a9script ist die Integrationsplattform für die Prozessautomatisierung und API-Integration eines Unternehmens. Sie verbindet Ihre Systeme und führt die Automatisierungen dazwischen aus. Die Logik zwischen Ihren Systemen liegt an einer Stelle, läuft dort und lässt sich dort nachlesen. Jeder Call an ein anderes System wird einmal eingerichtet und beim Lauf aufgezeichnet, und der Code, der bleibt, ist die Geschäftslogik in einfachem JavaScript, geschrieben von Ihrem Team oder von einem AI Agent.
Ein fehlgeschlagener Lauf bleibt rot, bis eine Person ihn quittiert. Nach einem Neustart setzt ein Lauf an seinem letzten gesicherten Punkt fort, und ein bereits ausgeführter Call wird nie ein zweites Mal ausgeführt. Ein Endpoint lässt sich als MCP Server anbieten, damit ein AI Assistent Ihre eingerichteten Calls als Tools nutzt.
Ein Endpoint von a9script lässt sich auf vier Arten lesen. Als Webhook bestätigt er dem Absender sofort und führt Ihre Scripts danach aus. Als API wartet der Caller auf die Antwort eines Scripts. Als MCP Server listet ein AI Assistent Ihre Operationen auf und ruft sie als Tools auf. Als App liefert er einen Ordner mit Dateien an Ihrer Adresse aus, mit Anmeldung.
Eine ältere REST-API wird für einen Assistenten aufrufbar, ohne dass dafür ein Server geschrieben wird. Ein Webhook kann mehrere Scripts tragen, jedes mit eigenem Filter, sodass Sie festlegen, welches Script auf welche Nachricht reagiert. Jeder aktivierte Endpoint beschreibt sich selbst.
MCP ist der offene Standard, mit dem AI Apps Tools und Daten nutzen. Die Tools kommen mit erzeugten Schemas, und das Credential bleibt auf der Plattform.
Jedes angebundene System hat eine Stelle mit seiner Adresse und seinem Credential. Ein Script sieht nie ein Secret: Die Plattform hängt das Credential an, erneuert ein abgelaufenes Token einmal und sendet den Call erneut.
Absender wie GitHub, Atlassian Jira, Microsoft Graph, Shopify, Slack und Stripe sind vorkonfiguriert. Sandbox und Produktion haben je eigene Connections und Credentials, und eine Promotion nimmt keines davon mit. Ein Secret geben Sie einmal ein, und keine Ansicht gibt es wieder aus.
Die Plattform verwahrt die Credentials verschlüsselt und hängt sie an jeden ausgehenden Call.
Ein Call an ein anderes System wird einmal eingerichtet: Adresse, Credential, Wiederholungen, Seitenabruf und was als Antwort gilt. Sie benennen ihn in Ihren eigenen Worten, und das Script ruft ihn unter diesem Namen auf. Der Test zeigt die Antwort, die das Script erhält, und die gesendete Anfrage, das Credential benannt und nie gezeigt.
Der Script-Editor vervollständigt jeden eingerichteten Call mit Signatur und Antwort beim Darüberfahren und markiert beim Tippen einen Namen, der auf nichts verweist. Ihr Team testet einen Call, bevor er aktiviert wird.
Calls an HTTP-APIs, Mails, CSV-Dateien, Mappings und AI Modelle werden auf dieselbe Weise eingerichtet. Ein Modellaufruf hält Prompt, Modell und die Connection mit dem Key an einer Stelle, und die Antwort eines Modells ist eine Eingabe, die das Script prüft.
Ein Lauf wird Schritt für Schritt festgehalten. Ein vorübergehender Fehler wird wiederholt, und ein Status wie ein Rate Limit parkt den ganzen Lauf für die Zeit, die das andere System verlangt, bis zu 24 Stunden, ohne etwas offen zu halten. Nach einem Neustart, einem Deployment oder einem verlorenen Rechner setzt der Lauf an seinem letzten gesicherten Punkt fort, und ein bereits ausgeführter Call wird nie ein zweites Mal ausgeführt.
In der Sandbox starten Sie einen Lauf mit Trace und lesen jeden Call, das Gesendete und die Antwort. Ein schrittweiser Lauf hält nach jedem externen Call an, sodass Sie jeden Schritt prüfen können, bevor der nächste folgt.
Vorübergehende Fehler werden standardmäßig dreimal wiederholt. Ein Sandbox-Lauf mit Trace bewahrt jede Anfrage und Antwort 7 Tage auf.
Absender wie Atlassian Jira, GitHub, Linear, Microsoft Graph, Okta, Shopify, Slack, Stripe, Twilio und Zoom sind vorkonfiguriert. Registrierungs-Handshakes werden ohne Lauf beantwortet, und Ignore-Regeln verwerfen Ihre eigenen Schreibvorgänge, die zurückkommen.
Vorübergehende Fehler werden wiederholt, und ein Rate Limit parkt den Lauf für die Zeit, die das andere System verlangt, bis zu 24 Stunden. Ein Nachtjob, der um zwei Uhr morgens auf ein Limit trifft, ist um drei Uhr fertig, und der Seitenabruf braucht eine Zeile.
Tausende Datensätze pro Nacht werden seitenweise gelesen, abgebildet, auf Duplikate geprüft und in Stücken geschrieben. Die Quell-ID ordnet sie systemübergreifend zu, und eine fehlerhafte Zeile wird mit Schlüssel und Grund beiseitegelegt, während der Job weiterläuft.
Ein fehlgeschlagener Lauf färbt sein Script rot, bis eine Person ihn quittiert, und eine Connection mit Fehlern in Folge öffnet ihren Schaltkreis und wird ebenfalls rot. Benachrichtigungsregeln senden Ihnen gedrosselt Mails, und Systemtrigger starten ein Script von Ihnen.
Jede Aktivierung ist eine nummerierte Version mit Verlauf, Diff, Blame und Wiederherstellung. Die Produktion ist farbig markiert, und Aktivieren oder Löschen fragt dort zuerst nach. Eine Promotion aus der Sandbox zeigt einen Plan, bevor sich etwas ändert.
Caller Ihrer Endpoints sind Benutzer Ihrer Umgebung, per Mail über Ihr eigenes Mailkonto eingeladen und mit den Rollen ausgestattet, die Ihre Umgebung definiert. Das Script sieht, wer aufgerufen hat.
Jede aufgezeichnete Zahl, die eine Entscheidung stützt, steht auf einer Seite, die ihre Frage und ihre Entscheidung nennt. Die Seiten enthalten Anzahlen, Dauern, Codes und Namen, nie den Inhalt einer Nachricht.
Ein AI Agent baut Integrationen aus dem Terminal oder über MCP und hält nie ein Credential.
Mandanten und Umgebungen sind voneinander getrennt, und Secrets werden einmal eingegeben und nie wieder angezeigt.
