Sie suchen nach einer Möglichkeit, Claude 3.7 mit MCP-Tools (Model Context Protocol) in China zu nutzen, ohne auf API-Verbindungsprobleme oder hohe Kosten zu stoßen? Dann ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie. In den folgenden Abschnitten zeige ich Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie HolySheep AI als zuverlässigen API-Backend-Anbieter einrichten und mit dem MCP-Protokoll verbinden – auch wenn Sie noch nie mit APIs gearbeitet haben.

Hinweis: Dieser Leitfaden wurde im Mai 2026 aktualisiert und enthält die neuesten Informationen zu HolySheep MCP Tool Link.

Warum MCP + Claude 3.7 in China eine Herausforderung ist

Bevor wir in die technischen Details einsteigen, lassen Sie mich erklären, warum diese Kombination ohne den richtigen Anbieter problematisch sein kann:

HolySheep AI löst all diese Probleme: Unser Kurse ermöglicht ¥1 = $1 (das bedeutet über 85% Ersparnis bei internationalen Preisen), wir akzeptieren WeChat Pay und Alipay, und unsere durchschnittliche Latenz beträgt unter 50ms in China. Jetzt registrieren und von diesen Vorteilen profitieren.

Was ist MCP (Model Context Protocol)?

Das Model Context Protocol ist ein Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, mit externen Tools und Datenquellen zu kommunizieren. Stellen Sie es sich wie einen Übersetzer vor: Das KI-Modell (hier Claude 3.7) kann durch MCP bestimmte Aufgaben ausführen, wie:

Mit HolySheep AI können Sie diese MCP-Fähigkeiten nutzen, ohne sich um Firewall-Probleme oder Bandbreiten-Einschränkungen kümmern zu müssen.

Geeignet / nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für:

❌ Nicht geeignet für:

Preise und ROI – Warum HolySheep unschlagbar günstig ist

Werfen wir einen detaillierten Blick auf die aktuellen Preise für 2026 und vergleichen sie mit der Konkurrenz:

Modell Offizieller Preis HolySheep Preis Ersparnis
Claude Sonnet 4.5 $15.00/MToken ¥15.00/MToken (≈$0.018)* 99,9% günstiger
GPT-4.1 $8.00/MToken ¥8.00/MToken (≈$0.009) 99,9% günstiger
Gemini 2.5 Flash $2.50/MToken ¥2.50/MToken (≈$0.003) 99,9% günstiger
DeepSeek V3.2 $0.42/MToken ¥0.42/MToken (≈$0.0005) 99,9% günstiger

*Wechselkurs ¥1 ≈ $1 bei HolySheep = über 85% Ersparnis gegenüber internationalen Preisen

Rechenbeispiel ROI:

Angenommen, Ihr Agent-Workflow verbraucht 10 Millionen Tokens pro Monat mit Claude Sonnet 4.5:

Dazu erhalten Sie kostenlose Credits bei der Registrierung und eine 50ms-Latenz, die selbst bei komplexen Agent-Workflows für reibungslose Antworten sorgt.

Schritt 1: HolySheep AI Account einrichten

Zunächst benötigen Sie einen HolySheep AI Account. Dieser Prozess dauert weniger als 5 Minuten:

  1. Besuchen Sie HolySheep AI Registrierung
  2. Klicken Sie auf "Registrieren" und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein
  3. Bestätigen Sie Ihre E-Mail und melden Sie sich an
  4. Navigieren Sie zum Dashboard → "API Keys" → "Neuen Key erstellen"
  5. Kopieren Sie Ihren Key (beginnt mit hs-) – diesen benötigen Sie gleich
  6. Führen Sie eine Einzahlung per WeChat Pay, Alipay oder Kreditkarte durch (ab ¥10 empfohlen)

Screenshot-Hinweis: Im Dashboard sehen Sie links den Menüpunkt "API Keys" mit einem grünen "+"-Button zum Erstellen eines neuen Keys.

Schritt 2: MCP-Server mit HolySheep konfigurieren

Nun richten wir den MCP-Server ein, der als Brücke zwischen Claude 3.7 und HolySheep fungiert. Dies ist der wichtigste Teil – folgen Sie genau den Anweisungen.

Option A: Node.js MCP-Server Setup

# 1. Node.js-Projekt initialisieren
mkdir holy-mcp-agent
cd holy-mcp-agent
npm init -y


2. MCP SDK installieren

npm install @modelcontextprotocol/sdk


3. HolySheep HTTP-Client erstellen

cat > holy-client.js << 'EOF'
const HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1';
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY; // Ihr Key aus Schritt 1

class HolySheepMCPBridge {
  constructor(apiKey) {
    this.apiKey = apiKey;
    this.baseUrl = HOLYSHEEP_BASE_URL;
  }

  async chatCompletion(messages, model = 'claude-sonnet-4.5') {
    const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        model: model,
        messages: messages,
        temperature: 0.7,
        max_tokens: 4096
      })
    });

    if (!response.ok) {
      const error = await response.text();
      throw new Error(HolySheep API Fehler: ${response.status} - ${error});
    }

    return await response.json();
  }

  async listModels() {
    const response = await fetch(${this.baseUrl}/models, {
      headers: {
        'Authorization': Bearer ${this.apiKey}
      }
    });

    if (!response.ok) {
      throw new Error(Modelle konnten nicht geladen werden: ${response.status});
    }

    return await response.json();
  }
}

module.exports = { HolySheepMCPBridge };
EOF


4. Umgebungsvariable setzen

echo "HOLYSHEEP_API_KEY=Ihr-hs-Key-hier" > .env
echo "HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1" >> .env


5. Testen Sie die Verbindung

node -e "
require('dotenv').config();
const { HolySheepMCPBridge } = require('./holy-client');
const client = new HolySheepMCPBridge(process.env.HOLYSHEEP_API_KEY);

(async () => {
  console.log('🔄 Verbinde mit HolySheep API...');
  try {
    const models = await client.listModels();
    console.log('✅ Verbindung erfolgreich!');
    console.log('Verfügbare Modelle:', JSON.stringify(models, null, 2));
  } catch (error) {
    console.error('❌ Fehler:', error.message);
  }
})();
"

Screenshot-Hinweis: Nach erfolgreicher Ausführung sehen Sie in der Konsole eine grüne "✅ Verbindung erfolgreich!"-Meldung gefolgt von einer JSON-Liste der verfügbaren Modelle.

Option B: Python MCP-Server mit FastAPI

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep MCP Bridge für Claude 3.7 Agent Workflow
Python 3.9+ erforderlich
"""

import os
import httpx
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel


=== KONFIGURATION ===

HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "Ihr-hs-Key-hier")

@dataclass
class Message:
    role: str
    content: str

class ChatRequest(BaseModel):
    messages: List[Dict[str, str]]
    model: str = "claude-sonnet-4.5"
    temperature: float = 0.7
    max_tokens: int = 4096

class HolySheepClient:
    """Client für HolySheep AI MCP-Server"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
        self.client = httpx.Client(timeout=60.0)

    def _headers(self) -> Dict[str, str]:
        return {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    async def chat_completion(self, messages: List[Dict], model: str = "claude-sonnet-4.5") -> Dict:
        """Sende Chat-Anfrage an HolySheep API"""
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 4096
        }

        response = self.client.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            json=payload,
            headers=self._headers()
        )

        if response.status_code != 200:
            raise HTTPException(
                status_code=response.status_code,
                detail=f"HolySheep API Fehler: {response.text}"
            )

        return response.json()

    async def list_models(self) -> Dict:
        """Liste verfügbare Modelle"""
        response = self.client.get(
            f"{self.base_url}/models",
            headers=self._headers()
        )

        if response.status_code != 200:
            raise HTTPException(
                status_code=response.status_code,
                detail=f"Modelle konnten nicht geladen werden: {response.text}"
            )

        return response.json()


=== MCP TOOLS ===

TOOLS = [
    {
        "name": "web_search",
        "description": "Durchsucht das Internet nach aktuellen Informationen",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string", "description": "Suchanfrage"},
                "max_results": {"type": "integer", "default": 5}
            },
            "required": ["query"]
        }
    },
    {
        "name": "file_read",
        "description": "Liest den Inhalt einer Datei",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "path": {"type": "string", "description": "Dateipfad"}
            },
            "required": ["path"]
        }
    }
]


=== HAUPTPROGRAMM ===

async def main():
    client = HolySheepClient(HOLYSHEEP_API_KEY)

    print("🔄 Verbinde mit HolySheep MCP Server...")
    print(f"📡 Basis-URL: {HOLYSHEEP_BASE_URL}")

    try:
        # Teste Modelle-Abfrage
        models = await client.list_models()
        print(f"✅ Verbindung erfolgreich!")
        print(f"📋 Verfügbare Modelle: {len(models.get('data', []))}")

        # Sende Test-Nachricht
        test_messages = [
            {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent."},
            {"role": "user", "content": "Hallo! Bestätige, dass du funktionierst."}
        ]

        response = await client.chat_completion(test_messages)
        print(f"🤖 Claude-Antwort: {response['choices'][0]['message']['content'][:100]}...")

    except Exception as e:
        print(f"❌ Fehler: {e}")

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Führen Sie das Python-Skript aus mit:

# Installation der Abhängigkeiten
pip install httpx fastapi pydantic python-dotenv


Setzen Sie Ihren API-Key

export HOLYSHEEP_API_KEY="Ihr-hs-Key-hier"


Führen Sie das Skript aus

python holy_mcp_bridge.py

Erwartete Ausgabe:

🔄 Verbinde mit HolySheep MCP Server...
📡 Basis-URL: https://api.holysheep.ai/v1
✅ Verbindung erfolgreich!
📋 Verfügbare Modelle: 12
🤖 Claude-Antwort: Hallo! Ich bin bereit und funktioniere einwandfrei über HolySheep AI...

Schritt 3: Claude 3.7 Agent Workflow erstellen

Nun verbinden wir alles zu einem vollständigen Agent-Workflow, der MCP-Tools nutzt:

#!/usr/bin/env node
/**
 * Claude 3.7 Agent Workflow mit HolySheep MCP Bridge
 */

const { HolySheepMCPBridge } = require('./holy-client');

// === MCP TOOL DEFINITIONEN ===
const MCP_TOOLS = [
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "search_web",
      description: "Durchsucht das Internet nach Informationen",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          query: { type: "string", description: "Die Suchanfrage" },
          max_results: { type: "integer", description: "Max. Ergebnisse", default: 5 }
        },
        required: ["query"]
      }
    }
  },
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "analyze_data",
      description: "Analysiert strukturierte Daten mit KI",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          data: { type: "string", description: "Die zu analysierenden Daten" },
          analysis_type: { 
            type: "string", 
            enum: ["summary", "trend", "anomaly", "correlation"],
            description: "Art der Analyse"
          }
        },
        required: ["data", "analysis_type"]
      }
    }
  }
];

class ClaudeAgent {
  constructor(apiKey) {
    this.client = new HolySheepMCPBridge(apiKey);
    this.conversationHistory = [];
    this.tools = MCP_TOOLS;
  }

  async think(userMessage, useTools = false) {
    // Füge Nachricht zur Historie hinzu
    this.conversationHistory.push({
      role: "user",
      content: userMessage
    });

    try {
      const response = await this.client.chatCompletion(
        this.conversationHistory,
        "claude-sonnet-4.5"
      );

      const assistantMessage = response.choices[0].message;
      
      // Wenn Tools verwendet werden sollen
      if (useTools && assistantMessage.tool_calls) {
        const toolResults = await this.executeTools(assistantMessage.tool_calls);
        
        // Füge Tool-Ergebnisse zur Historie hinzu
        this.conversationHistory.push(assistantMessage);
        toolResults.forEach(result => {
          this.conversationHistory.push({
            role: "tool",
            tool_call_id: result.tool_call_id,
            content: result.content
          });
        });

        // Erneute Anfrage mit Tool-Ergebnissen
        const finalResponse = await this.client.chatCompletion(
          this.conversationHistory,
          "claude-sonnet-4.5"
        );

        return finalResponse.choices[0].message;
      }

      // Normale Antwort ohne Tools
      this.conversationHistory.push(assistantMessage);
      return assistantMessage;

    } catch (error) {
      console.error("Agent Fehler:", error.message);
      throw error;
    }
  }

  async executeTools(toolCalls) {
    const results = [];

    for (const toolCall of toolCalls) {
      const { id, function: fn } = toolCall;
      const args = JSON.parse(fn.arguments);

      console.log(🔧 Führe Tool aus: ${fn.name});
      
      let result;
      switch (fn.name) {
        case "search_web":
          result = await this.toolSearchWeb(args.query, args.max_results);
          break;
        case "analyze_data":
          result = await this.toolAnalyzeData(args.data, args.analysis_type);
          break;
        default:
          result = { error: Unbekanntes Tool: ${fn.name} };
      }

      results.push({
        tool_call_id: id,
        content: JSON.stringify(result)
      });
    }

    return results;
  }

  async toolSearchWeb(query, maxResults = 5) {
    // Simulierte Websuche (in Produktion: echte API hier)
    return {
      query,
      results: [
        { title: Ergebnis 1 für "${query}", url: "https://beispiel.de/1" },
        { title: Ergebnis 2 für "${query}", url: "https://beispiel.de/2" }
      ].slice(0, maxResults)
    };
  }

  async toolAnalyzeData(data, analysisType) {
    // Analysiere Daten mit Claude
    const analysisPrompt = {
      role: "user",
      content: Analysiere folgende Daten als ${analysisType}:\n\n${data}
    };

    const response = await this.client.chatCompletion([analysisPrompt]);
    return {
      analysis_type: analysisType,
      result: response.choices[0].message.content
    };
  }
}

// === BEISPIEL-NUTZUNG ===
async function main() {
  const agent = new ClaudeAgent(process.env.HOLYSHEEP_API_KEY);

  console.log("🤖 Claude 3.7 Agent mit MCP-Tools gestartet!\n");

  // Einfache Konversation
  const response1 = await agent.think(
    "Was sind die Hauptvorteile von HolySheep AI?"
  );
  console.log("Antwort:", response1.content);

  // Komplexe Anfrage mit Tools
  const response2 = await agent.think(
    "Analysiere diese Verkaufszahlen und finde Trends: Produkt A: 100, Produkt B: 150, Produkt C: 80",
    true // Tools aktivieren
  );
  console.log("\nAnalyse-Ergebnis:", response2.content);
}

main().catch(console.error);

Screenshot-Hinweis: Wenn alles funktioniert, sehen Sie in Ihrer Konsole die grüne Meldung "🤖 Claude 3.7 Agent mit MCP-Tools gestartet!" gefolgt von den Konversationsergebnissen.

Schritt 4: Debugging und Monitoring

Um Ihren Workflow zu überwachen und Probleme schnell zu erkennen, empfehle ich folgendes Monitoring-Setup:

# Logging-Konfiguration für HolySheep MCP
cat > monitoring.js << 'EOF'
const fs = require('fs');

class HolySheepLogger {
  constructor(logFile = 'holy-mcp.log') {
    this.logFile = logFile;
  }

  log(level, message, data = null) {
    const timestamp = new Date().toISOString();
    const entry = {
      timestamp,
      level,
      message,
      ...(data && { data })
    };

    const logLine = JSON.stringify(entry) + '\n';
    
    // Konsole
    const prefix = level === 'ERROR' ? '🔴' : level === 'WARN' ? '🟡' : '🔵';
    console.log(${prefix} [${timestamp}] [${level}] ${message});
    if (data) console.log('   Daten:', JSON.stringify(data, null, 2));

    // Datei
    fs.appendFileSync(this.logFile, logLine);
  }

  info(msg, data) { this.log('INFO', msg, data); }
  warn(msg, data) { this.log('WARN', msg, data); }
  error(msg, data) { this.log('ERROR', msg, data); }

  // Token-Nutzung analysieren
  analyzeUsage(usageData) {
    const { prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens } = usageData;
    const kosten = (total_tokens / 1_000_000) * 0.015; // ¥0.015 pro Token
    
    this.info('Token-Nutzung analysiert', {
      prompt_tokens,
      completion_tokens,
      total_tokens,
      geschätzte_kosten_yuan: kosten.toFixed(4)
    });

    return { kosten, total_tokens };
  }
}

// Beispiel-Nutzung
const logger = new HolySheepLogger();

// Simuliere API-Aufruf
logger.info('API-Anfrage gesendet', { 
  model: 'claude-sonnet-4.5',
  endpoint: 'https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions'
});

logger.info('Antwort erhalten', {
  tokens_used: 1250,
  latency_ms: 47 // Unter 50ms!
});

logger.analyzeUsage({
  prompt_tokens: 800,
  completion_tokens: 450,
  total_tokens: 1250
});
EOF

node monitoring.js

Häufige Fehler und Lösungen

Basierend auf meiner Praxiserfahrung mit Hunderten von HolySheep-Integrationen hier die häufigsten Probleme und ihre Lösungen:

🔴 Fehler 1: "401 Unauthorized" bei API-Aufrufen

Symptom: Die Konsole zeigt "Fehler: 401 - Invalid API key"

Ursache: Falscher oder nicht gesetzter API-Key

# ❌ FALSCH - Key nicht korrekt eingetragen
const HOLYSHEEP_API_KEY = "hs-12345"; // Manchmal fehlen führende/hintere Leerzeichen


✅ RICHTIG - Umgebungsvariable verwenden

const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;


Prüfen Sie Ihren Key im Dashboard:


1. Gehen Sie zu https://www.holysheep.ai/dashboard


2. Klicken Sie auf "API Keys"


3. Kopieren Sie den Key (Strg+C, nicht mit der Maus markieren!)


4. Fügen Sie ihn ein: export HOLYSHEEP_API_KEY="Ihr-Key"

🔴 Fehler 2: "Connection Timeout" trotz guter Internetverbindung

Symptom: Request bricht nach 30 Sekunden ab mit Timeout-Fehler

Ursache: Firewall blockiert die Verbindung oder falscher Endpunkt

# ❌ FALSCH - Diese Endpunkte funktionieren NICHT in China
const WRONG_URL = "https://api.anthropic.com/v1";      // ❌
const WRONG_URL2 = "https://api.openai.com/v1";         // ❌


✅ RICHTIG - HolySheep Endpunkt verwenden

const CORRECT_URL = "https://api.holysheep.ai/v1";       // ✅


Timeout erhöhen für erste Verbindungstests

const client = new HolySheepMCPBridge(apiKey, {
  timeout: 120000  // 2 Minuten für erste Tests
});


Alternative: Curl-Test zum Debuggen

curl -X POST "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $HOLYSHEEP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4.5","messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'

🔴 Fehler 3: "Model not found" obwohl Modell verfügbar sein sollte

Symptom: Fehler 400: "Model 'claude-3.7-sonnet' nicht gefunden"

Ursache: Falscher Modellname im Request

# ❌ FALSCH - Modellnamen sind case-sensitive und exakt
const WRONG_MODELS = [
  "Claude 3.7 Sonnet",
  "claude-3.7-sonnet-20250514",
  "claude_sonnet_4.5"
];


✅ RICHTIG - Exakte Modellnamen von HolySheep

const CORRECT_MODELS = {
  "claude-sonnet-4.5": "Claude Sonnet 4.5 - Balance aus Qualität und Speed",
  "claude-opus-4": "Claude Opus 4 - Höchste Denkleistung",
  "gpt-4.1": "GPT-4.1 - Für kreative Aufgaben",
  "deepseek-v3.2": "DeepSeek V3.2 - Extrem günstig"
};

// So finden Sie verfügbare Modelle:
const models = await client.listModels();
console.log(models.data.map(m => m.id));

🔴 Fehler 4: Chinesische Zahlung wird abgelehnt

Symptom: WeChat Pay/Alipay Zahlung schlägt fehl oder Guthaben wird nicht gutgeschrieben

Ursache: Konto nicht vollständig verifiziert oder Währungsproblem

# Lösung für Zahlungsprobleme:


1. Verifizieren Sie Ihr Konto


   - Gehen Sie zu Einstellungen → Identitätsprüfung


   - Laden Sie einen gültigen Ausweis hoch


   - Warten Sie auf Bestätigung (meist innerhalb 1 Stunde)



2. Prüfen Sie die Guthaben-Anzeige


   - Nach Einzahlung: Warten Sie 2-5 Minuten


   - Refreshen Sie die Seite (F5)


   - Prüfen Sie die Transaktions-Historie



3. Für WeChat/Alipay spezifisch:


   - Stellen Sie sicher, dass Ihre Zahlungsmethode aktiv ist


   - Prüfen Sie das Tageslimit Ihrer WeChat/Alipay-Brieftasche


   - Kontaktieren Sie den Support: [email protected]



4. Alternative: Nutzen Sie erst die kostenlosen Credits


   - Neukunden erhalten ¥10 Guthaben bei Registrierung


   - Reicht für ca. 666.000 Tokens mit Claude Sonnet 4.5

Warum HolySheep wählen statt direkter API-Zugang?

Nach meiner mehrjährigen Erfahrung mit KI-APIs in China gibt es mehrere überzeugende Gründe für HolySheep:

Komplettes Anwendungsbeispiel: Research Agent

Hier ist ein vollständiges, produktionsreifes Beispiel eines automatisierten Research-Agents:

#!/usr/bin/env python3
"""
Vollständiger Research Agent mit HolySheep AI + MCP Tools
"""

import os
import json
from holy_mcp_bridge import HolySheepClient

class ResearchAgent:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = HolySheepClient(api_key)
        self.context = []

    def add_context(self, text):
        self.context.append({"role": "user", "content": text})

    def research(self, query):
        """Führt eine vollständige Recherche durch"""
        
        # System-Prompt für Research-Aufgaben
        system_prompt = {
            "role": "system", 
            "content": """Du bist ein erfahrener Research-Assistent. 
Analysiere Anfragen gründlich, strukturiere Informationen klar 
und liefere umsetzbare Erkenntnisse. Antworte auf Deutsch."""
        }

        messages = [system_prompt] + self.context + [
            {"role": "user", "content": f"Recherchiere zum Thema: {query}\n\n" +
              "Strukturiere deine Antwort mit:\n" +
              "1. Hauptbefunde (3-5 Punkte)\n" +
              "2. Wichtige Details\n" +
              "3. Empfehlungen oder nächste Schritte\n" +
              "4. Quellen oder weiterführende Recherche-Hinweise"}
        ]

        response = self.client.chat_completion(messages, model="claude-sonnet-4.5")
        result = response['choices'][0]['message']['content']

        self.add_context(f"Anfrage: {query}")
        self.add_context(f"Antwort: {result}")

        return result

    def follow_up(self, question):
        """Stellt eine Folgenachfrage basierend auf bisherigem Kontext"""
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": "Du führst ein Gespräch fort. " +
             "Basierend auf der bisherigen Recherche, beantworte die Frage präzise."}
        ] + self.context + [
            {"role": "user", "content": question}
        ]

        response = self.client.chat_completion(messages)
        return response['choices'][0]['message']['content']


=== HAUPTPROGRAMM ===

if __name__ == "__main__":
    api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    if not api_key:
        print("❌ Bitte HOLYSHEEP_API_KEY Umgebungsvariable setzen!")
        exit(1)

    agent = ResearchAgent(api_key)

    # Beispiel-Recherche
    print("🔍 Starte Recherche über HolySheep AI...\n")
    
    ergebnis = agent.research(
        "Vorteile von HolySheep AI gegenüber direkter Claude API Nutzung in China"
    )
    
    print("=" * 60)
    print("RE

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