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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Make mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
Lass deine KI mit Make (früher Integromat) arbeiten: Organisationen, Teams und Szenarien auflisten, Blueprints, Ausführungsverlauf und Fehler, Verbindungen, Datenspeicher und Webhooks lesen; nach deiner Bestätigung ein Szenario ausführen, es ein- oder ausschalten und Datensätze in einem Datenspeicher hinzufügen.
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Make + Microsoft Copilot
Lass deine KI mit Make (früher Integromat) arbeiten: Organisationen, Teams und Szenarien auflisten, Blueprints, Ausführungsverlauf und Fehler, Verbindungen, Datenspeicher und Webhooks lesen; nach deiner Bestätigung ein Szenario ausführen, es ein- oder ausschalten und Datensätze in einem Datenspeicher hinzufügen.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
MAKE_ZONE, MAKE_API_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
- Klicke in Make auf deinen Avatar, öffne Profile, dann den Tab API access, und klicke auf Add token.
- Gib dem Token eine Bezeichnung und wähle die Scopes aus. Zum Lesen:
user:read,organizations:read,teams:read,scenarios:read,connections:read,datastores:read,hooks:readunddlqs:read. Fügescenarios:runnur hinzu, wenn die KI Szenarien ausführen soll,scenarios:write, um sie ein- und auszuschalten, unddatastores:write, um Datensätze in Datenspeichern hinzuzufügen. - Kopiere den Token in
MAKE_API_TOKEN. Make zeigt ihn nur einmal an. - Setze
MAKE_ZONEauf den Host, der in der Adresszeile deines Browsers steht, wenn du bei Make angemeldet bist, zum Beispieleu1.make.com,eu2.make.com,us1.make.comoderus2.make.com(Make for Celonis:eu1.make.celonis.comoderus1.make.celonis.com). Ein Token funktioniert nur in seiner eigenen Zone. - Installiere den Connector und prüfe ihn mit
make_get_current_user: Es zeigt deinen Benutzer, deine Zeitzone und die IDs deiner Teams.
Kostenpflichtiger Plan: Der Großteil der Make-API braucht einen kostenpflichtigen Plan. Im kostenlosen Plan werden viele Aufrufe abgelehnt.
Was sie liest: deine Organisationen mit ihrem Plan, ihre Teams und die Szenarien eines Teams: ein oder aus, Zeitplanung, verwendete Apps, nächste Ausführung, Operationen und unvollständige Ausführungen; den Blueprint eines Szenarios, also die Module des Ablaufs mit ihren Mappings und Filtern, damit die KI das Szenario erklären oder Fehler darin finden kann; den Ausführungsverlauf mit Status, Dauer und Operationen sowie die Ausgaben oder den Fehler einer einzelnen Ausführung; Verbindungen; Datenspeicher und ihre Datensätze; Webhooks und Mailhooks mit ihrer Warteschlange; und unvollständige Ausführungen, also Ausführungen, die bei einem Fehler angehalten und aufbewahrt wurden.
Fragt vor jeder Aktion: make_run_scenario, make_activate_scenario, make_deactivate_scenario und make_add_data_store_record ändern, was Make tut. Vor jedem Aufruf nennt die KI das Szenario oder den Datenspeicher, zeigt die Eingabe, erklärt die Wirkung und wartet auf dein Ja. Eine Ausführung kann in anderen Apps E-Mails versenden, Datensätze anlegen oder Karten belasten, und sie verbraucht Operationen aus deinem Plan. Wird ein Szenario eingeschaltet, das in einem Intervall läuft, wird es außerdem sofort einmal ausgeführt. Nur ein aktives Szenario lässt sich bei Bedarf ausführen.
Geheimnisse bleiben außen vor: Der Connector gibt nie die Zugangsdaten deiner Verbindungen zurück und lässt Webhook-Adressen weg, weil jeder mit der Adresse das Szenario starten kann. Blueprints, Ausgaben von Ausführungen und Datensätze in Datenspeichern können trotzdem personenbezogene Daten oder Werte enthalten, die ein Szenario sendet: Die KI zeigt nur, was die Aufgabe braucht, und wiederholt nie ein Geheimnis, das sie dort findet. Daten aus anderen Systemen werden als Daten behandelt, nie als Anweisungen.
Nichts wird gelöscht: Kein Tool löscht oder bearbeitet Szenarien, Verbindungen, Webhooks, Teams, Datenspeicher oder Datensätze in Datenspeichern.
Limits: Make begrenzt API-Aufrufe pro Organisation je nach Plan (60 pro Minute im Core-Plan, mehr in höheren Plänen). Ausführungszeiten kommen als Unix-Millisekunden, und die KI rechnet sie in deine Zeitzone um.
Häufige Fehler: 401: Der Token ist falsch oder gelöscht, oder er gehört zu einer anderen Zone; vergleiche MAKE_ZONE mit der Adresszeile deines Browsers. 403: Dem Token fehlt ein Scope für diesen Aufruf, etwa scenarios:read, oder dein Plan hat keinen API-Zugang; erstelle einen neuen Token mit diesem Scope. 429: Das API-Limit der Organisation ist erreicht; warte eine Minute und versuche es erneut.
Der Connector erstellt, bearbeitet oder löscht keine Szenarien, Verbindungen, Webhooks, Teams oder Datenspeicher, ändert oder löscht keine Datensätze in Datenspeichern, führt unvollständige Ausführungen nicht erneut aus und markiert sie nicht als gelöst, und verwaltet keine Vorlagen, Custom Apps und Funktionen.
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen
Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese AnleitungYOUR_SERVER_IDzeigt.
Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.
- Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
- Trag einen Server name ein (zum Beispiel
AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft. - Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf
X-API-Keyund klicke auf Create. - Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
- Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die
Make-Tools braucht. - Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.
Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.
Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
make_get_current_user | Read the Make user the API token belongs to: id, name, email, language, time zone and the ids of their teams (userTeamIds) |
make_list_organizations | List the Make organizations the user belongs to with id, name, zone, plan (productName), teams, number of scenarios and active scenarios |
make_list_teams | List the teams of a Make organization with id, name and operations limit |
make_list_scenarios | List the scenarios (automations) of a team or of a whole organization: id, name, whether active (isActive) or paused, invalid or locked… |
make_get_scenario | Read one scenario: name, description, team, folder, active or paused, scheduling (on demand, interval, immediately), apps used, created and… |
make_get_scenario_blueprint | Read a scenario's blueprint: the modules of the flow in order, their apps, mappings and filters, plus scheduling |
make_run_scenario | Run a scenario now, on demand |
make_activate_scenario | Activate (turn on) a scenario so it runs on its schedule or trigger |
make_deactivate_scenario | Deactivate (turn off) a scenario so it stops running on its schedule or trigger |
make_list_scenario_logs | List the run history of a scenario, newest first: each execution with id, status (1 success, 2 warning, 3 error), time, duration in ms… |
make_get_execution | Read the result of one scenario execution: status (RUNNING, SUCCESS, WARNING, ERROR, PAUSED), outputs and, on error, the error name… |
make_list_connections | List the connections (sign-ins to other apps such as Google or Slack) of a team: id, name, app (accountName), type, expiry and whether they… |
make_list_data_stores | List the data stores (small built-in databases scenarios read and write) of a team: id, name, number of records, size used and maximum size |
make_list_data_store_records | List the records of a data store: each with its key and data, plus the data structure (spec) and the total count |
make_add_data_store_record | Add a record to a data store |
make_list_hooks | List the webhooks and mailhooks of a team: id, name, type, app, whether enabled, the scenario that uses it and how many requests wait in… |
make_list_incomplete_executions | List the incomplete executions of a scenario: runs that stopped on an error and were stored so they can be resolved or retried |
make_get_incomplete_execution | Read one incomplete execution: scenario, organization, whether resolved, the execution id, retry settings and attempts |
Beispiel-Prompts
- „Welche unserer Make-Szenarien sind in den letzten 24 Stunden fehlgeschlagen, und was war der Fehler?“
- „Erklär mir Schritt für Schritt, was unser Szenario Shopify-Bestellung zu Rechnung macht.“
- „Welche Szenarien sind ausgeschaltet, und bei welchen warten unvollständige Ausführungen?“
- „Liste die unvollständigen Ausführungen des Szenarios CRM-Sync auf und sag mir, warum sie angehalten haben.“
- „Führ das Szenario Wochenbericht jetzt aus. Sag mir, was es tun wird, bevor du es startest.“
FAQ
Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.
Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.
Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.
Nächste Schritte
- Connector-Startseite
- Mit Claude verbinden
- Mit ChatGPT verbinden
- Mit Cursor verbinden
- Mit Gemini verbinden
- Mit Meta Muse verbinden
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