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Überblick über Connectors in MeinGPT

Connectors erweitern die Fähigkeiten Deiner Chats und KI-Assistenten, indem sie Dir ermöglichen, mit externen Systemen und Datenquellen zu interagieren.

Was sind Konnektoren?

Connectors sind standardisierte Schnittstellen, die es KI-Modellen ermöglichen:

  • Externe Daten abzurufen – Echtzeitinformationen aus verschiedenen Quellen
  • Aktionen auszuführen – Aufgaben in verbundenen Systemen durchführen
  • Kontext zu erweitern – Relevante Informationen für bessere Antworten
  • Workflows zu automatisieren – Komplexe Prozesse orchestrieren

Verfügbare Konnektoren

Alle Konnektoren im Überblick, gruppiert nach Anwendungsbereich:

Produktivität & Wissensmanagement

  • Google Workspace – Gmail, Google Kalender und Google Drive als eigenständige Connectors, im Nutzerkontext
  • Asana – Aufgaben, Projekte und Workspaces über den offiziellen Asana MCP-Server
  • Atlassian – Jira, Confluence und Compass über den Atlassian Rovo MCP-Server
  • Freshservice – Tickets, Requester, Assets und Lösungsartikel lesen sowie Tickets, Antworten und Notizen bearbeiten

Microsoft

  • Microsoft 365 – Outlook, Teams, SharePoint und OneDrive als vier eigenständige Konnektoren
  • Outlook Add-in – MeinGPT direkt in Outlook, für Nutzer:innen und Microsoft-365-Admins
  • Microsoft Entra ID – Nutzer, Gruppen und Organisationsstruktur lesen (dauerhaft schreibgeschützt)
  • Microsoft Dynamics 365 – Dynamics 365- und Dataverse-Daten durchsuchen und per SQL-artigen Leseabfragen auswerten
  • Microsoft OneNote – Notizbücher, Abschnitte und Seiten durchsuchen und lesen
  • Microsoft Planner – Aufgaben und Pläne lesen, anlegen und aktualisieren
  • Microsoft Power BI – Semantische Modelle per natürlicher Sprache abfragen, DAX ausführen
  • Microsoft To Do – Aufgabenlisten und Aufgaben lesen, erstellen, aktualisieren und abschließen

CRM & Vertrieb

  • HubSpot – Kontakte, Unternehmen, Deals und Tickets über den HubSpot MCP-Server
  • Salesforce – CRM-Daten abfragen (Leads, Opportunities, Accounts), Datensätze verwalten, SOQL-/SOSL-Abfragen ausführen

DevOps

  • GitHub – Repositories, Issues und Pull Requests
  • Linear – Issue-Tracking und Projektmanagement
  • Sentry – Fehlerberichte abrufen, DSNs verwalten, Autofix ausführen (Beta)

Finance

  • Stripe – Kunden, Zahlungen, Abonnements und Rechnungen verwalten
  • PayPal – Rechnungen erstellen, Zahlungen verarbeiten, Berichte generieren

Meetings

  • tl;dv – Meeting-Aufzeichnungen und Transkripte durchsuchen

Datenbanken

  • MCP Database – Direkte SQL-Abfragen gegen PostgreSQL, MySQL oder Microsoft SQL Server

Dokumentation

  • Context7 – Aktuelle Dokumentation und Code-Beispiele für Bibliotheken und Frameworks

Native Connector vs. Data Pool

Für Microsoft 365, Google Workspace sowie Atlassian gilt dasselbe Architekturprinzip:

  • Native Connector: Zugriff im Nutzerkontext mit User-Level-Permissions
  • Data Pool (RAG): Skalierbare Suche auf indexierten Datenbeständen

Wichtig: Bei Data-Pool-Setups bleiben die nativen User-Level-Permissions der jeweiligen Plattform nicht automatisch erhalten. Details dazu stehen jeweils unter „Large-Scale Suche mit Data Pools" auf der entsprechenden Connector-Seite und unter Data Pools (RAG).

Built-in Tools in Chats

Die grundlegenden Built-in Tools findest Du jetzt im Bereich Chats:

Konnektoren aktivieren

Direkt aus dem Chat

Sobald die KI in einem Gespräch einen Connector braucht, für den Dein Konto noch nicht verbunden ist, kannst Du ihn direkt im Chat verbinden – der Umweg über die Einstellungen entfällt.

Die KI zeigt einen Hinweis mit Button Verbinden bzw. Mit dem jeweiligen Dienst verbinden (z.B. Gmail, Google Calendar, Asana, Confluence).

Du autorisierst Dein Konto per OAuth im sich öffnenden Fenster.

Nach dem Verbinden setzt die KI die Aufgabe automatisch fort – ohne den Chat zu verlassen.

Einmal verbundene Dienste bleiben unter Einstellungen → Verbindungen zentral verwaltbar (trennen, erneut verbinden).

Im Chat per @-Menü

Bereits verbundene Connectoren kannst Du im Chat-Eingabefeld direkt per @ aufrufen — gleiches Muster wie Assistenten und Datenquellen.

Tippe @ im Chat-Eingabefeld. Es öffnet sich ein Auswahlmenü mit Deinen verbundenen Connectoren (z.B. Google Calendar, Microsoft Teams, eigene MCP-Server).

Wähle den gewünschten Connector aus. Er wird als @-Erwähnung in die Nachricht eingefügt und für diesen Chat aktiviert.

Aktive Connectoren erscheinen als Chips unterhalb des Eingabefelds — über das × auf dem Chip lässt sich der Connector wieder entfernen.

Hinweis

Der Connector muss vorher unter Einstellungen → Verbindungen oder über das „+"-Menü → Connectoren im Chat verbunden sein. Andernfalls erscheint er nicht in der @-Auswahl. Funktions-Berechtigungen (z.B. „nur Lesen" bei Outlook oder Teams) werden auch bei Aktivierung über das @-Menü respektiert.

Im Assistenten-Editor

Öffne den Assistenten-Editor

Navigiere zum Abschnitt "Tools"

Wähle die gewünschten Connectors

Konfiguriere die erforderlichen Parameter

Speichere den Assistenten

Eigene MCP Server

Du kannst auch eigene MCP Server integrieren:

Voraussetzungen

  • Öffentlich erreichbare URL
  • MCP-Protokoll-Implementierung
  • HTTPS-Verschlüsselung
  • Authentifizierung (optional)

Einrichtung

Server anlegen

Server über die Kachel „Eigenen MCP-Server hinzufügen" anlegen (Name + URL)

Anmeldedaten hinterlegen

OAuth (falls vom Server unterstützt) oder API-Key/Token als Header

Berechtigungen festlegen

Im Assistenten-Editor

Details inkl. Troubleshooting: Custom MCP Server Integration

Sicherheit

Berechtigungsmodell

  • Tool-Level – Welche Tools darf der Assistent nutzen?
  • Operation-Level – Welche Aktionen sind erlaubt?
  • Data-Level – Auf welche Daten darf zugegriffen werden?
  • User-Level – Wer darf welche Tools nutzen?

Best Practices

Minimale Berechtigungen

Nur notwendige Rechte vergeben

Audit-Logging

Alle Tool-Nutzungen protokollieren

Sichere Verbindungen

Immer HTTPS/TLS verwenden

Secrets Management

API-Keys sicher speichern

Rate Limiting

Missbrauch verhindern

Beispielprompts

Es gibt keinen festen Assistenten-Typ wie „Business Intelligence" oder „Recherche-Assistent" – welche Connectors Du in einem Assistenten kombinierst, bestimmt, was er kann. Ein paar konkrete Beispiele aus den einzelnen Connector-Seiten:

"Wie viele Opportunities sind diesen Monat im Stage 'Negotiation' und was ist deren Gesamtwert?" (Salesforce)
"Was waren letztes Quartal unsere zehn umsatzstärksten Produkte?" (MCP Database)
"Zeig mir die zuletzt aktiven Kontakte aus HubSpot und fasse die letzten Aktivitäten der Firma 'Beispiel GmbH' zusammen" (HubSpot)

Weitere Beispiele findest Du direkt auf der jeweiligen Connector-Seite unter „Anwendungsbeispiele" bzw. „Verwendungsbeispiele".

Nutzung im Blick behalten

Prompt- und Kostenauswertungen sind nicht Teil der Connector-Konfiguration, sondern Teil des Admin-Bereichs: Das KI-Cockpit zeigt Prompts, aktive Nutzer und – auf nutzungsbasierten Tarifen – Kosten nach Nutzer und Modell.

Troubleshooting

Häufige Probleme

Tool antwortet nicht:

  • Verbindung prüfen
  • Timeouts erhöhen
  • Logs analysieren

Tool funktioniert einmal, dann nicht mehr:

  • Sende die nächste Nachricht im selben Chat und versuche den Tool-Aufruf erneut – jede neue Nachricht baut die Tool-Verbindung neu auf, wodurch eine zwischenzeitlich abgelaufene Autorisierung oft automatisch erneuert wird.
  • Schlägt der Aufruf weiterhin fehl, öffne den Tool-Auswahldialog (@ im Eingabefeld) oder gehe zu Einstellungen → Verbindungen und verbinde das betroffene Tool erneut – die gespeicherte Autorisierung (insbesondere bei OAuth) konnte nicht automatisch erneuert werden.
  • Bleibt das Problem bestehen, wende Dich mit dem betroffenen Chat-Link an den Support.

Unerwartete Ergebnisse:

  • Tool-Konfiguration überprüfen
  • Berechtigungen validieren
  • Input-Format prüfen

Weitere Informationen

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