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.
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.
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.
Automatisierung
Wie aus dem Teamwork Graph echte agentische Workflows werden, mit Rovo, n8n und externer AI.
Beratung zur AI-Transformation
Strategie, Pilot und Skalierung. Unsere Beratungsleistung rund um AI in der Atlassian-Welt.
KI-Glossar
Die wichtigsten KI-Begriffe verständlich erklärt, ohne Buzzwords, mit klarem Bezug zur Praxis.
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?
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?
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?
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?
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?
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?
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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