Integration · Entwicklertools

Claude & ChatGPT mit Letta verbinden

Arbeite mit deinen Letta-Agenten über den KI-Assistenten, den du bereits nutzt. Frage ihn, woran sich ein Agent erinnert, ändere dessen Persona oder System-Prompt, ordne ihm ein Tool zu oder sende ihm eine Nachricht und lies die Antwort. Außerdem kann der Assistent Unterhaltungen, Nachrichtenverläufe, Ausführungen, Ordner und die für deine Agenten verfügbaren Modelle durchsehen.

Letta kostenlos verbinden

Kostenloser Tarif, keine Kreditkarte erforderlich. Dauert etwa eine Minute.

Fragen Sie zum Beispiel

“Was steht im Speicherblock human meines Support-Agenten?”
Die KI findet den Agenten und liest seinen Kernspeicherblock human.
“Durchsuche den Archivspeicher des Recherche-Agenten nach Informationen zur Preisgestaltung.”
Sie durchsucht den Archivspeicher des Agenten nach inhaltlicher Bedeutung und gibt die am besten passenden Textpassagen zurück.
“Ordne meinem Support-Agenten das Tool für die Websuche zu.”
Sie findet die Tool-ID in deinem Konto und ordnet das Tool dem Agenten zu.

Was Ihre KI tun kann

Agenten und Speicher

Agenten auflisten und auslesen, ihren Namen, System-Prompt, ihr Modell und ihre Tags aktualisieren sowie Kernspeicherblöcke wie persona und human lesen oder ersetzen.

Archivspeicher

Textpassagen im langfristigen Archivspeicher eines Agenten auflisten, suchen, hinzufügen und löschen.

Nachrichten, Tools und Ausführungen

Nachrichten an Agenten oder in Unterhaltungen senden, Nachrichtenverläufe lesen, Tools zuordnen und deren Zuordnung aufheben sowie Ausführungen, Ordner und Modelle prüfen.

“Bitte den Onboarding-Agenten, zusammenzufassen, was er über Acme weiß.”
Sie sendet die Nachricht an den Agenten und gibt seine Antwort zurück. Während der Antwort kann der Agent seine eigenen Tools aufrufen und seinen Speicher aktualisieren.
“Stelle den Triage-Agenten auf ein anderes Modell um.”
Sie listet die verfügbaren Modelle auf und aktualisiert den Agenten anschließend mit dem von dir ausgewählten Modell.
“Ist die letzte Ausführung des Agenten abgeschlossen, und warum wurde sie beendet?”
Sie listet die Ausführungen des Agenten auf und liest den Status und den Beendigungsgrund der letzten Ausführung.

25 Tools für Letta

Diese Tools werden beim Verbinden aktiviert. Sie können jedes einzelne deaktivieren oder festlegen, dass es vor der Ausführung Ihre Freigabe benötigt.

add_archival_memoryÄndert DatenEine Textpassage im langfristigen Archivspeicher eines Agenten speichern: `agent_id` und `text` übergeben, optional `tags`.
attach_toolÄndert DatenEinem Agenten anhand von `agent_id` und `tool_id` (tool-...) ein Tool zuordnen, damit er es verwenden kann.
create_conversationÄndert DatenEine neue Unterhaltung mit einem Agenten anhand von `agent_id` starten, optional mit einer `summary`. Mit send_conversation_message Nachrichten darin senden.
delete_archival_memoryLöscht DatenEine einzelne Textpassage anhand von `agent_id` und `memory_id` endgültig aus dem Archivspeicher eines Agenten löschen. Dies kann nicht rückgängig gemacht werden.
detach_toolÄndert DatenDie Zuordnung eines Tools zu einem Agenten anhand von `agent_id` und `tool_id` aufheben. Das Tool selbst bleibt erhalten.
get_agentEinen einzelnen Agenten anhand von `agent_id` (agent-...) mit seinem Modell, System-Prompt, seinen Tools und Speicherblöcken abrufen.
get_memory_blockEinen einzelnen Kernspeicherblock eines Agenten anhand von `agent_id` und `block_label` (zum Beispiel human oder persona) abrufen.
get_runEine einzelne Ausführung anhand von `run_id` mit Status und Beendigungsgrund abrufen.
list_agent_messagesDen Nachrichtenverlauf eines Agenten anhand von `agent_id` auflisten, optional nach `conversation_id` gefiltert.
list_agent_toolsDie einem Agenten zugeordneten Tools anhand von `agent_id` auflisten.
list_agentsAgenten auflisten, optional nach `name`, `query_text`, `tags` oder `project_id` gefiltert. Damit lässt sich vor weiteren Aufrufen eine Agenten-ID ermitteln.
list_archival_memoriesTextpassagen im langfristigen Archivspeicher eines Agenten anhand von `agent_id` auflisten, optional mit `search` nach Text gefiltert.
list_conversation_messagesDie Nachrichten einer einzelnen Unterhaltung anhand von `conversation_id` auflisten.
list_conversationsUnterhaltungen auflisten, optional für eine bestimmte `agent_id` oder mit `summary_search` nach Text in ihren Zusammenfassungen gefiltert.
list_folder_filesDie Dateien in einem Ordner anhand von `folder_id` auflisten; `include_content` auf true setzen, um die Dateitexte einzuschließen.
list_foldersDatenordner (Quellen) mit Dokumenten auflisten, optional nach `name` gefiltert.
list_memory_blocksDie Kernspeicherblöcke (wie persona und human) eines Agenten anhand von `agent_id` auflisten.
list_modelsDie für Agenten verfügbaren Sprachmodelle auflisten, optional nach Anbieter gefiltert.
list_runsAgentenausführungen auflisten, gefiltert nach `agent_id`, `conversation_id`, `statuses` oder `active`. Damit lässt sich der Stand von Hintergrundaufgaben prüfen.
list_toolsDie in deinem Letta-Konto verfügbaren Tools auflisten, optional nach `name` oder `search` gefiltert. Damit lässt sich eine Tool-ID ermitteln, um das Tool einem Agenten zuzuordnen.
search_archival_memoryDen Archivspeicher eines Agenten nach inhaltlicher Bedeutung durchsuchen: `agent_id` und eine `query` übergeben, optional `tags`, `top_k` oder einen Datumsbereich.
send_agent_messageFür andere sichtbarEine Nachricht an einen Agenten senden und seine Antwort erhalten: `agent_id` und den Text in `input` übergeben. `streaming` auf false setzen. Während der Antwort kann der Agent seine Tools aufrufen und seinen Speicher aktualisieren.
send_conversation_messageFür andere sichtbarEine Nachricht in einer Unterhaltung senden und die Antwort des Agenten erhalten: `conversation_id` und den Text in `input` übergeben. `streaming` auf false setzen.
update_agentÄndert DatenEinen Agenten anhand von `agent_id` aktualisieren: `name`, `description`, den System-Prompt in `system`, `model`, `tags` oder `tool_ids` ändern. Nur die übergebenen Felder werden geändert.
update_memory_blockÄndert DatenEinen Kernspeicherblock eines Agenten anhand von `agent_id` und `block_label` ändern: den neuen `value` und optional `description` oder `limit` übergeben. Der neue Text ersetzt den alten.

In drei Schritten einrichten

1
App auswählen
Erstellen Sie ein kostenloses PipMCP-Konto und wählen Sie Letta aus der App-Liste.
2
Schlüssel einfügen
Füge einen Letta-API-Schlüssel ein. Melde dich unter platform.letta.com an, öffne API-Schlüssel, erstelle einen Schlüssel und kopiere ihn.
3
Link zu Ihrer KI hinzufügen
Sie erhalten einen persönlichen MCP-Link. Fügen Sie ihn in Claude, ChatGPT oder Cursor hinzu:
1. Klicken Sie auf Ihren Namen und dann auf Einstellungen › Konnektoren › Benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen.
2. Fügen Sie Ihren Link als URL des Remote-MCP-Servers ein.
3. Aktivieren Sie den Konnektor über das +-Menü in einem Chat.

Fragen

Was kann die KI in Letta tun?

Die KI kann Agenten, Speicherblöcke, Archivspeicher, Unterhaltungen, Nachrichten, Ausführungen, Tools, Ordner und Modelle auflisten und auslesen. Sie kann Agenten und Speicherblöcke aktualisieren, Inhalte im Archivspeicher hinzufügen und löschen, Tools zuordnen und deren Zuordnung aufheben, Unterhaltungen starten und Nachrichten an Agenten senden.

Sieht die KI meinen Letta-API-Schlüssel?

Nein. Dein Letta-API-Schlüssel und deine Einstellungen werden verschlüsselt gespeichert und der KI niemals angezeigt. Nach dem Speichern werden sie nicht erneut angezeigt, auch dir nicht. Die KI sieht nur die Ergebnisse der Tools, die sie aufruft.

Kann ich steuern, was die KI tun darf?

Ja. Du entscheidest, welche Tools aktiviert sind, und kannst mit reinem Lesezugriff beginnen. Das Senden einer Nachricht veranlasst den Agenten, tätig zu werden und möglicherweise seinen Speicher zu ändern. Das Löschen von Inhalten im Archivspeicher ist endgültig. Für diese Aktionen lässt sich festlegen, dass sie vor der Ausführung deine Freigabe benötigen. Jeder Tool-Aufruf wird protokolliert.

Funktioniert das mit ChatGPT?

Ja. Öffne in ChatGPT Einstellungen › Apps & Konnektoren › Erweitert, aktiviere den Entwicklermodus und füge dann deinen PipMCP-Link hinzu. Der Entwicklermodus erfordert einen kostenpflichtigen ChatGPT-Tarif: Plus, Pro, Business oder Enterprise. Derselbe Link funktioniert auch in Claude (Einstellungen › Konnektoren › Benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen), Cursor und anderen MCP-Clients.

Was kostet das?

PipMCP bietet einen kostenlosen Tarif ohne Kreditkarte. Kostenpflichtige Tarife werden pro abgeschlossener Aufgabe abgerechnet. Du benötigst außerdem ein eigenes Letta-Konto.

Was ist der Unterschied zwischen Kernspeicher und Archivspeicher?

Kernspeicherblöcke wie persona und human sind kurze Texte, die dem Agenten stets vorliegen. Die KI kann einen Block lesen oder seinen Text ersetzen. Der Archivspeicher ist ein langfristiger Speicher für Textpassagen, den der Agent bei Bedarf durchsucht. Die KI kann diese Textpassagen auflisten, suchen, hinzufügen und löschen.