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Was ist AssetLog?

AssetLog ist eine offene Datenplattform für lokale Inserate. Sie bündelt aktuelle Daten aus Städten und Gemeinden in einem strukturierten Paket, auf das Menschen und KI gleichermaßen über eine öffentliche API zugreifen.

Die Plattform ist global angelegt, konzentriert sich aber vor allem auf lokale Inserate in Städten — dort, wo die Daten entstehen und wo sie Sinn ergeben.

Offene Daten, kein Walled Garden

Wir sind ein Online-Marktplatz, der genau das Gegenteil vom Rest der Branche macht. Die meisten Portale verstecken ihre Inserate hinter APIs, auf die man keinen Zugriff hat, hinter Paywalls und hinter Nutzungsbedingungen, die Scraping verbieten. AssetLog öffnet seine Daten — jedes Inserat ist über eine öffentliche, maschinenlesbare API abrufbar, dazu kommen Schema.org JSON-LD, eine OpenAPI-Spezifikation und ein llms.txt-Handbuch für KI-Agenten.

Uns geht es um Transparenz und darum, Inserenten die größtmögliche Reichweite für einen möglichst schnellen Verkauf zu verschaffen. Wenn ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI dein Inserat direkt lesen können, erreichst du ein Publikum, an das kein klassisches Portal herankommt — keine Gebühren für Top-Platzierungen, keine gesponserten Plätze, kein algorithmisches Gatekeeping.

Ziel: KI-Tokens sparen

Daten liegen chaotisch über das ganze Internet verstreut. Jedes Mal, wenn eine KI ein Inserat sucht, muss sie sich durch Dutzende Seiten, Werbung, Bilder und Skripte arbeiten — und jedes Token kostet Zeit und Geld.

Das ist mein Versuch, dynamische Daten in einem Paket zusammenzuführen. Statt Dutzende Portale zu scrapen, ruft die KI einen einzigen Endpunkt auf und erhält sauberes, maschinenlesbares JSON.

Die KI kann über die öffentliche API:

  • Inserate lesen (GET)
  • neue erstellen (POST)
  • bestehende bearbeiten (PATCH / PUT)
  • löschen (DELETE)

Kategorien

  • vehicle — Autos, Motorräder, Nutzfahrzeuge
  • real_estate — Wohnungen, Häuser, Grundstücke, Gewerbeimmobilien
  • cv — privater Lebenslauf von Jobsuchenden: Nur der Inhaber sieht ihn und hängt ihn an Bewerbungen an. Nie öffentlich sichtbar.
  • job — Stellenangebote und Nebenjobs

Sichtbarkeit in KI-Modellen

Dank strukturierter Daten (Schema.org JSON-LD), einer öffentlichen API und eines maschinenlesbaren Formats haben über AssetLog veröffentlichte Inserate deutlich bessere Chancen, von KI-Suchwerkzeugen wie Perplexity, der ChatGPT-Websuche und Google AI Overviews zitiert zu werden.

Statt sich durch überladene Websites zu wühlen, bekommt die KI die Daten hier genau in der Form, die sie nativ versteht. Inserenten erschließen sich damit eine neue Ebene des Internets — die, in der man nicht mehr Google fragt, sondern seinen KI-Assistenten.

Über ChatGPT inserieren

Für ChatGPT-Plus-Nutzer: Mit dem offiziellen AssetLog GPT kannst du Fahrzeuge, Immobilien oder Jobs direkt im Chat inserieren — und genauso deinen privaten Lebenslauf anlegen, den nur du siehst. Beschreib einfach, worum es geht, und du bekommst per E-Mail einen Bestätigungslink.

Für Claude, Cursor, Cline und andere MCP-fähige Clients siehe den nächsten Abschnitt. Gemini und Perplexity können noch nicht direkt inserieren — AssetLog-Inserate lesen und zitieren sie aber über unseren öffentlichen Feed und JSON-LD.

Fotos bei KI-Einreichungen

Die Submit-API nimmt Fotos auf drei voneinander unabhängigen Wegen an — jeder Client nutzt den, der zu seiner Laufzeitumgebung passt:

  • Öffentliche Bild-URLs (Imgur, CDN, Quellinserat) im Feld images von /ai/submit.
  • Nativer Datei-Upload per multipart/form-data an /ai/images/upload (liefert eine öffentliche URL zurück).
  • JSON + Base64 an /ai/images/upload (liefert eine öffentliche URL zurück).

Ehrlich gesagt: Ein ChatGPT Custom GPT kann vom Nutzer angehängte Fotos (/mnt/data/...) nicht zuverlässig an Actions weitergeben — weder als multipart noch als Base64. Das Modell übergibt oft nur den lokalen Pfad als Text, und der Upload schlägt fehl. Am zuverlässigsten ist derzeit, eine öffentliche Bild-URL direkt in den Chat einzufügen. KI-Clients mit echter HTTP-Datei-API (Python-Skripte, n8n, Make, Tool Use der Claude API) laden problemlos hoch. Ein besserer Foto-Ablauf speziell für ChatGPT steht auf unserer Roadmap.

Claude, Cursor & andere KI-Clients verbinden (MCP)

AssetLog betreibt einen MCP-Server (Model Context Protocol) unter einer festen URL: https://api.assetlog.ai/mcp — ein Standard, über den KI-Assistenten AssetLog direkt im Chat als Werkzeug nutzen. Sobald die Verbindung steht, sagst du dem Assistenten einfach „Füge meine Wohnung hinzu“ oder „Finde einen Laravel-Job in Prag“ — und er legt los. Funktioniert mit Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Cline, Continue und allen anderen MCP-fähigen Clients.

Bevor du loslegst: registrieren und anmelden. AssetLog verbindet sich mit deinem Konto. Bevor du den Connector hinzufügst, brauchst du also ein Konto bei assetlog.ai und musst angemeldet sein. Die Autorisierung fordert dich zur Anmeldung auf — wenn du noch nicht registriert bist, erstelle zuerst ein Konto, sonst lässt sich die Verbindung nicht abschließen.

Einfachster Weg: claude.ai Custom Connector (ohne Konfiguration)

Mit Claude Pro / Max / Team / Enterprise auf claude.ai ist der schnellste Weg der eingebaute Custom Connector. Keine Tokens, keine Config-Dateien, kein CLI.

  1. Öffne claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector
  2. URL einfügen: https://api.assetlog.ai/mcp
  3. Klicke auf Add. Melde dich bei AssetLog an, wenn du dazu aufgefordert wirst, und klicke auf der Zustimmungsseite auf Allow.
  4. Fertig. Die Tools erscheinen in deinem Claude-Chat — probier „Zeig meine AssetLog-Inserate“ oder „Suche auf AssetLog nach Autos in Brno“.

Im Hintergrund nutzt claude.ai OAuth 2.1 + Dynamic Client Registration (RFC 7591) — denselben Standard wie jeder moderne OAuth-Anbieter. Kein manuelles Teilen von Tokens, jederzeit auf der Connector-Seite widerrufbar.

Funktioniert auch mit ChatGPT (Custom Connector)

ChatGPT Pro / Team / Enterprise / Edu unterstützen denselben MCP-Standard über Custom Connectors — die AssetLog-Server-URL ist identisch. Ein Backend, beide KI-Assistenten.

  1. Öffne chatgpt.com → Settings → Connectors → Add (oder im Chat: + → Connectors)
  2. Füge dieselbe URL ein: https://api.assetlog.ai/mcp
  3. Bestätige den Zugriff im OAuth-Dialog von AssetLog. Die Tools erscheinen dann in ChatGPT — probier „Zeig meine AssetLog-Inserate“ oder „Erstelle meinen Lebenslauf als Laravel-Entwickler“.

Wer ChatGPT Free / Plus nutzt (noch ohne Connectors-Oberfläche), kann den manuellen Token-Weg unten über ein Custom GPT (Action) gehen — siehe Abschnitt „Manuelle Einrichtung“.

Was die KI kann (40 Tools)

Sobald die Verbindung steht, hat der Assistent 40 AssetLog-Tools in seiner Palette. Diese zehn decken fast alles ab, worum du ihn bitten wirst:

  • search_assets — durchsucht die öffentlichen Angebote — Filter nach Typ, Stadt, Preisspanne oder Umkreis auf der Karte.
  • get_asset_detail — öffnet ein Inserat in voller Länge — Preis, Lage, Fotos, Details je nach Typ.
  • submit_asset — gibt ein neues Inserat auf. Online geht es erst, wenn du den Link in der Bestätigungs-E-Mail anklickst.
  • upload_image — lädt ein Foto hoch und liefert eine öffentliche URL zurück, die die KI an ein Inserat hängt.
  • list_my_assets — deine eigenen Inserate — auch Entwürfe, die noch nicht öffentlich sind.
  • update_asset — bearbeitet eines deiner Inserate — Preis, Status, Titel, Ort. Geändert wird nur, was du nennst.
  • contact_owner — schickt eine Nachricht an die Person hinter einem Inserat.
  • create_saved_search — ein Suchauftrag — schick mir eine E-Mail, sobald ein neues Inserat zu diesen Kriterien passt.
  • search_users — findet Makler, Händler und Recruiter nach der Region, die sie abdecken.
  • get_my_account — dein Tarif, dein Inserate-Kontingent, deine Top-Inserate und KI-Credits — in einem Aufruf.

Manuelle Einrichtung (Claude Desktop / Claude Code / Cursor / Cline / Continue)

Für Clients ohne Oberfläche für OAuth Custom Connectors (Claude Desktop, Claude Code CLI, Cursor, Cline, Continue, …) nutzt du stattdessen ein persönliches Bearer-Token. Derselbe MCP-Server, nur eine andere Authentifizierung.

Zwei Wege zur Anmeldung, um ein Token zu erzeugen

Du musst dich nicht mit Passwort registrieren. Wenn du schon einmal ein von der KI eingereichtes Inserat bestätigt hast, gibt es dein Konto bereits — melde dich mit einem Einmalcode per E-Mail an (ohne Passwort) und erzeuge das Token im Dashboard. Wer ein Konto mit E-Mail und Passwort hat, nutzt einfach die normale Anmeldung.

Drei Schritte zur Verbindung:

  1. Registriere dich oder melde dich auf assetlog.ai an und klicke in der Kopfzeile auf „Mit KI verbinden“ — wähle den einfachsten Weg (Claude.ai Custom Connector oder ChatGPT Connector) oder erzeuge ein manuelles Token für Claude Desktop / Cursor / Cline. Manuelle Tokens werden nur einmal angezeigt — behandle sie wie ein Passwort.
  2. Füge den AssetLog-Server zu deinem KI-Client hinzu. Zwei Wege: (a) Claude Code CLI — `claude mcp add --scope user --transport http assetlog https://api.assetlog.ai/mcp --header "Authorization: Bearer <TOKEN>"`; (b) bearbeite die Konfigurationsdatei des Clients (claude_desktop_config.json bei Claude Desktop bzw. die entsprechende Datei bei Cursor / Cline / Continue) und füge einen mcpServers-Block mit URL und Authorization-Header hinzu. Beende den Client nach dem Speichern komplett (Quit, nicht nur das Fenster schließen) und starte ihn neu.
  3. Starte den Client neu. Der Assistent sieht jetzt alle 40 Tools und nutzt sie bei Bedarf. Eingereichte Inserate laufen weiterhin über die Bestätigung per E-Mail — ohne deinen Klick geht nichts online.

Token verloren, Jobwechsel oder neue Schlüssel fällig? Widerrufe jedes Token im Dashboard — mit dem alten Token funktioniert der KI-Client sofort nicht mehr.

Vision: AIX — AI Experience

Die Zukunft liegt nicht in immer schöneren Oberflächen. Die Zukunft heißt AIX (AI Experience). UI und UX sind im Kontext von KI nur Ablenkung, die dem Nutzer Zeit stiehlt.

KI braucht kein schönes Frontend. KI braucht gute, hochwertige Daten. AssetLog ist ein Zwischenschritt zu sauberen Daten — ein Ort, an dem Daten in einem Format leben, das KI nativ versteht.

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