MCP-Pfad

File Input Risk Auto-Learn

File Input Risk Auto-Learn ist eine öffentliche Referenz für gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung. Sie benennt das Signal, die Regel oder den Ablauf, den ein Agent vor der Wahl eines konkreten Werkzeugs verstehen sollte.

Katalogpfad

Referenzseite für einen dokumentierten MCP-Fähigkeitspfad.

Typ: MCP-Pfad
Familie: Interaktion (Klick, Tippen, Formulare)
Wirkung: sensibel
Status: Referenz
Pfad: 5.19

Zweck

Was dieser Eintrag erklärt

Was macht das?

Diese Referenz erklärt File Input Risk Auto-Learn für gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung. Sie bleibt benannt, damit Agenten den Ablauf zitieren können, ohne einen Toolnamen zu erfinden.

Einsetzen, wenn

Nutze diesen Eintrag, wenn ein Agent für gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung den sensiblen Pfad "File Input Risk Auto-Learn" behandeln soll.
Nutze ihn als Referenzpfad, wenn der Katalog eine Fähigkeit beschreibt, aber kein einzelner öffentlicher Toolname ausdrücklich genannt ist.
Nutze ihn vor verketteten Folgetools, damit der nächste Schritt auf aktueller Evidenz basiert.

Referenznutzung

Wie Agenten diesen Bereich zitieren und anwenden

Beispiele werden auf Familienebene gepflegt und nutzen nur öffentliche Toolnamen oder Referenzpfade, die bereits im Katalog stehen.

Signal, Gate, Verhalten, Grenze

File Input Risk Auto-Learn beschreibt ein Gate für gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung. Der Pfad zeigt, welches Signal, Gate, Verhalten oder welche Grenze vor einem konkreten Werkzeug geprüft werden muss.

Wann Agenten zitieren

Ein Agent zitiert diesen Pfad, wenn er File Input Risk Auto-Learn als Kontext für eine Entscheidung, einen Block, eine Zielprüfung oder eine nachfolgende Toolwahl braucht.

Warum kein Aufrufname

Die öffentliche Quelle nennt für diesen Pfad keinen einzelnen aufrufbaren Toolnamen. Die Dokumentation hält ihn deshalb als Referenzpfad fest und erfindet keinen Aufrufnamen.

Signale und Regel

Relevante Antwortsignale: fileInputRisk, fileUploadSelectorHint, pksAutoLearn. Wirkungsachsen: Seiteninteraktion, Sensibel, Nutzerfreigabe. Aus dem Referenzpfad allein folgt keine Ausführungserlaubnis. Vor Aktion aktuelle MCP-Discovery, sichtbares Ziel, Scope und tatsächliche Antwort prüfen.

Familienbeispiel

Ein Auftrag in gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung kann mächtige Ausführung auslösen und braucht deshalb Ziel, Freigabe und Ergebnisprüfung vor dem Schritt.

Der Agent beginnt bei nova.click_selector, liest die aktuelle Antwort oder Referenz und wählt erst danach das konkrete nächste Werkzeug.

nova.click_selector nova.type_selector nova.select_option

Aktuelle Discovery, Ziel, Nutzerkontrolle, Warnsignale und Ergebnisprüfung gehen der Ausführung voraus.

Kontrakt

Eingaben und wichtige Antwortfelder

Diese Seite ist eine öffentliche Referenz. Agenten und Integratoren sollen vor Ausführung trotzdem die aktuelle MCP-Tool-Discovery lesen, weil Schemas von Einstellung oder Version abhängen können.

Eingaben

Aus der Katalogquelle ist für diesen Pfad kein stabiles öffentliches Eingabefeld ableitbar. Vor Ausführung die aktuelle MCP-Discovery lesen.

Antwortfeld	Erklärung
`fileInputRisk`	Antwortfeld aus der Katalogquelle. Als aktuelle Evidenz für die nächste Entscheidung behandeln.
`fileUploadSelectorHint`	Antwortfeld aus der Katalogquelle. Als aktuelle Evidenz für die nächste Entscheidung behandeln.
`pksAutoLearn`	Antwortfeld aus der Katalogquelle. Als aktuelle Evidenz für die nächste Entscheidung behandeln.

Sicherheit

Grenze vor der Ausführung

Wirkung

Kann sensible Daten, Berechtigungen, Zugangsdaten, Identität oder externe Verbindungspfade berühren. Nur mit klarem Scope und sichtbarer Nutzerkontrolle nutzen.

Agentenregel

Eindeutigen Zweck und aktuellen Kontext verlangen, keine Geheimnisse in Prompts oder Logs tragen und bei unklarer Berechtigung oder Identität stoppen.

Was muss ein Mensch wissen?

Für Menschen markiert dieser Eintrag die sensible Fläche in gezielte Browserinteraktion mit vorheriger Zielprüfung und macht Berechtigungen, Zugangsdaten oder externe Verbindungspfade ausdrücklich.

Wirkungsachsen

Wie dieser Pfad wirken kann

Achsen sind stabile Katalogsignale für Menschen, Agenten und LLM-Discovery. Ein Pfad kann mehrere Achsen tragen.

Seiteninteraktion page_interaction

Klickt, tippt, wählt aus, lädt hoch oder interagiert mit sichtbaren Elementen einer Seite.

Nur mit sichtbarem Ziel, erwarteter Wirkung und anschließender Ergebnisprüfung ausführen.

Sensibel sensitive_data

Berührt Cookies, Storage, Clipboard, Credentials, Tokens, Nutzerinhalte, Identität oder private Daten.

Nur mit begrenztem Zweck und sichtbarer Nutzerkontrolle verwenden; sensible Werte nicht raten, loggen oder weitergeben.

Nutzerfreigabe user_confirmation

Braucht sichtbare Bestätigung, Zielprüfung, Freigabe oder bewusste Nutzerkontrolle.

Nicht fortfahren, bis die geforderte Bestätigung im aktuellen Kontext sichtbar oder eindeutig erteilt ist.