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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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Unternehmen, die uns vertrauen

Auf einen Blick

Was der Teamwork Graph für Sie tut

Seit Mai 2026 für externe AI offen: Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot greifen direkt zu.

Ihre Daten, nicht an Rovo gebunden: Sie wählen die AI, der Graph bleibt.

Berechtigungen bleiben gewahrt: jede Antwort sieht nur, was die Person sehen darf.

Vier Zugriffswege: Rovo, MCP Server, CLI, GraphQL.

Was Atlassian 2026 verändert hat

Atlassian stellt Ihre Daten Ihrer AI zur Verfügung

Im Mai 2026 hat Atlassian den Teamwork Graph für externe AI-Tools geöffnet. Claude, ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot oder eigene Agents erreichen Ihre Atlassian-Daten jetzt direkt über den Rovo MCP Server, die Teamwork Graph CLI oder die GraphQL-API.

Seit

Mai 2026

Offene Plattform statt interne Komponente

Bisher konnte nur Rovo auf den Teamwork Graph zugreifen. Jetzt jede AI, die MCP, CLI oder die GraphQL-API spricht.

Plattformweit

150 Mrd.

Objekte und Beziehungen über alle Atlassian-Kunden

Ihre eigene Atlassian-Instanz hat ihren eigenen Teamwork Graph, ausschließlich mit Ihren Daten.

Der Hebel

Sie sind nicht an Rovo gebunden. Sie sind an Ihre eigenen Daten gebunden. Genau das ist der Vorsprung, der schwer einzuholen ist.

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

Was steckt drin?

Was im Teamwork Graph steckt

Jedes Element Ihrer Atlassian-Welt wird als Object abgelegt, dazu kommen Relationships zwischen den Objekten: wer hat was bearbeitet, welcher Code gehört zu welchem Epic, welche Confluence-Seite begründet welche Entscheidung. Plus über 75 externe Datenquellen über Connectors — von Slack bis SharePoint.

Atlassian-eigene Quellen

Was Sie schon haben

  • Jira: Work Items, Epics, Sprints, Workflows, Statushistorie
  • Confluence: Seiten, Spaces, Kommentare, Entscheidungen
  • Jira Service Management: Tickets, Service-Requests, Assets, CMDB
  • Bitbucket: Repositories, Pull Requests, Commits
  • Loom: Videos mit Transkripten
  • Goals & Topics: OKRs, strategische Ziele

Externe Quellen

Was Sie anbinden können

  • Microsoft 365: SharePoint, OneDrive, Teams, Outlook
  • Google Workspace: Drive, Docs, Gmail, Calendar
  • Code-Hosting: GitHub, GitLab
  • Messaging: Slack, Microsoft Teams
  • Weitere SaaS-Tools: Figma, Notion, Salesforce, Zendesk
  • Eigene Systeme: per Connector-API anbindbar

Der entscheidende Unterschied

Vier Zugriffswege auf den Teamwork Graph

Atlassian hat den Graph 2026 für externe Konsumenten geöffnet. Damit wird er zum offenen AI-Kontextlayer Ihres Unternehmens, nicht zu einer Rovo-internen Komponente.

Native Atlassian-AI

Rovo

Rovo Search, Chat, Agents und Studio greifen direkt auf den Teamwork Graph zu und sind in allen Atlassian Cloud-Plänen enthalten. So entstehen Smart Answers in Confluence, AI-Agents in Jira und automatisierte Service-Triage in Jira Service Management.

Ideal für: tägliche Atlassian-Nutzer*innen, die AI direkt in ihren Tools haben wollen.

Externe LLMs

MCP-kompatible AI-Clients

Über den Rovo MCP Server greifen Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code mit GitHub Copilot und jeder andere MCP-kompatible Client direkt auf Ihre Atlassian-Daten zu. Zwei Tools sind im Server verfügbar: getTeamworkGraphContext und getTeamworkGraphObject.

Ideal für: Teams, die schon mit Claude oder ChatGPT arbeiten und ihre Atlassian-Daten einbinden wollen.

Skripte & Automatisierung

Teamwork Graph CLI

Über 300 Befehle ermöglichen strukturierten Lese- und Schreibzugriff auf den Graph, direkt aus dem Terminal. Geeignet für eigene Coding-Agents, Reporting-Skripte oder Automatisierungs-Workflows, mit voller Admin-Kontrolle über die Zugriffsrechte.

Ideal für: Entwickler*innen und DevOps-Teams, die eigene Agents oder Pipelines bauen.

Direkter Datenzugriff

GraphQL- und Cypher-APIs

Für Custom-Apps, Dashboards oder Analytics fragen Sie den Graph strukturiert ab: GraphQL für gezielte Objekt- und Beziehungsabfragen, Cypher für komplexe Pfadanalysen im semantischen Netz.

Ideal für: Plattform-Teams, die eigene Anwendungen auf Atlassian-Daten aufbauen.

Berechtigungen & Governance

Permissions bleiben sicher, durchgängig

Der Teamwork Graph respektiert bei jeder Abfrage die bestehenden Atlassian-Berechtigungen, egal ob über Rovo, Claude oder die CLI.

Native Übernahme von Jira-, Confluence- und Space-Berechtigungen

Last-Mile-Verification bei jeder einzelnen AI-Antwort

Audit-Logging für alle Agent-Aktionen, auch über externe Clients

Admin-Kontrolle über Connectors, CLI- und MCP-Zugriffe

Weiterführend

Tiefer ins Thema

AI-Native Organization

Die Strategie dahinter: Vom punktuellen AI-Einsatz zur vernetzten Organisation. Wie der Weg aussieht und welche Schritte sich rechnen.

Zur Übersicht

Automatisierung

Wie aus dem Teamwork Graph echte agentische Workflows werden, mit Rovo, n8n und externer AI.

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Beratung zur AI-Transformation

Strategie, Pilot und Skalierung. Unsere Beratungsleistung rund um AI in der Atlassian-Welt.

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KI-Glossar

Die wichtigsten KI-Begriffe verständlich erklärt, ohne Buzzwords, mit klarem Bezug zur Praxis.

Zum KI-Glossar

Mehr Hintergrund: n8n Expert Partner · Praxisbericht aus unserem IT-Support · n8n-Automatisierung auf Google Cloud.

FAQ

Häufige Fragen zum Atlassian Teamwork Graph

Von der grundlegenden Definition bis zur Integration eigener Agents. Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen.

Was ist der Atlassian Teamwork Graph?

Der Teamwork Graph ist der unifizierte Datenlayer unter dem Atlassian-Stack. Er bildet das institutionelle Wissen eines Unternehmens als zusammenhängendes Netz aus Objekten und Beziehungen ab. Atlassian beschreibt ihn offiziell als „unified data layer that connects teamwork data from across Atlassian apps“. Über 150 Milliarden Objekte und Beziehungen sind heute schon enthalten. Er entsteht automatisch durch die Arbeit in Jira, Confluence, Jira Service Management und verbundenen Tools, kein separater Datenimport nötig.

Muss ich Rovo nutzen, um vom Teamwork Graph 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 im Teamwork Graph 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 kann ich den Teamwork Graph für eigene Automatisierungen nutzen?

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 (z. B. 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.

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