Integration Landscape

Gesamtbild der Integrationsarchitektur in meinGPT

Diese Seite erklärt das Architekturmodell. Wenn Du einfach nur einen Service verbinden willst, starte hier: Integrationen Startseite.

Das Gesamtbild

In meinGPT wird jede Integrationsart auf ein gemeinsames Laufzeitmodell reduziert:

LLM + Tool Calls als zentrales Integrationsnetz.

Dadurch lassen sich sehr unterschiedliche Systeme einheitlich betreiben, absichern und skalieren.

So fließen Anfragen
Assistenten & WorkflowsmeinGPT RuntimeConnector / DatenquelleExterne Systeme

Deine Optionen

Fünf Wege, externe Systeme an meinGPT anzubinden — vom No-Code-Connector bis zum eigenen MCP-Server.

Connectors

Vorgefertigte Anbindungen für Standard-Tools, direkt in der UI nutzbar.

Anwendungsfälle

Nachrichten sendenTickets erstellenCRM-Daten abrufen

Databases

Direkte Abfragen auf strukturierte Daten (z. B. SQL), inklusive Live-Zugriff.

Anwendungsfälle

Reports generierenDaten analysierenRecords aktualisieren

Data Pools

Macht Dokumente und Dateien durchsuchbar, damit Assistenten belastbar antworten.

Anwendungsfälle

Dokumente durchsuchenWissen abrufenFAQ beantworten

No-Code

Verbindet bestehende Automationen wie Make/Zapier mit meinGPT.

Anwendungsfälle

Workflows triggernDaten synchronisierenProzesse automatisieren

Custom MCP

Eigene Schnittstellen für interne APIs, Speziallogik oder Legacy-Systeme.

Anwendungsfälle

Legacy-Systeme anbindenCustom APIsSpezielle Protokolle

Direkter Vergleich

Welcher Weg deckt welche Fähigkeit ab? Orientierung — der genaue Umfang variiert je Connector und Zielsystem.

Lesen

  • Connectors
    Voll
  • Databases
    Voll
  • Data Pools
    Voll
  • No-Code
    Voll
  • Custom MCP
    Voll

Aktionen / Schreiben

  • Connectors
    Voll
  • Databases
    Voll
  • Data Pools
    Nicht passend
  • No-Code
    Voll
  • Custom MCP
    Voll

Live-Zugriff

  • Connectors
    Teilweise
  • Databases
    Voll
  • Data Pools
    Nicht passend
  • No-Code
    Teilweise
  • Custom MCP
    Voll

Nutzerrechte

  • Connectors
    Voll
  • Databases
    Teilweise
  • Data Pools
    Voll
  • No-Code
    Teilweise
  • Custom MCP
    Voll

Private Netze

  • Connectors
    Nicht passend
  • Databases
    Voll
  • Data Pools
    Voll
  • No-Code
    Teilweise
  • Custom MCP
    Voll

Einfaches Setup

  • Connectors
    Voll
  • Databases
    Teilweise
  • Data Pools
    Voll
  • No-Code
    Voll
  • Custom MCP
    Nicht passend
Volle Unterstützung · Teilweise · Meist nicht passend

Dieser Vergleich wurde von der SELECTCODE GmbH auf Basis öffentlich zugänglicher Informationen erstellt (Stand jeweils bei den Quellenangaben). Angaben zu Wettbewerbsprodukten wurden nach bestem Wissen recherchiert; Bewertungen geben unsere redaktionelle Einschätzung wieder. Alle genannten Marken sind Eigentum der jeweiligen Inhaber.

Berechtigungen, Identität und Netzwerkregeln gelten durchgängig für jede Integrationsart:

  • Berechtigungen (RBAC, Team-Sharing)
  • Identität (JWT, Audit-Trail)
  • Verbindungen (Cloud & On-Premise)

In 30 Sekunden: Was bedeutet das für mich?

  1. Du verbindest Systeme nicht einzeln pro Assistant, sondern über ein einheitliches Integrationsmodell.
  2. Dein Assistant entscheidet je nach Aufgabe, welches Tool bzw. welche Datenquelle genutzt wird.
  3. Sicherheit, Rechte und Netzwerkzugriffe gelten konsistent über alle Integrationsarten.

Sicherheits- und Zugriffsmodell (quer über alles)

Diese Schichten gelten für alle Integrationsarten:

  • Permissions & Assistant Sharing (User, Teams, Gruppen)
  • Identity Forwarding (JWT) für sichere Kontextweitergabe
  • Connections Cloud/On-Prem (IP Allowlisting, Enterprise Connection Network, VPN)

Typische Nutzerpfade

Ich will...Starte hier
Microsoft 365, Google, Jira, Confluence anbindenConnectors Overview
Dokumente/Dateien als Wissen durchsuchbar machenData Pools (RAG)
Datenbanken abfragenDatabases Overview
Eigene interne APIs anbindenCustom MCP
Private Systeme im Unternehmensnetz erreichenConnections (Cloud/On-Prem)

Wann welcher Baustein?

BausteinAnwendungsfall
ConnectorsAktionen in externen Tools ausführen (Slack, Jira, etc.)
DatabasesStrukturierte Daten gezielt abfragen (SQL, NoSQL)
Data Pools (RAG)Dokumentwissen durchsuchen und nutzen
No-CodeBestehende Prozessautomationen integrieren (Make, Zapier)
Custom MCPKundenspezifische Protokolle/Backends anbinden
Custom AI AppsEigene UI für geführte Spezial-Workflows

Cloud Standard vs. On-Prem Advanced

  • Standard: Für die meisten Teams reicht die Einrichtung über die meinGPT UI.
  • Advanced: On-Prem/Outpost ist für eigene Laufzeit- und Netzwerkkontrolle.

Weiterführend

War diese Seite hilfreich?