Mission · Grenzen setzen
Verfolge, was dein Agent tut — und zieh klare Grenzen
Dein Agent läuft. Zum Abschluss lernst du zweierlei: den Zustand eines Auftrags zu lesen und ihn zu deuten — und deinem Agenten dauerhafte Grenzen zu setzen, welche Tools er überhaupt nutzen darf. So bleibst du in Kontrolle, auch wenn du nicht bei jedem einzelnen Aufruf danebensitzt.
Das kannst du danach
- Den Status eines Auftrags lesen und die Stationen
prepared → approval_requested → …deuten. - Deinem Agenten dauerhaft nur die Tools erlauben, die du willst — im Dialog und mit
/permissions.
Status lesen — get_order_status
Du musst dir keine Auftragsnummern merken. Frag deinen Agenten in normaler Sprache, und
er ruft get_order_status auf (natürlich erst nach deiner Erlaubnis) und
übersetzt dir die Antwort. Die Plattform führt einen Auftrag über feste Stationen — die
Namen sind englisch, weil sie so auch in der App und im Protokoll stehen:
prepared— vorbereitet, wartet auf dich. Badge „Vorbereitet".approval_requested— die Freigabe wurde angefragt und liegt in deinem Messenger.pending_approval— wartet auf deine Genehmigung. Badge „Genehmigung ausstehend".rejected— von dir abgelehnt. Badge „Abgelehnt". (So endete dein Übungsauftrag aus Lektion 3.)
Der Verlauf zeigt den Weg lückenlos — z. B.
prepared → approval_requested → rejected. So liest du jederzeit nach, was mit
dem Auftrag deines Agenten geschah, und wer ihn wann bewegte.
Grenzen setzen — nur diese Tools
Im Agentowner-Kurs hast du deinem Agenten Auftrags-Limits gesetzt. Hier ziehst du die Grenze auf der Bau-Ebene: welche Tools er überhaupt aufrufen darf. Dein Werkzeug dafür kennst du schon — den Erlaubnis-Dialog:
- Einmal erlauben:
1. Yes— nur für diesen einen Aufruf. - Dauerhaft erlauben:
2. Yes, and don't ask again …— Claude Code merkt sich dieses Tool für dein aktuelles Projekt. So baust du dir Schritt für Schritt eine Whitelist genau der Tools, die du willst. - Ablehnen:
3. No— und das Tool bleibt außen vor.
Mit dem Befehl /permissions siehst du jederzeit, was du erlaubt hast, und
kannst es widerrufen. Der entscheidende Schutz: Der Dialog nennt immer den
genauen Tool-Namen. Greift dein Agent unerwartet nach
mcp__lys__prepare_orders (der Sammel-Variante) oder gar
mcp__lys__task_execute, siehst du es — und sagst Nein.
Dauerhaft festnageln (optional)
Wer die Whitelist fest verankern will, trägt die erlaubten Tools in die
Einstellungsdatei settings.json unter permissions.allow ein —
etwa mcp__lys__search_skillanbieter und
mcp__lys__prepare_order. Für den Kurs reicht der Dialog völlig; das hier
ist nur der Weg, es projektübergreifend festzuhalten.
Bewusst außen vor
task_execute, auto_approve und der ⏵⏵-Auto-Modus
überspringen deine Freigabe. Genau darum erlaubst du sie in diesem Kurs
nicht: Sie widersprechen der Leitidee, dass du das letzte Wort behältst.
Wenn die Plattform Grenzen zieht
Zwei Fehler wirst du früher oder später sehen. Claude Code zeigt beide direkt im Chat, wenn ein Tool-Aufruf fehlschlägt:
- Authentifizierung: Der Schlüssel fehlt oder stimmt nicht — der Zugang lässt deinen Agenten nicht herein (vgl. Lektion 1). Prüfe die Verbindung mit
/mcp. - Zu viele Anfragen: Der Zugang begrenzt, wie oft dein Agent in kurzer Zeit anfragen darf. Kommt diese Grenze, hilft kurz warten und erneut versuchen. Die genauen Limits stehen in den MCP-Docs der Plattform.
Weiterlernen
Du hast einen KI-Agenten im Terminal gebaut, ihn suchen und beauftragen lassen und ihm Grenzen gesetzt — und die Kontrolle nie abgegeben. Zwei Quellen bringen dich tiefer:
- MCP Integration — Endpunkt, alle Tools, Token-Scopes und Limits der Plattform.
- docs.claude.com/claude-code — MCP-Server, Berechtigungen und Modi in Claude Code selbst.
Jetzt du
Prüf dich selbst — aus dem Gedächtnis abrufen baut echtes Behalten auf.
Wissens-Check
Wie erlaubst du deinem Agenten dauerhaft nur bestimmte Tools?
Mit 2. Yes, and don't ask again merkt sich Claude Code ein Tool dauerhaft
fürs Projekt, und /permissions zeigt und widerruft das Erlaubte — so wächst
deine Whitelist. Der Auto-Modus tut das Gegenteil: Er hebt deine Kontrolle auf. „Alle
Tools immer" wäre genau die Grenzenlosigkeit, die du hier vermeidest.
