KI auf Pimcore-Daten
Wir binden KI-Funktionen projektbezogen in Pimcore-Plattformen ein. Die Anwendungen unterscheiden sich darin, was die KI liefert und wer das Ergebnis kontrolliert: Vorschläge für Produktdaten, Antworten in einem Chat oder Zugriffe von KI-Agenten.
Projektbezogene Umsetzung
Setzen wir im Kundenprojekt um, angepasst an Ihr Datenmodell und Ihre Workflows. Ein fertiges Produkt von CORS ist das nicht.
Pimcore-Funktion
Bringt Pimcore selbst mit, abhängig von der Edition.
Bei CORS im Einsatz
Nutzen wir in unserer eigenen Arbeit, etwa in der Entwicklung und in unserem Projektwerkzeug Chronos.
Produktdaten bearbeiten: Vorschlag, Prüfung, Übernahme Projektbezogene Umsetzung
Bei Produktdaten erzeugt die KI Vorschläge. Gespeichert und an die Kanäle ausgegeben wird erst, was eine zuständige Person übernommen hat. Dafür richten wir einen Freigabe-Workflow in Pimcore ein, dessen Rollen festlegen, wer übernehmen darf.
- 01
Eingabe
Bilder aus dem DAM, Merkmale und vorhandene Texte aus dem PIM.
ErgebnisDatenbasis in Pimcore
- 02
Vorschlag
Die KI erzeugt Tags, Alt-Texte, Textentwürfe, Übersetzungen oder Hinweise auf mögliche Fehler.
ErgebnisVorschlag am Objekt
- 03
Prüfung
Die zuständige Person sieht den Vorschlag im Workflow und übernimmt, ändert oder verwirft ihn.
ErgebnisEntscheidung im Workflow
- 04
Übernahme
Übernommene Werte werden gespeichert und wie alle anderen Daten ausgespielt.
Ergebnisfreigegebener Datensatz
Bildverschlagwortung
Eingabe sind die Bilder im DAM. Vorgeschlagen werden Tags, Metadaten und Alt-Texte. Die Redaktion prüft sie am Asset.
Textentwürfe und Übersetzungen
Eingabe sind Merkmale und ein Ausgangstext. Vorgeschlagen wird ein Entwurf je Kanal oder eine Übersetzung je Sprache. Produktmanagement oder Übersetzung prüfen im Workflow.
Hinweise auf mögliche Datenfehler
Eingabe sind die Produktdaten eines Sortiments. Die KI weist auf mögliche Lücken, Widersprüche oder Ausreißer hin und ergänzt damit regelbasierte Prüfungen. Sie ändert selbst keine Daten, die Hinweise bearbeitet das Produktmanagement.
Übersetzung eines neuen Produkts
- 1AusgangslageDE ✓ENFRIT
Deutsch ist vollständig gepflegt, die anderen Sprachen sind leer.
- 2Aufgabe der KIDE ✓→ EN · FR · IT
Beschreibung und Merkmalstexte übersetzen.
- 3ErgebnisENFRIT
Vorschläge am Produkt, noch nicht freigegeben.
- 4PrüfungEN ✓FR ✎IT ✓
Je Sprache übernommen oder korrigiert.
- 5ÜbernahmeWebsiteShopPrint
Freigegebene Texte gehen an alle Kanäle.
Auskünfte: Support-Chat und Produktfragen Projektbezogene Umsetzung
Ein Chat beantwortet Fragen von Kunden oder internen Teams aus Informationen, die für ihn freigegeben sind, etwa veröffentlichte Produktdaten und Dokumente. Anders als bei Produktdaten wird hier nicht jede Antwort vor der Anzeige von einem Menschen geprüft. Sie entsteht direkt.
Quellen
Welche Daten und Dokumente der Chat nutzen darf, legen wir im Projekt fest, zum Beispiel nur veröffentlichte Produktdaten und keine internen Felder.
Fehlende oder unklare Angaben
Wie der Chat reagiert, wenn eine Information fehlt oder nicht eindeutig ist, legen wir ebenfalls fest, etwa mit dem Hinweis, dass keine Angabe vorliegt, und einem Verweis an den Support.
Kontrolle
Kontrolliert werden Quellen und Einstellungen. Antworten lassen sich protokollieren und stichprobenartig auswerten.
KI-Agenten über MCP: lesen und handeln Projektbezogene Umsetzung
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Assistenten wie Claude die Werkzeuge anderer Systeme nutzen. Ein MCP-Server bietet dafür einzelne Werkzeuge an, etwa „Produkt suchen“ oder „Ticket anlegen“. Ein Agent kann nur aufrufen, was der Server anbietet.
Lesende Werkzeuge geben Daten zurück. Schreibende Werkzeuge lösen Aktionen aus. Für jedes schreibende Werkzeug entscheiden wir einzeln, ob und mit welchen Grenzen es angeboten wird.
Welche Werkzeuge es gibt
Für eine Pimcore-Plattform legen wir im Projekt fest, welche lesenden Werkzeuge (zum Beispiel Produktdaten abfragen) und welche schreibenden (zum Beispiel einen Vorschlag am Objekt speichern) der Server anbietet.
Wie der Zugriff begrenzt wird
Der MCP-Server meldet sich mit einem eigenen Konto an Pimcore an. Dessen Rolle und Workspaces bestimmen, welche Daten erreichbar sind. Schreibende Werkzeuge können Ergebnisse in den Freigabe-Workflow geben, statt sie direkt zu veröffentlichen. Die Grenzen entstehen also durch Werkzeuge und Konto, die wir einrichten, nicht durch MCP selbst.
Was Pimcore selbst anbietet Pimcore-Funktion
Seit Platform Version 2025.4 enthält die Datahub Simple REST API einen MCP-Server, laut Pimcore experimentell. Er ist nur lesend: Agenten können Datahub-Konfigurationen durchsuchen und Datensätze abfragen, angemeldet per API-Key oder OAuth-Token mit Lesezugriff. Datahub Simple REST gehört zur Enterprise Edition. Schreibende Werkzeuge entwickeln wir bei Bedarf selbst.
Chronos, unser Projektwerkzeug Bei CORS im Einsatz
Lesen
Aktionen
Grenzen
- Anmeldung mit dem eigenen Chronos-Konto, sichtbar in der Sitzungsliste
- Kommentare von Claude sind standardmäßig intern
- Buchungen folgen denselben Regeln wie im Web, etwa Tätigkeit als Pflichtfeld
- Tokens und Kosten werden am Ticket mitgeschrieben
Chronos ist ein internes Werkzeug von CORS. Es zeigt, wie wir MCP-Werkzeuge schneiden und begrenzen, ist aber kein Kundenprojekt.
Pimcore Copilot Pimcore-Funktion
Der Copilot ist in Pimcore Studio der Startpunkt für Aktionen: einfache Aktionen, die sofort laufen, Automatisierungen im Hintergrund und Aktionen, bei denen Redaktion und Copilot ein Ergebnis im Dialog erarbeiten, bevor es in die Daten übernommen wird. Er ist Teil der Enterprise Edition.
Ein eigenes KI-Modell bringt Pimcore nicht mit. Für KI-Aktionen werden eigene Zugänge zu Anbietern wie OpenAI oder Hugging Face hinterlegt. Die KI-Beispielaktionen, etwa für Übersetzung oder Bildklassifizierung, bezeichnet Pimcore als Referenzimplementierungen, nicht als fertigen Produktivcode.
Wichtig für die Rechte: Copilot-Aktionen lassen sich auf Nutzer und Rollen beschränken, prüfen aber laut Pimcore nicht zusätzlich die Berechtigung am einzelnen Datensatz. Deshalb geben wir Aktionen nur für Rollen frei, die die betroffenen Daten ohnehin bearbeiten dürfen. Was der Copilot nicht abdeckt, bauen wir als eigenes Symfony-Bundle.
Editionen: Module je Edition
Voraussetzungen
Veröffentlicht die KI Inhalte selbstständig?
Bei Produktdaten nicht, wenn sie wie beschrieben über einen Freigabe-Workflow eingebunden ist: Vorschläge werden erst nach der Übernahme durch eine zuständige Person ausgespielt. Ein Support-Chat dagegen antwortet direkt. Dort legen wir fest, welche Quellen er nutzen darf und wie er mit fehlenden Angaben umgeht.
Was dürfen KI-Agenten in Pimcore?
Nur das, was der MCP-Server als Werkzeug anbietet und das zugehörige Pimcore-Konto erlaubt. Lesende und schreibende Werkzeuge legen wir im Projekt einzeln fest.
Welche Pimcore-Edition brauche ich für KI-Funktionen?
Der Pimcore Copilot und der MCP-Server der Datahub Simple REST API gehören zur Enterprise Edition. Eigene KI-Anbindungen bauen wir als Symfony-Bundle. Welche Edition dafür nötig ist, hängt von den Modulen ab, die sie nutzen, etwa dem Workflow Designer, der ebenfalls Teil der Enterprise Edition ist.
Dominik Pfaffenbauer
Geschäftsführung & Solution Architecture