Für Entwickler

Bau Moderation in alles ein.

Hush schützt Instagram, Facebook und YouTube nativ aus dem Dashboard. Aber Spam hört nicht bei Social Media auf, und nicht jeder Workflow lebt in einem SaaS-Dashboard. Unsere REST-API, unser MCP-Server und unsere CLI lassen jede Plattform, jedes interne Tool und jeden KI-Agenten dieselbe Erkennungs-Engine nutzen.

Early Access · in der EU gehostet · 5.000 Kommentare gratis zum Ausprobieren

01 · REST-API

Klassifiziere jeden Text mit einem einzigen Aufruf.

Schick einen Kommentar, bekomm ein Urteil. Kein SDK zum Installieren, kein Schema zum Lernen, nur ein POST-Request und eine JSON-Antwort mit Urteil, Score und Begründung.

AnfragePOST
curl -X POST https://api.usehush.io/v1/classify \
  -H "Authorization: Bearer sk_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Check my profile 😍🔥 link in bio",
    "platform": "instagram",
    "author": {
      "followers": 47,
      "following": 2,
      "posts": 3,
      "has_avatar": true
    }
  }'
Antwort200 OK
{
  "verdict": "SPAM",
  "score": 94,
  "category": "sexual_content",
  "explanation": "Sexual content lure with profile redirect; author signals consistent with throwaway account",
  "deciding_tier": "tier1_rules",
  "duration_ms": 12
}
  • Autor-Kontext ist optional, Follower-Zahlen und Avatar-Status verbessern die Genauigkeit bei Grenzfällen
  • ~10–50 ms typische Antwortzeit, die meisten Kommentare werden schon in Tier 1 (Regeln) entschieden, ohne je das LLM zu erreichen
  • Mehrsprachig, zum Start Englisch, Deutsch, Spanisch, Portugiesisch und Französisch
  • Echtzeit, wo die Plattform es erlaubt: auf Kanälen mit Webhooks (Instagram) handelt Hush in dem Moment, in dem ein Kommentar eintrifft; auf Kanälen ohne (YouTube) fragt es laufend ab

02 · MCP-Server

Lass deine KI-Agenten Hush direkt aufrufen.

Hush bringt einen Model-Context-Protocol-Server mit. Füg ihn zu Claude Desktop, Cursor oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Agenten hinzu, und deine KI klassifiziert Kommentare als natives Tool, ohne Glue-Code, ohne Wrapper-Service.

Claude Desktop: benutzerdefinierten Connector hinzufügen
Settings → Connectors → Add custom connector

  Name:  Hush
  URL:   https://mcp.usehush.io/mcp

Klick auf Connect, melde dich bei Hush an und wähl einen Workspace.
Hush erledigt den Rest über OAuth, keine Schlüssel zum Kopieren.
Claude Code / mcp-remote (API-Schlüssel)
{
  "mcpServers": {
    "hush": {
      "url": "https://mcp.usehush.io/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer sk_..."
      }
    }
  }
}
Dann sprich mit deinem Agenten
Du:     Ich habe diese 6 Kommentare unter dem gestrigen Launch-Post.
        Behalten, ausblenden oder antworten?

        1. "Congrats!! Been waiting for this 🙌"
        2. "Just wired the team — when's the AMA?"
        3. "DM me @crypto_signals_pro for 10x returns"
        4. "Where can I read the changelog?"
        5. "🎁 You've been selected! Claim at bit.ly/free-iphone"
        6. "looks slow tbh, has anyone benchmarked it?"

Claude: Habe jeden durch Hush laufen lassen. Das würde ich tun:

        Behalten (3):   #1 Fan-Reaktion, #2 echte Frage,
                        #4 Produktanfrage.
        Ausblenden (2): #3 Telegram-Krypto-Scam (94/100),
                        #5 Fake-Gewinnspiel mit Kurz-Link (96/100).
        Antworten (1):  #6 kritisch, aber legitim (Hush sagt
                        8/100, kein Spam). Eine durchdachte Antwort lohnt sich.

        Soll ich die Antwort auf #6 entwerfen oder nur die Ausblendungen bestätigen?
  • Native Tool-Calls, verfügbar als hush.classify, hush.classify_batch, hush.explain
  • Bring deine eigene Moderationslogik mit, Agenten kombinieren das Urteil von Hush mit deiner eigenen Policy und handeln über die Tools, die sie sonst haben
  • Funktioniert mit Claude, Cursor, Continue, OpenAI-Agenten, mit allem, was MCP spricht

03 · CLI

Schleus Kommentare direkt aus deinem Terminal durch Hush.

Ein schlanker Client für die gehostete API, keine Engine zum Installieren, nichts zum Laufenhalten. Praktisch, um vorhandene Daten stapelweise zu prüfen oder Spam-Erkennung in eine CI/CD-Pipeline einzubauen.

Installieren & authentifizieren
npm install -g usehush-cli
export HUSH_API_KEY=sk_...   # from Settings → Developers
Einen einzelnen Kommentar klassifizieren
hush classify "DM me on Telegram @crypto_profits"
Eine JSON-Datei stapelweise verarbeiten
hush classify --file comments.json --json

Was Leute damit bauen

Überall jenseits deiner verbundenen Kanäle

TikTok, dein eigenes Community-Forum, Discord, In-App-Chat. Wenn du nutzergenerierten Text hast, kann Hush ihn klassifizieren.

Eigene Moderations-Workflows

Kombinier das Urteil von Hush mit deinen Geschäftsregeln. Blend Spam automatisch aus, kennzeichne unsichere Fälle für die menschliche Prüfung, leite nach Kategorie weiter. Deine Logik, unsere Erkennung.

KI-Agenten, die moderieren

Bau Agenten, die Kommentarbereiche triagieren, Antworten an legitime Nutzer entwerfen und aus deinem Feedback lernen. Der MCP-Server macht Hush zu einem erstklassigen Tool.

CI für Inhaltsqualität

Lass Hush in der CI gegen Test-Fixtures laufen. Fang Regressionen in deinen eigenen Inhaltsfiltern ab, bevor sie live gehen. Die CLI ist genau dafür gebaut.

Aktuell im Early Access.

Die gehostete API, MCP und CLI werden zusammen mit dem Hush-Launch an Early-Access-Nutzer ausgerollt. Wenn du einen Schlüssel möchtest, solange wir noch in der Testphase sind: Die Warteliste ist dieselbe wie für das Produkt.

Auf die WartelisteSchreib uns deinen Use Case