Jenova AI: Die erste MCP-native Agent-Plattform

Jenova AI ist die erste Agent-Plattform, die nativ für das Ökosystem des Model Context Protocol (MCP) entwickelt wurde und es Ihnen ermöglicht, unbegrenzt viele Tools und Dienste über eine einzige, intelligente Schnittstelle zu verbinden. Während herkömmliche KI-Assistenten mit der Integration und Zuverlässigkeit von Tools zu kämpfen haben, liefert Jenova eine Erfolgsquote von 97,3 % bei Tool-Aufrufen über Hunderte von gleichzeitigen Verbindungen – und transformiert so die Art und Weise, wie Sie Arbeitsabläufe über Gmail, Google Kalender, Slack, GitHub und Dutzende anderer Plattformen automatisieren.

Was Jenova auszeichnet:

✅ Ein-Klick-MCP-Server-Integration – Verbinden Sie Remote-Server über URL oder OAuth in Sekunden

✅ 97,3 % Werkzeugzuverlässigkeit – Multi-Agent-Architektur sorgt für konsistente Ausführung

✅ Unbegrenzte Skalierbarkeit – Vektorbasiertes Routing bewältigt Hunderte von Tools ohne Leistungsverlust

✅ Plattformübergreifender Zugriff – Volle Funktionalität im Web, auf iOS und Android

Um zu verstehen, warum dies wichtig ist, betrachten wir die Herausforderungen, mit denen Benutzer heute konfrontiert sind, wenn sie versuchen, praktische KI-Agenten zu erstellen.

Kurze Antwort: Was ist Jenova AI?

Jenova AI ist eine MCP-native Agent-Plattform, die unbegrenzt viele Tools und Dienste durch standardisierte Protokollintegration verbindet und eine Zuverlässigkeit von 97,3 % für automatisierte, mehrstufige Arbeitsabläufe erreicht. Basierend auf dem Model Context Protocol bietet es nahtlosen Zugriff auf offizielle First-Party-Server (Gmail, Google Kalender, Google Drive) und unternehmenstaugliche Implementierungen von Drittanbietern.

Hauptfähigkeiten:

• Verbinden Sie Remote-MCP-Server über eine einfache URL oder OAuth-Authentifizierung
• Führen Sie komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe über mehrere Dienste hinweg aus
• Greifen Sie auf über 20 native Forschungs- und Produktivitätstools zu
• Einsatz im Web, auf iOS oder Android mit konsistenter Funktionalität

Das Problem: KI-Agenten können Tools nicht zuverlässig in großem Maßstab verwenden

Der Wandel von einer denkenden KI zu einer handelnden KI hängt von einer entscheidenden Fähigkeit ab: der zuverlässigen Tool-Integration. Doch aktuelle Ansätze stoßen auf grundlegende Einschränkungen, die einen praktischen Einsatz verhindern.

Die zentralen Herausforderungen:

• Tool-Überlastung beeinträchtigt die Leistung – Systeme versagen bei der Verwaltung von über 50 gleichzeitigen Integrationen
• Komplexität der Authentifizierung – Jeder Dienst erfordert eine benutzerdefinierte OAuth-Implementierung
• Zuverlässigkeitslücken – Die Ausfallrate von Tool-Aufrufen übersteigt 20 % in Produktionsumgebungen
• Kontextbeschränkungen – Modelle stoßen mit umfangreichen Tool-Definitionen an Token-Grenzen
• Fragmentierter Zugriff – Nur-Desktop-Lösungen schränken den realen Nutzen ein

Tool-Überlastung verschlechtert die Leistung des Agenten

Wenn Benutzer mehr Integrationen hinzufügen, kommt es bei herkömmlichen Agent-Systemen zu einer erheblichen Leistungsverschlechterung. Die Analyse von Community-Berichten zeigt ein konsistentes Muster: Agenten mit mehr als 60 Tools stoßen auf Fehler bei der Kontextgröße, während solche, die mehr als 200 Tools verwalten, mit Modellverwirrung und erhöhter Latenz konfrontiert sind.

Das zugrunde liegende Problem ist architektonischer Natur: Die meisten Systeme laden alle Tool-Definitionen gleichzeitig in das Kontextfenster des Modells. Dieser Ansatz schafft eine künstliche Obergrenze für die Integrationskapazität und zwingt die Benutzer, zwischen der Breite der Fähigkeiten und der Systemzuverlässigkeit zu wählen.

Authentifizierung erzeugt Integrationsreibung

Die Verbindung von KI-Agenten mit realen Diensten erfordert die Navigation durch komplexe Authentifizierungsprotokolle. Jede Plattform implementiert OAuth unterschiedlich, mit variierenden Token-Aktualisierungsmechanismen, Geltungsbereichsanforderungen und Sicherheitsrichtlinien.

Für einzelne Entwickler oder kleine Teams bedeutet die Implementierung einer sicheren Authentifizierung selbst für eine Handvoll Dienste wochenlange Ingenieurarbeit. Die Wartung dieser Integrationen bei sich weiterentwickelnden APIs verursacht laufenden Aufwand. Diese Reibung erklärt, warum die meisten KI-Agent-Implementierungen auf einen engen Satz vorkonfigurierter Tools beschränkt bleiben.

Zuverlässigkeitslücken untergraben das Vertrauen

Die Zuverlässigkeit von Tool-Aufrufen wirkt sich direkt auf das Vertrauen der Benutzer und den praktischen Nutzen aus. Wenn ein Agent eine kritische Aktion nicht ausführt – das Senden einer wichtigen E-Mail, das Aktualisieren eines Kalendereintrags oder das Erstellen eines Dokuments – verlieren die Benutzer das Vertrauen in die Automatisierung.

Branchenanalysen deuten darauf hin, dass die Ausfallraten von Tool-Aufrufen in Produktionsumgebungen bei komplexen, mehrstufigen Arbeitsabläufen oft 20 % übersteigen. Diese Fehler haben mehrere Ursachen: falsche Parameterformatierung, API-Ratenbegrenzung, Netzwerk-Timeouts und die Halluzination des Modells von nicht existierenden Tool-Fähigkeiten.

Das Model Context Protocol bietet die Grundlage

Das Model Context Protocol (MCP) begegnet diesen Herausforderungen durch Standardisierung. Als offenes Protokoll entwickelt, schafft MCP eine universelle Schnittstelle zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen und Tools.

Durch die Definition konsistenter Muster für die Tool-Erkennung, Authentifizierung und Ausführung eliminiert MCP die Notwendigkeit von benutzerdefiniertem Integrationscode für jeden Dienst. Das Protokoll selbst ist jedoch nur Infrastruktur – praktischer Nutzen erfordert eine Agent-Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, die Fähigkeiten von MCP in großem Maßstab zu nutzen.

Die Lösung: Jenovas MCP-native Architektur

Jenova AI ist speziell für das Ökosystem des Model Context Protocol entwickelt worden und bietet die erste Agent-Plattform, die sowohl unbegrenzte Integrationskapazität als auch produktionsreife Zuverlässigkeit liefert.

Herkömmliche KI-Agenten	Jenova AI
Leistung nimmt bei über 50 Tools ab	Bewältigt Hunderte von Tools ohne Verlangsamung
Benutzerdefiniertes OAuth für jeden Dienst	Ein-Klick-Authentifizierung über MCP
20%+ Ausfallrate bei Tool-Aufrufen	97,3 % Zuverlässigkeit bei allen Integrationen
Nur-Desktop-Zugriff	Volle Funktionalität im Web, auf iOS, Android
Manuelle Tool-Auswahl erforderlich	Intelligentes Routing zu optimalen Tools

Mühelose MCP-Server-Integration

Jenova beseitigt die Komplexität der Integration durch zwei Verbindungsmethoden:

Remote-Server-URLs: Verbinden Sie jeden MCP-kompatiblen Server durch Angabe seiner Endpunkt-URL. Dieser Ansatz unterstützt benutzerdefinierte Implementierungen, Dienste von Drittanbietern und experimentelle Tools, ohne dass eine Genehmigung oder Konfiguration durch die Plattform erforderlich ist.

OAuth-Authentifizierung: Für Dienste, die einen Kontozugriff erfordern, übernimmt Jenova den gesamten OAuth-Fluss. Klicken Sie zum Verbinden, autorisieren Sie über die Standardoberfläche des Dienstes, und die Plattform verwaltet die Speicherung, Aktualisierung und Sicherheit der Token.

Die Plattform enthält eine umfangreiche Bibliothek vorintegrierter Server:

• Offizielle First-Party-Server von Google (Gmail, Kalender, Drive, Docs), Slack, GitHub und anderen großen Plattformen
• Unternehmenstaugliche Drittanbieter-Server von Partnern wie Klavis AI, einem Y Combinator-Unternehmen, das SOC 2-konforme gehostete MCP-Implementierungen anbietet
• Von der Community beigetragene Server für spezialisierte Tools und Nischendienste

Benutzerdefinierte Anweisungen für personalisierte Automatisierung

Jeder verbundene MCP-Server unterstützt die Konfiguration benutzerdefinierter Anweisungen. Diese Einstellungen stellen sicher, dass automatisierte Aktionen Ihren spezifischen Vorlieben und Arbeitsabläufen entsprechen:

• Gmail-Server: Standardsignatur, bevorzugte Sende-Adresse, Standard-CC-Empfänger
• Kalender-Server: Standard-Besprechungsdauer, Pufferzeit zwischen Terminen, bevorzugte Zeitzonen
• Dokumenten-Server: Vorlagenpräferenzen, Formatierungsstandards, Standard-Freigabeberechtigungen

Benutzerdefinierte Anweisungen werden automatisch auf alle relevanten Tool-Aufrufe angewendet, wodurch die wiederholte Angabe von Parametern entfällt und die Konsistenz über automatisierte Arbeitsabläufe hinweg gewährleistet wird.

Multi-Agent-Architektur für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit

Unter der Haube verwendet die Architektur von Jenova ein ausgeklügeltes Multi-Agent-System, das speziell für die MCP-Tool-Orchestrierung entwickelt wurde. Dieser Ansatz erreicht eine Zuverlässigkeit von 97,3 % bei Tool-Aufrufen und unterstützt gleichzeitig unbegrenzte simultane Integrationen.

Vektorbasierte Tool-Indizierung: Anstatt alle Tool-Definitionen in das Kontextfenster des Modells zu laden, unterhält Jenova eine Vektordatenbank mit Tool-Fähigkeiten. Bei der Verarbeitung einer Anfrage führt das System eine semantische Suche durch, um die 5-10 relevantesten Tools zu identifizieren, und lädt dann nur deren Definitionen in den Kontext.

Diese Architektur eliminiert das Problem der Tool-Überlastung vollständig. Egal, ob Sie 20 oder 200 Server verbunden haben, das Modell sieht nur die für die aktuelle Aufgabe relevanten Tools – und behält so eine konsistente Leistung unabhängig von der Gesamtzahl der Integrationen bei.

Intelligentes Tool-Routing: Das System analysiert jede Benutzeranfrage, um die optimale Tool-Auswahl und Ausführungssequenz zu bestimmen. Bei komplexen, mehrstufigen Arbeitsabläufen, die sich über mehrere Dienste erstrecken, orchestriert Jenova automatisch die notwendigen Tool-Aufrufe und behält dabei den Kontext während des gesamten Prozesses bei.

Fehlerbehebung und Wiederholungslogik: Wenn Tool-Aufrufe aufgrund vorübergehender Probleme (API-Ratenbegrenzungen, Netzwerk-Timeouts) fehlschlagen, implementiert das System intelligente Wiederholungsstrategien mit exponentiellem Backoff. Diese Widerstandsfähigkeit trägt erheblich zur hohen Zuverlässigkeitsrate der Plattform bei.

Native Tools für Forschung und Produktivität

Über die MCP-Integration hinaus enthält Jenova mehr als 20 native Tools für gängige Forschungs- und Produktivitätsaufgaben. Diese integrierten Funktionen arbeiten mit Ihren MCP-Servern zusammen und können einzeln umgeschaltet werden:

Suche und Entdeckung:

• Google Suche, Bilder, Maps, Scholar
• YouTube, Reddit, GitHub Suche
• Amazon, eBay, App Store, Play Store Suche
• Google Flüge und Hotels

Inhaltserstellung:

• Bilderzeugung
• Dokumentenerstellung (PDF, Word, TXT, CSV)

Native Tools integrieren sich nahtlos in MCP-Server in mehrstufigen Arbeitsabläufen. Sie können beispielsweise Produkte über die Amazon-Suche recherchieren, Preise über die eBay-Suche vergleichen und die Ergebnisse über Ihren Gmail-MCP-Server per E-Mail versenden – alles in einer einzigen Konversation.

Modellunabhängige Intelligenz

Jenova unterstützt hochmoderne Modelle von OpenAI, Anthropic und Google und gibt Ihnen die Flexibilität, je nach Aufgabenanforderungen, Kostenüberlegungen oder Leistungspräferenzen zu wählen.

Der Model Router der Plattform analysiert jede Anfrage und wählt automatisch das optimale Modell basierend auf:

• Aufgabenkomplexität und logischen Anforderungen
• Mustern von Tool-Aufrufen und Zuverlässigkeitsanforderungen
• Erwartungen an die Antwortzeit
• Kosteneffizienz für den spezifischen Arbeitsablauf

Dieses intelligente Routing stellt sicher, dass Sie für jede Aufgabe die beste Leistung erhalten und die Kosten über verschiedene Arbeitslasten hinweg effektiv verwalten.

Wie es funktioniert: Von der Einrichtung bis zur Ausführung

Schritt 1: Verbinden Sie Ihre MCP-Server

Navigieren Sie zum Abschnitt MCP-Server in Jenova. Durchsuchen Sie die vorintegrierte Bibliothek oder fügen Sie einen benutzerdefinierten Server über eine URL hinzu. Für Dienste, die eine Authentifizierung erfordern, klicken Sie auf Verbinden und schließen Sie den OAuth-Fluss über die Standardoberfläche des Dienstes ab. Die Plattform übernimmt die gesamte Token-Verwaltung automatisch.

Schritt 2: Konfigurieren Sie benutzerdefinierte Anweisungen (optional)

Greifen Sie für jeden verbundenen Server auf das Einstellungsfeld zu, um benutzerdefinierte Anweisungen zu definieren. Konfigurieren Sie beispielsweise Ihren Gmail-Server so, dass er immer Ihre professionelle Signatur enthält und Ihren Assistenten bei Kunden-E-Mails in CC setzt. Diese Einstellungen gelten automatisch für alle relevanten Tool-Aufrufe.

Schritt 3: Aktivieren Sie native Tools

Überprüfen Sie die Bibliothek der nativen Tools und aktivieren Sie die gewünschten Funktionen. Wenn Sie häufig Produkte recherchieren, aktivieren Sie die Amazon- und eBay-Suche. Wenn Sie mit akademischen Inhalten arbeiten, aktivieren Sie Google Scholar. Sie können diese Einstellungen jederzeit anpassen.

Schritt 4: Beschreiben Sie Ihre Aufgabe in natürlicher Sprache

Beschreiben Sie einfach, was Sie erreichen möchten: „Recherchiere die Top 5 Projektmanagement-Tools, vergleiche ihre Preise und sende eine Zusammenfassung per E-Mail an mein Team.“ Das Multi-Agent-System von Jenova analysiert die Anfrage, identifiziert relevante Tools sowohl auf MCP-Servern als auch in den nativen Funktionen und plant die Ausführungssequenz.

Schritt 5: Überprüfen und genehmigen Sie Tool-Aufrufe

Bevor Aktionen ausgeführt werden, die Daten ändern (E-Mails senden, Kalendereinträge erstellen, Dokumente bearbeiten), präsentiert Jenova die geplanten Tool-Aufrufe zur Überprüfung. Sie können einzelne Aktionen genehmigen, Parameter ändern oder abbrechen. Dieser Genehmigungsworkflow stellt sicher, dass Sie die Kontrolle über automatisierte Aufgaben behalten.

Schritt 6: Überwachen Sie die Ausführung und die Ergebnisse

Beobachten Sie, wie Jenova den Arbeitsablauf ausführt und jeden Tool-Aufruf und seine Ergebnisse in Echtzeit anzeigt. Für die obige Rechercheaufgabe sehen Sie Suchergebnisse aus mehreren Quellen, die zusammengestellte Zusammenfassung und die Bestätigung der E-Mail-Zustellung – alles in einem einzigen Konversations-Thread.

Praxisanwendungen: Was Sie automatisieren können

📧 E-Mail- und Kommunikations-Workflows

Szenario: „Finde alle ungelesenen E-Mails von Kunden der letzten Woche, fasse die wichtigsten Aktionspunkte zusammen und erstelle Kalendereinträge für Nachfassaktionen.“

Traditioneller Ansatz: Posteingang manuell überprüfen, Informationen extrahieren, zur Kalender-App wechseln, einzelne Termine erstellen – ca. 30-45 Minuten.

Jenova AI: Führt eine Gmail-Suche durch, analysiert den E-Mail-Inhalt, extrahiert Aktionspunkte und erstellt Kalendereinträge mit den entsprechenden Details und Zeitpunkten – abgeschlossen in weniger als 2 Minuten.

Wesentliche Vorteile:

• Verarbeitet Dutzende von E-Mails gleichzeitig
• Behält den Kontext über E-Mail-Inhalte und Kalenderplanung hinweg bei
• Wendet benutzerdefinierte Anweisungen für Besprechungsdauer und Pufferzeit an
• Bietet eine Zusammenfassung aller zur Überprüfung ergriffenen Maßnahmen

📊 Forschungs- und Analyseaufgaben

Szenario: „Recherchiere die Top 10 KI-Agent-Plattformen, vergleiche ihre MCP-Unterstützung, Preise und Hauptfunktionen und erstelle dann eine Vergleichstabelle.“

Traditioneller Ansatz: Manuelle Websuchen, Besuch mehrerer Websites, Extrahieren von Informationen, Organisieren in einer Tabelle – ca. 2-3 Stunden.

Jenova AI: Führt parallele Suchen über Google, GitHub und Produkt-Websites durch, extrahiert strukturierte Informationen und generiert eine formatierte CSV-Datei mit Vergleichsdaten – abgeschlossen in weniger als 5 Minuten.

Wesentliche Vorteile:

• Durchsucht mehrere Quellen gleichzeitig
• Extrahiert strukturierte Daten aus unstrukturierten Inhalten
• Erzeugt ein gebrauchsfertiges Tabellenformat
• Enthält Quelllinks zur Überprüfung

💼 Automatisierung des Projektmanagements

Szenario: „Überprüfe meine mir zugewiesenen GitHub-Issues, erstelle Jira-Tickets für hochprioritäre Elemente und sende ein Status-Update an meinen Manager.“

Traditioneller Ansatz: GitHub überprüfen, Jira-Tickets manuell mit korrekter Formatierung erstellen, E-Mail mit Statuszusammenfassung entwerfen – ca. 45-60 Minuten.

Jenova AI: Fragt die GitHub-API über den MCP-Server ab, analysiert Priorität und Kontext, erstellt formatierte Jira-Tickets über den MCP-Server und sendet eine umfassende Status-E-Mail über den Gmail-MCP-Server – abgeschlossen in weniger als 3 Minuten.

Wesentliche Vorteile:

• Behält eine konsistente Formatierung über Plattformen hinweg bei
• Bewahrt Kontext und Links zwischen verwandten Elementen
• Wendet benutzerdefinierte Anweisungen für Ticket-Vorlagen an
• Erstellt automatisch eine professionelle Statuszusammenfassung

📱 Mobile Produktivität

Szenario: Während des Pendelns müssen Sie aufgrund eines unerwarteten Konflikts die morgigen Besprechungen verschieben, alle Teilnehmer benachrichtigen und Ihre Aufgabenliste aktualisieren.

Traditioneller Ansatz: Auf dem Handy nicht praktikabel – erfordert das Wechseln zwischen Kalender-App, E-Mail-App und Aufgaben-Manager mit erheblichem manuellem Aufwand.

Jenova AI: Beschreiben Sie die Situation über die iOS- oder Android-App in natürlicher Sprache. Der Agent identifiziert betroffene Besprechungen, schlägt neue Zeiten basierend auf der Verfügbarkeit der Teilnehmer vor, sendet E-Mails zur Terminverschiebung und aktualisiert Aufgaben – alles von einer einzigen mobilen Oberfläche aus.

Wesentliche Vorteile:

• Voller MCP-Server-Zugriff auf mobilen Geräten
• Unterstützung der Spracheingabe für freihändige Bedienung
• Konsistente Funktionalität auf Desktop und Mobilgeräten
• Echtzeitausführung mit sofortiger Bestätigung

Häufig gestellte Fragen

Wie viel kostet Jenova AI?

Jenova AI bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Abonnementstufen an. Die kostenlose Stufe bietet vollen Zugriff auf alle Kernfunktionen, einschließlich unbegrenzter MCP-Serververbindungen, nativer Tools, benutzerdefinierter Anweisungen und Multi-Agent-Workflows, mit einem täglichen Nutzungslimit. Bezahlte Abonnenten erhalten deutlich höhere Nutzungslimits für intensive Automatisierungsanforderungen. Besuchen Sie www.jenova.ai für aktuelle Preisdetails.

Benötige ich technisches Wissen, um Jenova zu verwenden?

Nein, es sind keine technischen Kenntnisse erforderlich. Jenova übernimmt die gesamte technische Komplexität der MCP-Server-Integration, der OAuth-Authentifizierung und der Tool-Orchestrierung. Sie verbinden einfach Server über die Benutzeroberfläche, beschreiben Aufgaben in natürlicher Sprache und überprüfen vorgeschlagene Aktionen vor der Ausführung. Die Plattform ist für Endbenutzer konzipiert, nicht für Entwickler.

Wie schneidet Jenova im Vergleich zu anderen KI-Agent-Plattformen ab?

Jenova ist die erste Plattform, die speziell für das Ökosystem des Model Context Protocol entwickelt wurde. Während andere Plattformen möglicherweise begrenzte Tool-Integrationen durch benutzerdefinierten Code unterstützen, ermöglicht die MCP-native Architektur von Jenova unbegrenzte Integrationen mit einer Zuverlässigkeit von 97,3 %. Das vektorbasierte Tool-Routing eliminiert Leistungsabfälle, wenn Sie weitere Server hinzufügen – eine grundlegende Einschränkung bei herkömmlichen Ansätzen.

Sind meine Daten sicher, wenn ich Dienste verbinde?

Ja. Jenova wird von Azeroth Inc. entwickelt, einem Technologieunternehmen mit Sitz in New York und strengen Datenschutzrichtlinien. Die Plattform verwendet Ihre Daten nicht zum Trainieren von KI-Modellen. OAuth-Token werden verschlüsselt und sicher gespeichert. MCP-Server von Drittanbietern wie Klavis AI halten die SOC 2-Konformität ein. Sie kontrollieren, welche Dienste verbunden werden, und können den Zugriff jederzeit widerrufen.

Kann Jenova mit benutzerdefinierten oder internen Tools arbeiten?

Absolut. Jenova unterstützt die Verbindung zu jedem MCP-kompatiblen Server über eine Remote-URL. Wenn Ihre Organisation interne Tools mit MCP-Server-Implementierungen hat, können Sie diese direkt integrieren. Diese Flexibilität ermöglicht die Automatisierung proprietärer Arbeitsabläufe und benutzerdefinierter Geschäftsprozesse neben Standard-Produktivitätstools.

Funktioniert Jenova auf mobilen Geräten?

Ja. Jenova bietet volle Funktionalität auf iOS und Android durch native mobile Apps. Alle MCP-Serververbindungen, nativen Tools und Multi-Agent-Fähigkeiten sind auf dem Handy mit der gleichen Zuverlässigkeit wie auf dem Desktop verfügbar. Diese plattformübergreifende Konsistenz ermöglicht die Automatisierung, wo immer Sie arbeiten.

Fazit: Die Zukunft der KI-Agenten ist da

Der Übergang von KI-Assistenten, die Fragen beantworten, zu KI-Agenten, die Aufgaben ausführen, erfordert eine zuverlässige, skalierbare Tool-Integration. Jenova AI liefert diese Fähigkeit durch seine MCP-native Architektur und erreicht eine Werkzeugzuverlässigkeit von 97,3 % über unbegrenzte Integrationen hinweg bei gleichbleibender Leistung.

Durch die Beseitigung der technischen Komplexität von Authentifizierung, Tool-Orchestrierung und der Ausführung mehrstufiger Arbeitsabläufe macht Jenova praktische KI-Automatisierung für jedermann zugänglich. Ob Sie E-Mail-Workflows verwalten, Recherchen durchführen, Projekte koordinieren oder Routineaufgaben automatisieren, die Plattform bietet die Infrastruktur, um Ihre Arbeitsweise zu transformieren.

Das Ökosystem des Model Context Protocol erweitert sich schnell, mit kontinuierlich neuen Servern und Funktionen. Als MCP-native Plattform profitiert Jenova automatisch von diesem Wachstum – und gibt Ihnen Zugang zu einem ständig wachsenden Universum von Tools und Diensten über eine einzige, intelligente Schnittstelle.

Erleben Sie die erste KI-Agent-Plattform, die für unbegrenzte Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit entwickelt wurde. Starten Sie noch heute mit Jenova AI und entdecken Sie, was möglich ist, wenn KI zuverlässig in Ihrem Namen über jedes von Ihnen genutzte Tool und jeden Dienst handeln kann.