Zammad Commander: Interner KI-Chat für Ihren Zammad-Helpdesk
Zammad Commander ist ein quelloffener interner Admin-Chat für Zammad. LibreChat plus Zammad MCP Server durchsucht Tickets, fasst Verläufe zusammen und entwirft Antworten — in der Cloud oder vollständig on-prem mit Ollama.
Zammad Commander
Zammad Commander ist ein quelloffener interner Admin-Chat für Ihren Zammad-Helpdesk. Er verbindet LibreChat (eine Chat-Oberfläche im Browser) mit dem Zammad MCP Server, damit Ihre Support-Mitarbeitenden und Admins Tickets durchsuchen, lange Verläufe zusammenfassen und Antworten in natürlicher Sprache entwerfen können — ohne einer KI die Rechte zum Löschen zu geben.
Es ist das erste Setup der Serie „KI auf Zammad”: Derselbe MCP-Server wird, mit anderen Zugriffsrechten betrieben, zum No-Code-Automatisierungs-Backend oder zum eingeschränkten kundenseitigen Assistenten. Sie ändern das Produkt über Umgebungsvariablen, nicht über Code.
- Lizenz: MIT
- Basiert auf: LibreChat + Zammad MCP Server
- Läuft: in der Cloud (beliebige LLM-API) oder vollständig on-prem mit Ollama
- Hauptanwendung: ein interner Helpdesk-Copilot für Agenten und Admins
Zwei Betriebsvarianten
Beide Varianten nutzen dieselbe LibreChat-Oberfläche und denselben Zammad MCP Server. Sie unterscheiden sich nur darin, wo das Sprachmodell läuft.
| Variante A — Cloud-LLM | Variante B — On-prem (Ollama) | |
|---|---|---|
| LLM | Eine Cloud-API (z. B. OpenRouter) | Ollama, lokal auf Ihrem Host |
| Daten verlassen Ihr Netz | Prompts gehen zum LLM-Anbieter | Nichts — vollständig lokal |
| GPU nötig | Nein | Empfohlen für Modelle der 27B-Klasse |
| Ideal für | Schnellster Proof of Concept | Datenschutz / Datenresidenz |
Die On-prem-Variante ist die richtige Wahl, wenn Ticketinhalte Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen. Mit einer 24-GB-GPU läuft Qwen 3.6 27B lokal in brauchbarer Geschwindigkeit.
Architektur
flowchart LR
Browser[Browser-Chat] --> LC[LibreChat]
LC -->|streamable HTTP /mcp| MCP[Zammad MCP Server]
MCP -->|REST + API-Token| Z[(Ihr Zammad)]
LC -.nur Variante B.-> Ollama[Ollama lokales LLM]
LC -.nur Variante A.-> Cloud[Cloud-LLM-API]LibreChat spricht über streamable HTTP mit dem Zammad MCP Server. Der MCP-Server hält einen Zammad-API-Token und erzwingt eine Zugriffsrichtlinie — welche Tool-Kategorien erlaubt sind, welche Tools verweigert werden — ausschließlich über Umgebungsvariablen.
Was Ihr Team damit machen kann
| Workflow | Beispiel-Prompt |
|---|---|
| Schichtübergabe | „Fasse Ticket #1 für die Schichtübergabe zusammen.” |
| Triage | „Liste die offenen Tickets und markiere alles, was überfällig wirkt.” |
| Antworten entwerfen | „Entwirf eine freundliche Antwort für Ticket #1 — nicht senden, nur zeigen.” |
| Statusprüfung | „Führe einen Health-Check auf Zammad aus und nenne die Version.” |
Der Assistent entwirft Kundenantworten zur menschlichen Prüfung; er sendet nicht eigenständig.
Rechte des Agenten eingrenzen
Das Profil „Interner Admin” erlaubt alle Tool-Kategorien, blockiert aber destruktives Löschen. Da Rechte nur Umgebungsvariablen am MCP-Server sind, wird derselbe Stack zu einem anderen Produkt, wenn Sie sie ändern:
| Profil | MCP_ALLOWED_CATEGORIES | MCP_DENIED_TOOLS | Hinweise |
|---|---|---|---|
| Interner Admin (Standard) | all | delete_ticket,delete_user,delete_organization | Voller Lese-/Schreibzugriff, Mensch im Loop, kein Löschen |
| Nur-Lesen-Analyst | tickets,search,system | (Standard) | Sehen, aber nicht anfassen |
| Kundenseitig | tickets,system | zusätzlich *_user, *_organization verweigern | Plus MCP_ALLOWED_GROUPS auf eine öffentliche Queue |
Die vollständige Liste der Kategorien und Tools finden Sie in der Zugriffssteuerung des MCP-Servers.
Hardware für die On-prem-Variante
Das lokale Modell bestimmt den Bedarf; rechnen Sie diese Werte zu den ~4 GB des übrigen Stacks hinzu (Werte für die Standard-Quantisierung Q4_K_M).
| Modell (Ollama-Tag) | Download | GPU-VRAM | Host-RAM |
|---|---|---|---|
qwen3.5:4b | ~3,4 GB | ~5 GB | ~12 GB |
qwen3.5:9b | ~6,6 GB | ~8 GB | ~16 GB |
qwen3.6:27b (empfohlen) | ~17 GB | ~20 GB | ~32 GB |
Eine 24-GB-GPU wie eine NVIDIA L4 oder RTX 4090 fasst das 27B-Modell bequem.
Sicherheitshinweise
- Gemeinsames Servicekonto (v1). Jeder Commander-Nutzer erreicht Zammad über einen API-Token; alle erben dessen Berechtigungen. Vergeben Sie den Token mit minimalen Rechten und grenzen Sie ihn auf bestimmte Gruppen ein.
- Entwürfe, kein Auto-Versand. Der System-Prompt weist den Assistenten an, Antworten zur menschlichen Prüfung zu entwerfen.
- Hinter HTTPS betreiben. Für alles außerhalb von localhost: hinter einem Reverse-Proxy mit TLS betreiben und offene Registrierung deaktivieren.
Einordnung in die Zammad-+-KI-Landschaft
- Zammad MCP Server — die Tool-Ebene, auf der Commander aufbaut; funktioniert auch direkt aus Claude Desktop und Cursor.
- Zammad Commander (dieser Stack) — eine fertige interne Chat-Oberfläche auf Basis dieses MCP-Servers.
- Open Ticket AI Runtime — On-prem-Inferenz mit individuell trainierten Klassifizierungs- und Routing-Modellen.
FAQ
Ist Zammad Commander quelloffen?
Ja. Er steht unter MIT-Lizenz und besteht vollständig aus quelloffenen Bausteinen — LibreChat und dem Zammad MCP Server.
Läuft er, ohne Daten in die Cloud zu senden?
Ja. Die On-prem-Variante betreibt das Sprachmodell lokal mit Ollama, sodass Ticketinhalte Ihre Infrastruktur nicht verlassen.
Kann der Assistent Tickets löschen?
Im Standardprofil nicht — delete_ticket, delete_user und
delete_organization sind verweigert. Sie steuern dies über MCP_DENIED_TOOLS.
Welche Modelle funktionieren on-prem?
Jedes von Ollama bereitgestellte Modell. Empfohlen ist Qwen 3.6 27B;
schwächere Hosts nutzen qwen3.5:9b.
Mehr erfahren
- Tutorial: Zammad Commander — ein interner KI-Chat für Zammad (Blog)
- Zugrunde liegende Tools: Zammad MCP Server
- Individuelle Modelle für Zammad: Open Ticket AI für Zammad