Im Juli kamen Managed KI-Modelle, Projektguthaben und der Marketplace. Im August ermöglichte Connic MCP mit gezielten Berechtigungen die Arbeit an Live-Projekten in ChatGPT, Codex, Claude, Cursor und weiteren MCP-Clients. Slack kann jetzt Agenten auslösen und ihre Ergebnisse empfangen. Für ausgehende Verbindungen haben wir die Versandmodi Automatic, Agent-tool und Middleware ergänzt. Außerdem haben wir eine Gesprächsansicht für Persistent Sessions, Datei-Outputs aus Custom Tools, weitere Sign-in-Methoden und fünf Managed KI-Modelle ergänzt.
Connic MCP in KI Clients
Connic MCP verbindet einen KI-Client über OAuth mit einem Projekt. Bei der Autorisierung legt der Projekt-Owner fest, welche Environments der Client sehen, welche Leseaktionen er nutzen und ob er Schreibaktionen ausführen darf. Der Client kann die Projekt-Berechtigungen des Owners nie überschreiten. Jede Autorisierung lässt sich unter Projekt-Settings → API Keys & MCP Auth bearbeiten oder widerrufen.
Ein verbundener Client kann Runs, Traces, Logs, Deployment-Tests, Verbindungsstatus, Retrieval, Database, Sessions, Budgets, Approvals und Governance-Records lesen. Mit Schreibzugriff kann er unterstützte Ressourcen direkt aus dem Gespräch verwalten. Gespeicherte Secrets, Zahlungen, die Verwaltung von Zugangsdaten und das Löschen eines Projekts bleiben außerhalb der MCP-Oberfläche.
codex mcp add connic --url https://mcp.connic.co/mcp
codex mcp login connicDas vollständige Connic-Plugin bündelt für unterstützte Clients die MCP-Verbindung mit dem Connic Skill; der Server ist jetzt auch in der offiziellen MCP Registry gelistet. API-Keys verwenden denselben Berechtigungskatalog für einzelne Aktionen, sodass eine Automation nur die benötigten Operationen erhalten kann. Die Connic-MCP-Ankündigung beschreibt die Funktionen, der Leitfaden zur Einrichtung die Installation.
Slack als native Verbindung
Slack ist eine native Verbindung im Marketplace. Erstelle die Slack App aus einem generierten Manifest, speichere Signing Secret und Bot Token in einer wiederverwendbaren Connic-Verbindung und verknüpfe diese mit den Agenten, die in Slack antworten sollen. Die App bleibt im Slack-Account des Unternehmens, das damit die Kontrolle über Name, Channels, Installation und Entfernung behält.
Ein app_mention startet jeden verknüpften Agenten und übergibt dabei Slack-Channel, Nutzer und Thread-Kontext. Über dieselbe Verbindung lässt sich außerdem eine Slack-Outbound-Verbindung anbinden, die die Antwort an den ursprünglichen Thread zurückgibt. Ein Run kann auch explizit einen anderen Channel oder den Default-Channel der Verbindung ansprechen.
Die Slack-Dokumentation beschreibt den vollständigen Inbound- und Outbound-Ablauf.
Versandzeitpunkt für ausgehende Verbindungen
Jede Verknüpfung mit einer Outbound-Verbindung hat einen Delivery Mode. Wähle ihn beim Verknüpfen der Verbindung mit einem Agenten und ändere ihn später im Verbindungsablauf, falls die Routing-Entscheidung an eine andere Stelle wandert.
send_connector aus Python auf, wenn der Anwendungscode die Routing-Entscheidung treffen soll.Run-Traces zeigen jetzt neben der übrigen Ausführung auch die Aktivität von Inbound- und Outbound-Verbindungen. Deployment-Tests zeichnen Aufrufe von Agent-Tool- und Middleware-Verbindungen auf, ohne sie auszuliefern. So lässt sich Routing prüfen, ohne Testnachrichten an ein echtes Ziel zu senden.
Der Leitfaden zum Outbound-Routing enthält Beispiele für die unterstützten Verbindungstypen.
Den Gesprächsverlauf einer Session untersuchen
Der von Persistent Sessions über Requests hinweg mitgeführte Gesprächskontext lässt sich jetzt untersuchen. Unter Storage → Sessions zeigt der neue Details-Drawer für jede Zeile den letzten Gesprächsverlauf ohne interne Metadaten neben den zugehörigen Runs.
Die Gesprächsansicht enthält Nutzer-, Assistenten-, System- und Tool-Nachrichten. Tool-Argumente stehen neben ihren aufgezeichneten Ergebnissen oder Fehlern; Attachments zeigen Datei-Metadaten. Gespeichertes Reasoning wird angezeigt, sofern es verfügbar ist, und ausdrücklich geschwärztes Reasoning wird entsprechend markiert. Über einen zugehörigen Run lässt sich vom Gespräch zum zugehörigen Ausführungs-Trace wechseln.
Run-Details bieten außerdem Kopierfunktionen für Inputs, Outputs, Context und Trace-Werte. Strukturierte Werte werden als JSON kopiert; die Reasoning-Token-Nutzung erscheint in Run-Traces und Kostenaufschlüsselungen.
Unser Vergleich der Speicheroptionen erklärt, wie persistente Sessions den Gesprächsverlauf speichern. Die Session-Dokumentation beschreibt die Konfiguration.
Dateien aus Custom Tools
Ein Custom Tool kann eine ToolFile zurückgeben, wenn der nächste KI-Modell-Turn ein PDF, Bild, eine Audiodatei oder ein anderes binäres Ergebnis benötigt. Dafür sind der passende MIME-Typ und entweder Inline-Bytes oder eine URI nötig. Listen und Tupel können Dateien mit Text- und JSON-Ergebnissen kombinieren.
from connic import ToolFile
def export_invoice(invoice_id: str) -> ToolFile:
"""Generate an invoice PDF for the agent to inspect."""
pdf = build_invoice_pdf(invoice_id)
return ToolFile(
mime_type="application/pdf",
name=f"invoice-{invoice_id}.pdf",
data=pdf,
)Die Tool-Referenz beschreibt Datei-Outputs mit Inline-Bytes oder einer URI.
Account Security und Sign-in-Optionen
Account Settings bündelt Sign-in Security und verbundene Identity-Provider. Vor sensiblen Änderungen ist ein aktueller Sign-in nötig; Connic lässt immer mindestens eine funktionierende Sign-in-Methode mit dem Account verbunden.
Die Account Settings zeigen die mit dem Account verbundenen Methoden.
Fünf neue Managed KI-Modelle
Der Managed-Katalog erhielt im August fünf dauerhafte KI-Modell-IDs. Die beiden DeepSeek-Einträge erweitern die Auswahl für Reasoning mit langen Kontexten beim Programmieren und bei der Arbeit mit Agenten. Drei Gemini-Flash-Einträge ergänzen multimodale Optionen für Anwendungen mit hohem Anfragevolumen oder langen Kontexten.
connic/deepseek-v4-flash-0731
connic/deepseek-v4-pro-fast
connic/gemini-3.5-flash-lite
connic/gemini-3.6-flash
connic/gemini-3.7-flashAuch die veröffentlichten Preise mehrerer bestehender KI-Modelle sind gesunken. Der Katalog enthält für jede Managed-ID die aktuellen Input-, Cached-Input- und Output-Raten.
Der Modellkatalog nennt die genauen Funktionen, Limits und Preise aller Connic-KI-Modelle.
Weitere Verbesserungen
- •CLI-Updates:
connic updatekann Aktualisierungen für das Composer-SDK, Projekt-Skill-Kopien und bereits in Codex und Claude Code installierte Connic-Plugins prüfen oder installieren. CLI-Referenz - •Vollständigere Migrationen: Die Migrationswerkzeuge für LangChain und Google ADK verfolgen weitere dateiübergreifende Imports und Re-exports, übernehmen Prompts und Tools aus weiteren Projektstrukturen und wandeln einfache Subagenten-Wrapper in Connic-Delegation um. LangChain-Migrationsleitfaden
- •CI-fähige Testergebnisse:
connic test --jsongibt Test-Run-, Deployment- und Environment-IDs zurück. Exit-Codes unterscheiden zwischen fehlgeschlagenen oder abgebrochenen Suites, Request-Fehlern und Infrastruktur- oder Serverfehlern. Test- und CI-Dokumentation - •Freigabe von Projektdaten: Über einen standardmäßig deaktivierten Toggle unter Projekt-Settings → General kann ein Projekt der anonymisierten Analyse der Produktnutzung zustimmen. Öffentliche aggregierte Statistiken verwenden nur Daten aus Projekten, die zugestimmt haben