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Ihre Atlassian-Daten: bereit für Rovo, Claude und ChatGPT

Der Teamwork Graph ist der Datenlayer unter Ihrem Atlassian-Stack – nutzbar in Rovo, Claude, ChatGPT oder eigenen Skripten.

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Was Sie davon haben

Mehr aus Ihren Atlassian-Daten – ohne neues Tool

Der Teamwork Graph macht vorhandenes Wissen für AI nutzbar. Vier konkrete Ergebnisse:

  • Bessere AI-Antworten, ohne ständige Erklärung

    Claude, ChatGPT & Co. greifen direkt auf Jira, Confluence und Co. zu – nutzen Sie Ihren Kontext, anstatt immer wieder dieselben Dinge erklären zu müssen.

  • Freie Wahl Ihrer AI

    Ihre Daten sind nicht an Rovo gebunden. Wechseln Sie das Modell – Ihre Daten mit dem Teamwork Graph bleiben gleich.

  • Sicher ab Tag eins

    Jede Antwort respektiert bestehende Berechtigungen – automatisch, über jeden Zugriffsweg.

  • Ein Datenlayer, vier Wege

    Rovo, MCP-Server, CLI oder GraphQL – jedes Team nutzt den Weg, der zu ihm passt.

In zwei Minuten erklärt

Die Daten haben Sie schon

Warum der Teamwork Graph kein neues Tool ist, sondern das, was in Ihrem Atlassian-Stack längst entsteht – und was ihn seit 2026 für jede AI erreichbar macht.

Ihr Einstieg

Welche Situation passt zu Ihnen?

Vier Zugriffswege auf dieselben Daten – wählen Sie den, der zu Ihrem Arbeitsalltag passt.

  • „Ich arbeite täglich in Atlassian.“

    Ihr WegRovo

    Native Atlassian-AI: Search, Chat, Agents & Studio – in allen Cloud-Plänen enthalten.

    • Smart Answers in Confluence
    • AI-Agents in Jira
    • Service-Triage in JSM

  • „Wir nutzen schon Claude oder ChatGPT.“

    Ihr WegMCP-Server

    Der Rovo MCP Server bringt Ihre Atlassian-Daten direkt in externe LLM-Clients.

    • Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code Copilot
    • getTeamworkGraphContext & getTeamworkGraphObject

  • „Ich baue eigene Agents & Pipelines.“

    Ihr WegTeamwork Graph CLI

    Über 300 Befehle für strukturierten Lese- und Schreibzugriff – mit Admin-Kontrolle.

    • Coding-Agents & DevOps
    • Reporting & Automatisierung
    • CI/CD-Workflows

  • „Wir bauen Apps auf unseren Daten.“

    Ihr WegGraphQL & Cypher APIs

    Direkter Datenzugriff für Custom-Apps, Dashboards und Analytics.

    • GraphQL: Objekte & Beziehungen
    • Cypher: Pfadanalysen im Graph

Der Wendepunkt

Atlassian stellt Ihre Daten Ihrer AI zur Verfügung

Seit Mai 2026 ist der Teamwork Graph kein Rovo-internes Feature mehr, sondern eine offene Plattform. Der Hebel: Datensouveränität statt Tool-Lock-in.

Mai 2026
Offen für externe AI: Claude, ChatGPT, Cursor und Copilot greifen direkt zu.
150 Mrd.
Objekte und Beziehungen plattformweit im Teamwork Graph.
80+
Quellen lassen sich über Connectors anbinden.
4 Wege
Rovo, MCP-Server, CLI und GraphQL – ein Datenlayer.

Quellen: Atlassian, „Teamwork Graph: The context engine behind your AI – everywhere” (Mai 2026) | Seibert Solutions, „Atlassian Team ’26: Die wichtigsten Ankündigungen” (Mai 2026)

Datenquellen

Ein Graph, der Ihr ganzes Wissen verbindet

Objects, Relationships und Connectors verknüpfen Atlassian-eigene und externe Quellen zu einem semantischen Netz.

Atlassian-eigene Quellen

Jira
Work Items, Sprints, Workflows
Confluence
Seiten, Spaces, Entscheidungen
Jira Service Management
Tickets, Assets, CMDB
Bitbucket
Repos, PRs, Commits
Loom
Videos & Transkripte
Goals & Topics
OKRs, strategische Ziele

Teamwork
Graph

Extern anbindbare Quellen

Microsoft 365
SharePoint, Teams, Outlook
Google Workspace
Drive, Docs, Gmail
Code-Hosting
GitHub, GitLab
Messaging
Slack, Microsoft Teams
Weitere SaaS
Figma, Notion, Salesforce
Eigene Systeme
Per Connector-API

Atlassian-eigen · 6 QuellenExtern anbindbar · 80+ Quellen

Welche Quellen laufen bei Ihnen zusammen?

30 Minuten, kostenlos – wir schauen gemeinsam auf Ihre Systeme und den passenden Zugriffsweg.

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Sicherheit & Governance

Permissions bleiben durchgängig gewahrt

Der Graph erfindet keine neuen Berechtigungen – er übernimmt Ihre bestehenden. Über jeden einzelnen Zugriffsweg.

  • Native Übernahme

    Jira-, Confluence- und Space-Berechtigungen gelten unverändert weiter.

  • Last-Mile-Verification

    Jede einzelne AI-Antwort wird gegen die Rechte der anfragenden Person geprüft.

  • Audit-Logging

    Alle Agent-Aktionen werden protokolliert – auch über externe Clients.

  • Admin-Kontrolle

    Connectors, CLI- und MCP-Zugriffe bleiben zentral steuerbar.

FAQ

Häufige Fragen zum Teamwork Graph

Von der Definition bis zur Integration eigener Agents – hier finden Sie Antworten.

Was ist der Atlassian Teamwork Graph?

Der Teamwork Graph ist der einheitliche Datenlayer unter Ihrem Atlassian-Stack mit rund 150 Mrd. Objekten und Beziehungen. Er entsteht automatisch aus Ihren Tools – separate Importe sind nicht nötig. Atlassian beschreibt ihn offiziell als „unified data layer that connects teamwork data from across Atlassian apps”.

Muss ich Rovo nutzen, um zu profitieren?

Nein. Seit Mai 2026 hat Atlassian den Graph für externe Konsumenten geöffnet. Sie können Claude, ChatGPT oder eigene Agents über MCP, CLI oder API direkt auf Ihre Atlassian-Daten zugreifen lassen, ohne Rovo aktiv zu nutzen. Rovo ist eine bequeme Standard-Option, aber nicht die einzige.

Wie funktioniert die MCP-Integration konkret?

Der Rovo MCP Server stellt zwei Tools zur Verfügung: getTeamworkGraphContext liefert zu einer Anfrage den relevanten Kontext aus dem Graph, getTeamworkGraphObject ruft ein einzelnes Objekt mit allen Details ab. Jeder MCP-kompatible Client kann sich verbinden und diese Tools nutzen. Authentifizierung läuft über Atlassian-Cloud-Credentials, Permissions werden respektiert.

Wie bleiben Berechtigungen respektiert?

Der Graph übernimmt bestehende Jira-Projekt- und Confluence-Space-Berechtigungen nativ. Bei jeder einzelnen KI-Antwort prüft eine Last-Mile-Verification, was die fragende Person tatsächlich sehen darf. Das gilt für alle Zugriffswege: Rovo, MCP-Clients, CLI und API. Hat eine Person in Jira keinen Zugriff auf ein Projekt, sieht sie es auch in keinem KI-Tool.

Wie nutze ich den Graph für Automatisierungen?

Drei Wege: Über die Teamwork Graph CLI lassen sich Befehle direkt aus dem Terminal oder aus CI/CD-Pipelines aufrufen, ideal für Coding-Agents und Reporting. Über die GraphQL-API können Sie Custom-Apps oder Dashboards bauen, die strukturiert auf den Graph zugreifen. Über den MCP Server kann ein eigener Agent auf Claude- oder GPT-Basis den Kontext aus dem Graph nutzen, um komplexe Aufgaben auszuführen.

Was kostet die Nutzung des Teamwork Graph?

Der Teamwork Graph ist Teil der Atlassian Cloud-Plattform und in allen Cloud-Plänen (Standard, Premium, Enterprise) enthalten. Auch Rovo ist inklusive. Externe MCP-Clients oder eigene API-Nutzung verursachen keine zusätzlichen Atlassian-Kosten, allerdings können beim externen Client (z. B. Claude oder ChatGPT) Token-Kosten anfallen. Beratung und Implementierung bei uns kommen je nach Vorhaben dazu.

Weiterführend

Tiefer ins Thema

  • AI-Native Organization

    Der Hub im Überblick – Strategie, Vorteile, Vorgehen.

    Zur Übersicht

  • Automatisierung mit n8n

    Workflows, die Ihre Atlassian-Daten in Bewegung bringen.

    Mehr erfahren

  • Beratung AI-Transformation

    Gemeinsam den Fahrplan für Ihren AI-Stack entwickeln.

    Zur Beratung

  • KI-Glossar

    Begriffe rund um AI, MCP und den Teamwork Graph.

    Zum Glossar

Kontakt

Bereit, Ihre Atlassian-Daten für AI zu aktivieren?

Wir zeigen Ihnen im Erstgespräch, welcher Zugriffsweg zu Ihrem Setup passt – und wie Governance dabei gewahrt bleibt.

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