den gehosteten Endpunkt https://mcp.dizko.app/mcp (streamable-http, keine Authentifizierung). Funktioniert mit den offiziellen MCP-SDKs, dem OpenAI Agents SDK, LangGraph/LangChain-MCP-Adaptern, Pydantic AI usw.

2. stdio-MCP: Starten Sie npx -y dizko-events mcp als Unterprozess und sprechen Sie MCP über stdio.

3. Reines HTTP-JSON-RPC: Keine MCP-Bibliothek erforderlich; POST an /mcp:

   curl -s https://mcp.dizko.app/mcp \
     -H 'content-type: application/json' \
     -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
     -H 'mcp-method: tools/call' \
     -H 'mcp-name: search_events' \
     -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_events","arguments":{"city":"los angeles","when":"this week"},"_meta":{"io.modelcontextprotocol/protocolVersion":"2026-07-28","io.modelcontextprotocol/clientCapabilities":{}}}}'

   Der _meta-Block macht dies zu einer 2026-07-28-Anfrage: Die Revision ist zustandslos, es gibt also keinen initialize-Handshake und keine Sitzung – jede Anfrage trägt ihre eigene Protokollversion und Client-Fähigkeiten. Rufen Sie server/discover auf, um zu sehen, welche Revisionen der Endpunkt spricht. Clients mit 2025-11-25 und früher funktionieren unverändert weiter; lassen Sie _meta weg und der Server antwortet ihnen stattdessen über den 2025er-Pfad.

4. In-Process-Bibliothek: Betten Sie die Werkzeuge direkt ein (keine MCP-Schicht). Das Paket bietet eine stabile API:

   import { tools, callTool, searchEvents } from "dizko-events";
   // Hand `tools` (JSON Schemas) to your model as function definitions, then:
   const result = await callTool("search_events", { city: "berlin", when: "weekend" });

Autonomer Ticketkauf (der Hermes-/OpenClaw-Integrationspunkt)

Standardmäßig geben die Ticket-Werkzeuge eine Checkout-Übergabe (Checkout-Handoff) (einen Link) zurück. Um einen begrenzten autonomen Kauf zu ermöglichen, stellen Sie einen ticketPurchaseProvider-Adapter bereit. Dieser ist nur injizierbar, wenn Sie das Paket einbetten oder den Server selbst hosten – der gehostete Endpunkt läuft in unserem Prozess und kann Ihren Zahlungsadapter nicht annehmen.

import { createHttpMcpServer, callTool } from "dizko-events";

const hermesAdapter = {
  canPurchase: (event, summary) => true,
  purchase: async ({ quote, confirmation_text, delivery_email, add_to_calendar }) => {
    // ... perform the bounded purchase, return { status, order_id, receipt_url }
  }
};

// Self-host with the adapter wired in:
createHttpMcpServer({ ticketPurchaseProvider: hermesAdapter }).listen(8787);

// ...or call tools in-process with it:
await callTool("purchase_ticket_order", input, { ticketPurchaseProvider: hermesAdapter });

purchase_ticket_order erfordert weiterhin ein fixiertes Angebot von quote_ticket_order und eine ausdrückliche schriftliche Bestätigung, bevor der Adapter aufgerufen wird. Siehe get_ticket_purchase_policy.

Dieses Paket macht Dizkos Live-Event-Inventar für Agenten und Menschen verfügbar:

• dizko-events: eine CLI für schnelle Suchen, rankierte Empfehlungen, Nachtpläne, Client-Installation und Diagnose.

• dizko-events mcp (Alias eventchat-events-mcp): ein stdio-MCP-Server für lokale Entwickler-Clients.

• dizko-events serve (Alias eventchat-events-http): ein HTTP-MCP-Server für gehostete Connectors/Apps.

• Agentische Ticket-Tools für Ticketangebote, fixierte Angebote, schriftliche Bestätigung, Checkout-Übergabe und zukünftige Hermes/OpenClaw/Dizko-Kaufadapter.

Warum das besser ist als normaler Chat

Allgemeiner Chat kann wahrscheinliche Veranstaltungen beschreiben, kennt aber das aktuelle Inventar nicht zuverlässig. Dieses Tool gibt einem Agenten:

• Live-strukturierte Ergebnisse von Dizkos /events-API.

• Deterministische Filter für Stadt, Datum, Genre, Stimmung, Veranstaltungsort, Preis, Besucherzahl, Nachbarschaft und Künstler.

• Erklärbares Ranking, sodass Empfehlungen Gründe enthalten statt undurchsichtiger Geschmacksvermutungen.

• Ticket-Links und Dizko-Event-Links zur Verifizierung.

• Ein Planungstool, das primäre Optionen plus Fallbacks in einer kompakten maschinenlesbaren Form zurückgibt.

• Zustimmungsbasiertes Präferenzlernen: Onboarding-Fragen, gespeicherte Geschmacksprofile, Feedback nach Veranstaltungen, aus Notizen abgeleitete Signale und gelernte Ranking-Signale.

• Negatives Feedback wird zu gelernten Vermeidungssignalen, sodass zukünftige Empfehlungen von ungeliebten Genres, Stimmungen, Veranstaltungstypen oder Veranstaltungsorten weglenken können.

• Sicherheitsvorkehrungen für Ticketkäufe: Agenten können Angebote einholen und Ticketbestellungen vorbereiten, aber für autonomen Kauf sind ein fixiertes Angebot, eine ausdrückliche schriftliche Bestätigung und ein integrierter Kaufanbieter erforderlich.

Der Agent kann weiterhin konversationelle Prosa schreiben, aber seine Veranstaltungsfakten stammen aus dem Tool.

CLI

Ohne Installation ausführen:

npm exec --yes --package dizko-events -- dizko-events search --city "Los Angeles" --when week --limit 5
npm exec --yes --package dizko-events -- dizko-events recommend --city "New York" --when tonight --vibe underground,intimate --max-price 30

Oder das Early-Access-Entwicklerpaket installieren:

npm install -g dizko-events
eventchat-events search --city berlin --when weekend --genres techno --limit 5

Aus diesem Repository:

node ./bin/eventchat-events.js search --city berlin --when weekend --genres techno --limit 5
node ./bin/eventchat-events.js recommend --city new-york --when tonight --vibe underground,intimate --max-price 30
node ./bin/eventchat-events.js plan --city london --when weekend --event-types party --avoid mainstream
node ./bin/eventchat-events.js cities
node ./bin/eventchat-events.js doctor

doctor prüft die DNS-Auflösung, den API-Health-Endpunkt, den gehosteten MCP-Endpunkt (Health, Metadaten, tools/list) und eine kleine Live-Suche und meldet die zugrunde liegende Ursache jedes Fehlers. Führen Sie es zuerst aus, wenn eine Suche fehlschlägt.

Umgebung (alle Oberflächen – CLI, stdio MCP, gehostetes MCP, Smoke-Test und Monitor – lösen Endpunkte über dieselbe src/config.js auf):

DIZKO_API_BASE_URL=https://api.dizko.app
DIZKO_WEB_BASE_URL=https://www.dizko.app
DIZKO_MCP_URL=https://mcp.dizko.app/mcp
DIZKO_API_TIMEOUT_MS=8000
DIZKO_API_RETRIES=2                  # transient network/5xx failures retry with backoff + jitter
DIZKO_API_RETRY_BASE_DELAY_MS=250
EVENTCHAT_MCP_ALLOWED_ORIGINS=https://chatgpt.com,https://chat.openai.com,https://claude.ai

Vorübergehende Netzwerkfehler (EAI_AGAIN, ETIMEDOUT, ECONNRESET, ENOTFOUND, temporäre 5xx) werden automatisch wiederholt und als retryable: true mit der zugrunde liegenden Ursache, Code, Hostname und Ziel-URL gemeldet, wenn sie bestehen bleiben.

MCP für lokale Entwickler-Clients

Führen Sie den stdio-MCP-Server von npm aus:

npm exec --yes --package dizko-events -- eventchat-events-mcp

Oder aus diesem Repository:

node ./bin/eventchat-events-mcp.js

Beispielkonfiguration für MCP-Client:

{
  "mcpServers": {
    "eventchat-events": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/dizko-mcp/bin/eventchat-events-mcp.js"],
      "env": {
        "DIZKO_API_BASE_URL": "https://api.dizko.app"
      }
    }
  }
}

Beispielkonfiguration für MCP-Client mit npm:

{
  "mcpServers": {
    "dizko-events": {
      "command": "npm",
      "args": ["exec", "--yes", "--package", "dizko-events", "--", "eventchat-events-mcp"],
      "env": {
        "DIZKO_API_BASE_URL": "https://api.dizko.app"
      }
    }
  }
}

Werkzeuge:

• get_preference_onboarding: gibt die Fragen zurück, die der Assistent vor dem Speichern von Präferenzen stellen sollte.

• create_event_preference_profile: erstellt nach Zustimmung ein undurchsichtiges Profil gespeicherter Präferenzen und gibt eine Profil-ID plus ein privates Profilgeheimnis zurück, das sich der Assistent merken kann.

• save_event_preferences: speichert Benutzerpräferenzen nur nach ausdrücklicher Zustimmung und Zugriff auf das Profilgeheimnis.

• get_event_preferences: liest gespeicherte und gelernte Präferenzen mit Zugriff auf das Profilgeheimnis.

• delete_event_preferences: löscht die gespeicherten Präferenzen und das Feedback eines Profils mit Zugriff auf das Profilgeheimnis und ausdrücklicher Benutzerbestätigung.

• record_event_feedback: speichert Like/Dislike-Signale, Bewertungen oder Notizen nach der Veranstaltung und aktualisiert gelernte Signale mit Zugriff auf das Profilgeheimnis. Notizen über Musik, Publikum, Preis, Zeitpunkt oder Veranstaltungsort können zu gelernten Präferenz- oder Vermeidungssignalen werden. Es lehnt leeres Feedback ab.

• get_event_feedback_prompt: gibt kurze Folgefragen nach der Veranstaltung für ein bestimmtes Event zurück, bevor Feedback gespeichert wird.

• get_event_search_followups: gibt nur die fehlenden Fragen zum aktuellen Kontext vor einer Suche für heute Abend, Woche oder Wochenende zurück.

• search_events: live strukturierte Veranstaltungssuche.

• recommend_events: Live-Suche plus erklärbares Geschmacks-Ranking.

• recommend_events_for_user: Live-Empfehlungen unter Verwendung gespeicherter Präferenzen und gelernten Feedbacks mit Zugriff auf das Profilgeheimnis.

• plan_night: kompakter Plan mit Fallbacks.

• get_daily_roundup: eintägiger Digest für eine Stadt: rankierte Top-Auswahlen sowie Abschnitte für Partys, Livemusik, Kunst, Comedy, Vorträge und Essen. Entwickelt für wiederkehrende Morgen-Briefings; optionaler Zugriff auf das Profilgeheimnis personalisiert das Ranking mit gespeicherten, gelernten und tagesbezogenen Präferenzen.

• get_artist_events: kommende Shows, gruppiert nach Künstler, für benannte DJs, Performer oder Comedians. Mit Profilgeheimnis-Zugriff und ohne benannte Künstler verfolgt es die gespeicherte featuring-Liste des Profils.

• get_city_pulse: aggregierte Momentum-Auswertung für eine Stadt in den kommenden Tagen: die belebtesten Nächte, Top-Veranstaltungsorte, Genremix und Top-Events, wobei jede Statistik ihre Belegzahlen enthält. Nur öffentliches Inventar.

• get_event: Detailabfrage per Event-ID.

• get_ticket_purchase_policy: erklärt aktuelle Kaufmodi, harte Sicherheitsregeln und Anbieteranforderungen.

• get_ticket_offers: gibt Ticketoptionen für eine Veranstaltung zurück, einschließlich Checkout-URL und ob autonomer Kauf unterstützt wird.

• quote_ticket_order: erstellt ein fixiertes Angebot mit Menge, Maximalbetrag, Tickettyp, Ablauf und Stopp-Bedingungen.

• purchase_ticket_order: akzeptiert eine ausdrückliche schriftliche Bestätigung und führt entweder einen integrierten Anbieterkauf aus oder gibt die erforderliche externe Checkout-Übergabe zurück.

Anmerkung zur Annotation: Such- und Empfehlungstools lesen Live-Eventdaten, und Präferenz-Tools schreiben nur in den privaten Connector-Speicher, der durch profile_id plus profile_secret geschützt ist. Nur purchase_ticket_order ist als destruktiv/offene Welt markiert, da es der begrenzte Aktionspunkt für Ticketkäufe oder Checkout-Übergabe ist.

Ticket-Hinweis: purchase_ticket_order ist absichtlich als destruktiv und offene Welt markiert, da es die zukünftige Aktionsgrenze für autonomen Ticketkauf ist. Im Standard-npm/gehosteten Build geben Drittanbieter-Ticketlinks requires_external_checkout zurück; das Tool scrapt keine Checkout-Seiten, umgeht keine CAPTCHAs und belastet keine Kreditkarten. Wirklich autonomer Kauf erfordert einen Anbieteradapter wie Hermes, OpenClaw, Dizko Checkout, eine Partner-Ticketing-API oder einen genehmigten delegierten Zahlungsfluss.

Authentifizierungshinweis: Der öffentliche gehostete Connector übermittelt für die grundlegende Event-Erkennung noauth. Tools zum Speichern von Präferenzen, Feedback, personalisierten Empfehlungen sowie Lese-, Aktualisierungs- und Löschtools erfordern weiterhin die undurchsichtige profile_id des Benutzers plus das private profile_secret. Tool-Deskriptoren enthalten securitySchemes: [{ "type": "noauth" }] und spiegeln dies in _meta.securitySchemes für ChatGPT-Kompatibilität wider.

Löschsicherheitshinweis: delete_event_preferences erfordert außerdem confirm_delete: true, das nur gesendet werden sollte, nachdem der Benutzer bestätigt hat, dass er die Dizko-Connector-Präferenzen und den Feedback-Verlauf löschen möchte.

Aufbewahrungshinweis: Gespeicherte Präferenzprofile werden nach dem konfigurierten Inaktivitätsfenster automatisch entfernt, standardmäßig nach 730 Tagen, entsprechend der veröffentlichten 24-monatigen Aufbewahrungsrichtlinie.

Gehostetes MCP für ChatGPT und Claude

Veröffentlichen Sie für normale Benutzer einen gehosteten MCP-Endpunkt, anstatt sie aufzufordern, einen lokalen Befehl auszuführen.

PORT=8787 node ./bin/eventchat-events-http.js

Endpunkte:

• POST /mcp: JSON-RPC-MCP-Endpunkt.

• GET /health: Health-Check der Bereitstellung.

• GET /: grundlegende Dienstmetadaten.

• GET /privacy-policy.html: öffentliche Datenschutzrichtlinie für gespeicherte Präferenzen, Feedback, Aufbewahrung und Löschung.

• GET /support.html: öffentliche Support-, Lösch- und Sicherheitskontaktseite.

• GET /terms.html: öffentliche Connector-Bedingungen und Seite zur zulässigen Nutzung.

• GET /user-guide.html: öffentlicher Leitfaden für normale Benutzer mit Prompts, Präferenzspeicher, Feedback und Löschverhalten.

• GET /.well-known/security.txt: Kontaktmetadaten zur Meldung von Sicherheitslücken.

• GET /logo-512.png: 512px-Connector-Logo für Einreichungsmetadaten.

Aktuell bereitgestellter Endpunkt:

https://mcp.dizko.app/mcp

So werden Sie eine ChatGPT-App/ein ChatGPT-Plugin:

1. Stellen Sie diesen HTTP-Server auf einer öffentlichen HTTPS-Domäne bereit.

2. Testen Sie ihn im ChatGPT-Entwicklermodus, indem Sie einen Connector mit dieser URL erstellen.

3. Validieren Sie Tool-Aufrufe im Web und auf Mobilgeräten.

4. Reichen Sie die App über das OpenAI-Dashboard mit der öffentlichen MCP-URL, Datenschutz-/Support-URLs, Logo, Screenshots, Test-Prompts und Tool-Beschreibungen ein.

Claude-Benutzer können dieselbe öffentliche MCP-URL als benutzerdefinierten Connector hinzufügen, sofern ihr Plan/Arbeitsbereich Remote-MCP unterstützt.

Siehe plugin-submission.md und submission-fields.json für den funktionierenden Einreichungstext. Siehe OPENAI_SUBMISSION_PACKET.md für das endgültige Dashboard-Übergabepaket. Siehe SCREENSHOT_CHECKLIST.md für exakte ChatGPT-Entwicklermodus-Screenshot-Prompts und Dateinamen. Siehe SUBMISSION_AUDIT.md für die Zuordnung von Anforderungen zu Nachweisen und verbleibende externe Prüfschritte. Siehe USER_GUIDE.md für normale Benutzer-Prompts, Präferenzspeicherverhalten und Support/Datenschutz-Links. Siehe DEPLOYMENT.md für Railway, Docker, benutzerdefinierte Domänen und Überprüfungsschritte. Siehe OPERATIONS.md für Health-Checks, Protokolle, Rollback, Verarbeitung von Präferenzdaten und Auslöser für erneute Einreichungen. Siehe golden-prompts.md für direkte, indirekte und negative Prompt-Tests für Connector-Erkennung und Tool-Routing. Siehe SECURITY.md für Meldung von Sicherheitslücken und operative Schutzmaßnahmen.

Live-Smoke-Test:

npm run monitor:live
npm run smoke:live

monitor:live ist schreibgeschützt und für Verfügbarkeitsprüfungen geeignet. smoke:live übt zusätzlich die Erstellung und Löschung temporärer Präferenzprofile.

Einreichungsnachweise:

npm run verify:submission
npm run verify:submission:write
npm run verify:submission:bundle
npm run verify:submission:fields
npm run submission:status
npm run review:demo
npm run preflight:submission

Der Befehl bundle speichert submission-evidence/latest.json und submission-evidence/latest-summary.md zur Vorbereitung der Dashboard-Überprüfung, während generierte Nachweise außerhalb von Git bleiben. Die Nachweise umfassen den verifizierten Endpunkt, die aktuelle Railway-Deployment-ID, den Image-Digest, Prüfungen der öffentlichen Seite, Tool-Metadaten, Live-Suche und den Preference-Memory-Ablauf.

Der Befehl fields validiert submission-fields.json, das stabile Dashboard-Kopie-Artefakt, gegen die neuesten Live-Nachweise, einschließlich Deployment-Metadaten.

Der Befehl preflight führt lokale Tests, Live-Smoke-Tests, Live-Einreichungsnachweis-Generierung und Dashboard-Feldvalidierung in einem Durchlauf aus.

Der Befehl status gibt eine endgültige Go/No-Go-Entscheidung für die OpenAI-Dashboard-Einreichung, benennt den einzureichenden Endpunkt und hält ungelöste Custom-Domain-Status getrennt von der Bereitschaft des gehosteten Endpunkts.

Der Befehl review-demo schreibt ein bereinigtes Transkript submission-evidence/review-demo.md aus Live-MCP-Aufrufen zur Vorbereitung von Dashboard-Prompt/Response.

Support-Löschprogramm:

npm run preferences:delete -- --profile-id upg_... --profile-secret ups_... --preferences-path /data/preferences.json

Dies dient für Support-Löschungsanfragen, wenn der Benutzer delete_event_preferences nicht über seinen MCP-Client aufrufen kann.

Personalisierungsablauf:

1. Der Benutzer bittet um personalisierte Event-Hilfe.

2. Der Assistent ruft get_preference_onboarding auf und fragt, welche Events, Genres, Stimmung, Budget, Orte und Vermeidungen der Benutzer allgemein mag.

3. Der Assistent fragt, ob Dizko diese Präferenzen speichern darf.

4. Wenn ja und kein Profil vorhanden ist, ruft der Assistent create_event_preference_profile auf und merkt sich privat die zurückgegebenen profile_id und profile_secret.

5. Die Erstellungsantwort enthält außerdem access_instructions, eine benutzerseitige Zugriffskarte für Clients, die den Connector-Zustand nicht über Sitzungen hinweg speichern können.

6. Wenn bereits ein Profil existiert, ruft der Assistent save_event_preferences mit beiden profile_id und profile_secret auf.

7. Für Suchen nach heute Nacht, dieser Woche oder am Wochenende ruft der Assistent get_event_search_followups auf, stellt leichte Fragen zum aktuellen Kontext und ruft dann recommend_events_for_user auf.

8. Präferenzen können day_filters enthalten, also Regeln pro Wochentag, etwa Techno-Freitage, aber entspannte Sonntage. Array-Felder ergänzen den allgemeinen Geschmack, und max_price/free/nightlife überschreiben ihn, aber nur an diesem Wochentag: Einzelne Tagessuchen (heute Nacht, morgen, ein bestimmtes Datum) und tägliche Zusammenfassungen wenden den passenden Tag automatisch an.

9. Für einen täglichen Digest („Was passiert heute?“, eine geplante Morgenübersicht) ruft der Assistent get_daily_roundup mit der Stadt sowie den Profil-Zugangsdaten auf und rendert Top-Auswahlen, gefolgt von Kategorieabschnitten.

10. Nach dem Event ruft der Assistent get_event_feedback_prompt auf, fragt, ob der Benutzer dabei war und es ihm gefallen hat, und ruft record_event_feedback erst auf, nachdem der Benutzer „gefällt mir/gefällt mir nicht“, eine Bewertung oder Notizen angegeben hat.

Ticketkauf-Ablauf:

1. Der Benutzer bittet darum, Tickets für ein Event zu kaufen oder zu reservieren.

2. Der Assistent ruft get_ticket_offers mit der Event-ID auf.

3. Der Assistent erklärt, ob das Angebot autonomen Kauf oder nur externen Checkout unterstützt.

4. Der Assistent ruft quote_ticket_order mit Menge, Tickettyp, Maximalbetrag, Währung und Rückerstattungsbedingungen auf.

5. Der Assistent bittet um eine ausdrückliche schriftliche Bestätigung, zum Beispiel: Yes, buy 2 ticket(s) for Ostbahnhof XL, max total USD240. Stop if price, date, venue, ticket type, quantity, or refund terms change.

6. Der Assistent ruft purchase_ticket_order erst nach dieser Bestätigung auf.

7. Wenn das Angebot external_checkout verwendet, gibt das Tool requires_external_checkout und eine Checkout-URL zurück. Der Assistent darf nicht behaupten, das Ticket gekauft zu haben.

8. Wenn Hermes, OpenClaw, Dizko Checkout oder ein anderer integrierter Anbieter konfiguriert ist, kann der Anbieter den begrenzten Kauf ausführen und Bestell-/Beleg-/Ticketzustellungsstatus zurückgeben.

Provider-Adapter-Vertrag:

{
  canPurchase(event, summary) {
    return true;
  },
  async purchase({ quote, confirmation_text, user_payment_profile_id, idempotency_key }) {
    return {
      purchased: true,
      status: "purchased",
      order_id: "...",
      receipt_url: "...",
      ticket_delivery_status: "pending_delivery",
      provider_response: {}
    };
  }
}

Vertriebshinweise

Die öffentliche ChatGPT-Benutzeroberfläche ist der gehostete MCP-Endpunkt plus die OpenAI-App-Einreichung. Das npm-Paket ist der Entwickler-Vertriebsweg für lokale Agents, MCP-Clients im Claude-Desktop-Stil, Cursor- und Windsurf-Setups sowie technische Tester, die einen Befehl ausführen können. Der Quellcode ist öffentlich zur Einsichtnahme und zur Meldung von Problemen. Er bleibt als UNLICENSED markiert, sodass die Veröffentlichung keine Wiederverwendungslizenz gewährt.

Vor der Veröffentlichung einer neuen npm-Version:

npm test
npm pack --dry-run --json
npm publish --access public