paperless-ngx-LogoConnector für Dokumente

paperless-ngx in Claude, ChatGPT und jedem MCP-Client. Für Ihr ganzes Team.

Dokumente, Volltextsuche, Korrespondenten, Tags. Ein Token in Loopthink, ein Login pro Person, Rollen pro Tool und ein Audit-Eintrag für jeden Aufruf.

Kostenlos für 2 Connectors, ohne Karte · Pro 19 € · in der EU betrieben · 16 Lese-Tools, 3 Schreib-Tools standardmäßig aus

Ihr KI-Clientpaperless-ngx

“Finde alle Rechnungen der Telekom, die zwischen Januar und März 2026 erstellt wurden, mit Datum und Titel.”

Verwendet list_documents aus paperless-ngx

Drei Telekom-Rechnungen im ersten Quartal 2026:

TitelErstelltBetragTags
Telekom Rechnung Januar 202602.02.2026184,30 €Rechnung, Telko
Telekom Rechnung Februar 202603.03.2026184,30 €Rechnung, Telko
Telekom Rechnung März 202601.04.2026212,80 €Rechnung, Telko, Hardware
  • nur lesend
  • protokolliert
An example answer in an AI client: the question “Finde alle Rechnungen der Telekom, die zwischen Januar und März 2026 erstellt wurden, mit Datum und Titel.” is answered from paperless-ngx through the tool list_documents, and the call was nur lesend, protokolliert.
Im Produkt

Ein Token rein, die Tools kommen raus.

Das paperless-ngx-Verbindungsformular in Loopthink: paperless-ngx url und der Token
1. Verbinden. Sie tragen paperless-ngx url ein und fügen den Token ein. Der Token bleibt in Loopthink; niemand in Ihrem Team sieht ihn.
Der Tools-Tab des paperless-ngx-Servers in Loopthink: jedes Tool mit eigenem Schalter
2. Tools auswählen. Lesen ist von Anfang an an; Tools, die Daten ändern, bleiben aus, bis Sie sie einschalten. Maskierungsregeln pro Tool halten personenbezogene Felder aus der Antwort.

paperless-ngx ist das Archiv: jeder gescannte Brief, jede Rechnung und jeder Vertrag mit OCR-Text, einem Korrespondenten, einem Dokumenttyp, Tags und benutzerdefinierten Feldern. Die Fragen sind alltäglich, „wo ist die Telekom-Rechnung vom März“, „was liegt noch im Posteingang“, aber heute brauchen sie das Suchfeld, den richtigen Filter und jemanden, der weiß, wie die Tags benannt wurden.

Mit dem paperless-ngx-Connector fragen Backoffice, Finanzen und Geschäftsführung in Claude oder ChatGPT und bekommen die Antwort aus Ihrer eigenen Instanz. Loopthink hält einen paperless-ngx-API-Token, jede Person meldet sich mit ihrer eigenen Identität an, und jeder Aufruf wird unter ihrem Namen protokolliert. Der Token erreicht den KI-Client nie.

Sechzehn Lese-Tools decken Schnellsuche und Volltextabfragen, einzelne Dokumente mit ihren Metadaten, Vorschlägen, Notizen und Historie, Korrespondenten, Tags, Dokumenttypen, Speicherpfade, benutzerdefinierte Felder, gespeicherte Ansichten, Statistiken und Hintergrundaufgaben ab. Die drei Schreib-Tools, eine Notiz hinzufügen, Dokumentmetadaten aktualisieren und Tags ändern, bleiben aus, bis Sie sie für eine Rolle einschalten.

Was Ihr Team fragt
  • Finanzen

    “Finde alle Rechnungen der Telekom, die zwischen Januar und März 2026 erstellt wurden, mit Datum und Titel.”

    Beantwortet von list_documents

  • Backoffice

    “Was schlägt paperless als Korrespondent, Dokumenttyp und Datum für Dokument 1287 vor?”

    Beantwortet von get_document_suggestions

  • Geschäftsführung

    “Wie viele Dokumente haben wir insgesamt, und wie viele liegen noch im Posteingang?”

    Beantwortet von get_statistics

  • Backoffice

    “Wer hat Dokument 1287 geändert, was wurde geändert und wann?”

    Beantwortet von get_document_history

  • Finanzen

    “Welche zehn Korrespondenten haben die meisten Dokumente?”

    Beantwortet von list_correspondents

  • Backoffice

    “Entferne den Tag Inbox von den Dokumenten 1287, 1288 und 1290 und füge „Buchhaltung 2026“ hinzu.”

    Beantwortet von bulk_modify_tags

Tools

Was der paperless-ngx-Connector kann.

ToolWas es tutZugriffStandard
searchGlobal quick search over documents, correspondents, tags, document types, saved views etc. by a term.LesenAn
list_documentsList or search documents. Use query for full-text search (Whoosh syntax, e.g.LesenAn
get_documentGet one document: title, correspondent, type, tags, dates, custom fields, OCR content and notes count.LesenAn
get_document_metadataTechnical metadata of a document: original filename, mime type, checksum, page count, archive info.LesenAn
get_document_suggestionsPaperless' suggested correspondents, tags, document types and dates for a document. Use before update_document to classify an inbox document.LesenAn
list_document_notesList the notes attached to a document.LesenAn
get_document_historyAudit history of a document: who changed what and when.LesenAn
list_correspondentsList correspondents (senders/recipients, e.g. suppliers, authorities) with document counts.LesenAn
get_correspondentGet one correspondent.LesenAn
list_tagsList tags with document counts. Filter by name.LesenAn
list_document_typesList document types (e.g. Rechnung, Vertrag, Bescheid).LesenAn
list_storage_pathsList the storage paths of paperless-ngx. Use to resolve storage path IDs on documents.LesenAn
list_custom_fieldsList custom field definitions (id, name, data_type). Needed to build custom_field_query.LesenAn
list_saved_viewsList saved views (stored filters) defined by users.LesenAn
get_statisticsArchive statistics: number of documents, documents in inbox, character count, file types.LesenAn
list_tasksList background tasks (consumption/OCR of uploads) with status. Use to check whether an upload finished.LesenAn
add_document_noteWRITE: Adds a note to a document.SchreibenAus
update_documentWRITE: Updates document metadata (title, correspondent, document type, created date). Only send fields to change.SchreibenAus
bulk_modify_tagsWRITE: Adds and/or removes tags on one or more documents (e.g. remove the inbox tag after review).SchreibenAus

Schreib-Tools sind für jede Rolle aus, bis Sie sie einschalten, ein Tool für eine Rolle. Die Namen und Beschreibungen sind das, was das Modell sieht, deshalb bleiben sie englisch; es bekommt außerdem die vollständige Parameterbeschreibung jedes Tools.

Einrichtung

So kommen Sie an den paperless-ngx-Token.

Fünf Minuten, einmalig. Niemand in Ihrem Team sieht ihn je.

  1. 1

    In paperless-ngx mit dem Benutzer anmelden, dessen Dokumente die KI sehen darf (idealerweise ein eigener Benutzer mit Leserechten).

  2. 2

    „Mein Profil“ öffnen (Benutzermenü oben rechts).

  3. 3

    Auf den runden Pfeil neben „API-Auth-Token“ klicken, um den Token zu erzeugen, und ihn kopieren.

  4. 4

    In Loopthink fügen Sie paperless-ngx aus dem Katalog hinzu und fügen den Token ein. Außerdem fragt der Connector nach paperless-ngx url. Eine Minute später sieht Ihr Team die Tools.

Der Token hat die vollen Rechte seines Benutzers. Wird er neu erzeugt, ist der alte ungültig. Nur selbst gehostet: Die Instanz muss über HTTPS erreichbar oder über den Loopthink Runner angebunden sein.

Maskierung

Was wir in paperless-ngx zu maskieren empfehlen.

Der OCR-Text ist das Dokument, und Dokumente handeln von Menschen: der Inhalt, Titel und Originaldateinamen, Notizen, benutzerdefinierte Felder, der Name des Korrespondenten, der Eigentümer mit Benutzernamen und E-Mail. Mit den vorgeschlagenen Feldern maskieren Sie den Inhalt für Rollen, die ein Dokument nur finden müssen, sodass eine Geschäftsführungs-Rolle sehen kann, dass 2026 43 Dokumente eines Korrespondenten eingegangen sind, ohne jeden Brief zu lesen, während die Rolle, die den Posteingang bearbeitet, den vollen Text behält.

  • content
  • title
  • original_file_name
  • notes
  • note
  • custom_fields
  • correspondent__name
  • owner
  • username
  • email
Fragen

paperless-ngx und Loopthink

Welchem Benutzer sollte der Token gehören?
Der Token trägt die vollen Rechte seines Benutzers, und paperless-ngx hat keine Scopes. Legen Sie einen eigenen Benutzer an und geben Sie ihm über das Eigentümer- und Berechtigungsmodell Leserechte auf die Dokumente, Tags, Korrespondenten und Dokumenttypen, die die KI sehen darf. Wird der Token neu erzeugt, ist der alte ungültig; fügen Sie den neuen einmal in den Connector ein.
Unser paperless-ngx läuft auf einem Server im Büro und ist aus dem Internet nicht erreichbar. Funktioniert das?
Ja, über den Loopthink Runner in diesem Netz. Eine Instanz, die über HTTPS erreichbar ist, verbindet sich direkt. Tragen Sie den Origin Ihrer Instanz als URL ein, ohne /api und ohne Schrägstrich am Ende.
Kann die KI die Dateien sehen oder ändern?
Sie liest den OCR-Text und die Metadaten über list_documents und get_document, nicht die Datei selbst, und Antworten von list_documents können groß werden, weshalb das Modell kleine Seiten abfragt. update_document ändert Titel, Korrespondent, Typ und Datum und rührt die Datei nicht an; es gibt kein Tool, das ein Dokument hochlädt oder löscht, und alle drei Schreib-Tools sind aus, bis Sie sie für eine Rolle einschalten.
Braucht jedes Teammitglied einen eigenen paperless-ngx-Account?
Nein. Loopthink hält einen Schlüssel oder Token für paperless-ngx. Ihre Leute melden sich mit ihrer eigenen Identität bei Loopthink an, und jeder Aufruf an paperless-ngx wird unter ihrem Namen protokolliert. Die Lizenzen in paperless-ngx bleiben, wie sie heute sind.
Wo liegt der paperless-ngx-Schlüssel?
In Loopthink, verschlüsselt, in der EU. Er erreicht weder den KI-Client noch die Personen, die den Connector nutzen. Rotieren Sie ihn in paperless-ngx, wann immer Sie wollen, und fügen Sie den neuen einmal ein.
Kann jemand aus dem Chat heraus in paperless-ngx schreiben?
Nur, wenn Sie es einschalten. Schreibaktionen sind eine eigene Zeile in der Rechtematrix und für jede Rolle standardmäßig aus. Braucht eine Rolle ein Schreib-Tool, geben Sie genau dieses eine Tool genau dieser Rolle frei.
Was sieht das Modell?
Das Ergebnis des Tool-Aufrufs, nach der Maskierung. Felder, die Sie als personenbezogen markieren, etwa E-Mail-Adressen, Namen oder Kartendaten, werden maskiert, bevor die Antwort zu den KI-Client reist. Das Modell bekommt die Zahlen, nicht die Menschen.
Was kostet es?
Kostenlos für eine Person und zwei Connectors, ohne Karte. Pro kostet 19 € im Monat für bis zu fünf Personen und jeden Connector auf dieser Seite, mit Rollen, feldgenauer Maskierung und 30 Tagen Audit-Log. Team kostet 49 € für zehn Personen und bringt Ihre eigenen REST-APIs und SQL-Datenbanken, Ihre eigene Domain und Ihren eigenen Identity Provider dazu. Kein Gespräch nötig.

Hängen Sie fest, oder fehlt ein Tool? Ein Mensch, der diesen Connector kennt, antwortet innerhalb eines Arbeitstags.

Funktioniert in Claude, ChatGPT, Langdock und jedem anderen MCP-Client.