DMARC soll den Schutz von Domains und die Durchsetzung von Richtlinien (enforcement) vereinfachen. In der Praxis verbringen die meisten Teams jedoch mehr Zeit mit der Interpretation von Berichten als mit der tatsächlichen Verbesserung ihrer Policy.
Deshalb stellen wir DMARCeye MCP (Model Context Protocol) vor: eine neue Möglichkeit, Ihre DMARCeye-Daten in LLMs wie ChatGPT zu nutzen, um Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und Antworten zu erhalten, die auf dem tatsächlichen Verhalten Ihrer Domain basieren.
DMARCeye MCP ermöglicht es Ihnen, Ihr DMARCeye-Konto mit ChatGPT und anderen LLMs zu verbinden, sodass Sie Ihre DMARC-Daten mithilfe natürlicher Sprache analysieren und verstehen können.
Anstatt zwischen XML-basierten Dashboards, Exporten und Troubleshooting-Notizen zu wechseln, können Sie direkte Fragen stellen wie:
Das Ziel ist einfach: DMARC-Reporting in konkrete, umsetzbare nächste Schritte zu verwandeln – mit personalisierter und domainspezifischer Anleitung.
Mailbox-Provider stellen DMARC Aggregate Reports im XML-Format bereit. Diese Berichte enthalten wertvolle Signale, etwa wer in Ihrem Namen E-Mails versendet, ob SPF und DKIM aligned sind, welche Streams fehlschlagen und wie hoch das jeweilige Volumen ist.
XML wurde jedoch nie dafür entwickelt, Menschen bei der Entscheidung zu helfen, was als Nächstes zu tun ist. Selbst mit einer DMARC-Monitoring-Plattform, die die Daten aufbereitet und visualisiert, wissen viele Teams nicht, welche Maßnahmen sicher sind, ohne legitime E-Mails zu gefährden. Die folgenden Zahlen zeigen das deutlich:
Basierend auf Tausenden von Domains, die DMARCeye seit Februar 2024 überwacht:
Mit anderen Worten: Die meisten Teams bleiben dauerhaft im Monitoring-Modus oder setzen enforcement nach dem Prinzip „Alles oder nichts“ um und springen direkt auf 100 %, ohne den integrierten prozentualen Durchsetzungsmechanismus von DMARC zu nutzen.
Dieser Ansatz erhöht das Risiko, legitime E-Mails bei Policy-Änderungen zu beeinträchtigen. Dass er so verbreitet ist, zeigt den Bedarf an klarerer, personalisierter Anleitung beim Übergang von Monitoring zu enforcement. DMARCeye MCP ermöglicht genau das.
Wenn Sie DMARCeye mit ChatGPT, Claude, Gemini oder anderen LLMs verbinden, verändert sich Ihr Workflow von „Reports analysieren“ zu „fragen und handeln“. Statt manuell Quellen und Authentifizierungsergebnisse zu prüfen, beschreiben Sie einfach, was Sie verstehen möchten, und arbeiten sich dialogbasiert zu einem belastbaren Plan vor.
Mit aktiviertem MCP können Sie beispielsweise:
Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung unterstützen wir die Integration mit ChatGPT. Die Unterstützung für Claude, Gemini und weitere LLMs folgt in Kürze, sodass Sie DMARCeye MCP mit dem Assistenten Ihrer Wahl nutzen können.
Weitere praktische Anwendungsfälle finden Sie in unserem Artikel: DMARC Reports per Chat analysieren: 6 Use Cases mit MCP
Die Einrichtung der MCP-Integration ist unkompliziert und dauert nur wenige Minuten. Technisches Spezialwissen ist nicht erforderlich.
DMARCeye hostet den MCP Server für Ihr Konto. Sie verbinden ihn einfach mit Ihrem bevorzugten AI-Assistenten. Der Einrichtungsprozess bleibt gleich: MCP Server hinzufügen, Zugriff autorisieren und Fragen stellen.
Die Schritt-für-Schritt-Anleitung halten wir bewusst innerhalb von DMARCeye aktuell, damit sie mit der Weiterentwicklung der Assistenten Schritt hält.
MCP ist ein wichtiger Bestandteil unseres Versprechens: personalisierte DMARC-Anleitung, die die Hürde für professionelles DMARC-Management senkt. Doch es ist nur ein Teil dessen, was DMARCeye bietet.
Starten Sie noch heute mit einer kostenlosen Testversion von DMARCeye und verwandeln Sie DMARC Reports in klare, sichere nächste Schritte.