Runbear ist ein Service, der es jedem ermöglicht, AI Agents für Slack zu erstellen — ganz ohne Programmierung und in nur 10 Minuten.
Kürzlich wurden MCP-Integrationen sowie die Unterstützung für mehr als 2.500 Service-Integrationen hinzugefügt, sodass nun jeder ganz einfach AI Agents für Slack erstellen und einsetzen kann.
Anwendungsbeispiele
- Teilen des Fortschritts bei Teamaufgaben: Durch die Integration von Arbeitstools wie Jira oder Linear können Sie täglich Updates zum Fortschritt Ihres Teams erhalten.
- E-Mail-Zusammenfassungen vor Kundenterminen: Über die Gmail-Integration können Sie sich zur Vorbereitung auf ein Meeting mit einem bestimmten Kunden die letzten Gesprächsinhalte zusammenfassen lassen.
- Exceptions prüfen und Tickets erstellen: Sie können Sentry-Exceptions prüfen und Tickets mit Kontext erstellen.
- Team-Terminplanung: Sie können verfügbare Meeting-Slots prüfen und Team-Meetings einfach planen.
Hauptfunktionen
- Ohne Programmierung ein benutzerdefiniertes Claude mit MCP-Integration erstellen und in Slack nutzen
- Unterstützung für mehr als 2.500 Service-Integrationen: Gmail, Google Calendar, Salesforce, Jira, ClickUp usw.
- Integration wissensbasierter Dienste möglich: Google Drive, Confluence, Notion usw.
- Integration benutzerdefinierter MCP-Server über SSE möglich
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2 Kommentare
Interessant. Es gibt wohl auch Open-Source-Projekte, die einen MCP-Client in Slack implementieren. Wodurch unterscheidet sich Runbear davon?
Referenzierte Open-Source-Projekte:
Vielen Dank für Ihr Interesse und die guten Fragen :)
Im Unterschied zu den von Ihnen genannten Open-Source-Projekten ist Runbear ein Managed Service. Unser Ziel ist es, auch nichttechnischen Teams zu ermöglichen, ohne separates Server-Hosting oder die Einrichtung eines MCP-Servers die jeweils benötigten KI-Teamkollegen einfach zusammenzustellen.
Bereits vor MCP synchronisieren wir Wissensbasen auf Grundlage von Notion, Confluence, Google Drive, Slack-Historie usw. automatisch in Form von RAG und helfen dabei, Aufrufbedingungen und Antwortformate zu individualisieren, die für die jeweiligen Anwendungsfälle eines Teams optimiert sind. Außerdem lässt sich das System so konfigurieren, dass es Fragen analysiert und – selbst wenn der Nutzer den Bot nicht ausdrücklich aufruft – bei Fragen, deren Kontext es kennt, automatisch erscheint und passende Antworten vorschlägt.
Mit der diesmal hinzugefügten MCP-Client-Funktion hoffen wir, verschiedene MCP-Server per einfachem Toggle leicht hinzufügen zu können und so über das reine Empfangen und Beantworten von Nachrichten hinaus einen weiteren Schritt hin zu einem KI-Teamkollegen zu machen, der wie ein echtes menschliches Teammitglied den Kontext versteht und angemessene Aufgaben ausführen kann!