Einheit 1 — Warum Workflows als Text?

Was du nach dieser Einheit weißt: Du kannst einschätzen, wann der Workflow Designer das richtige Werkzeug ist und wann die textbasierte Arbeit schneller zum Ziel führt. Und du weißt, was MCP ist.

Wozu der Designer da ist

Der Workflow Designer zeigt dir unmittelbar, wie ein Workflow tatsächlich aufgebaut ist: Agents auf der Fläche, Verbindungen dazwischen, und auf Klick die echten Log-Einträge und Nachrichteninhalte dahinter. Das macht ihn zum richtigen Werkzeug, wenn es um Nachvollziehbarkeit geht:

• einen bestehenden Workflow verstehen — das Bild sagt mehr als 200 Zeilen Text
• prüfen, ob eine Änderung tatsächlich das tut, was sie soll
• jemandem zeigen, was der Workflow macht
• den letzten Feinschliff geben — Beschriftungen, Anordnung, kleine Korrekturen am fertigen Ergebnis

Für diese Aufgaben bleibt der Designer das richtige Werkzeug. Das ändert dieser Kurs nicht.

Wo der Aufwand entsteht

Was der Designer nicht abnimmt, ist die Arbeit, die zu einer Konfiguration führt: den passenden Node im Katalog finden, herausfinden, welche Felder eine externe API erwartet, denselben Baustein zwanzigmal mit leicht anderen Werten anlegen. Das kostet Zeit — Klicks, Tippen, Nachschlagen in einer fremden API-Dokumentation.

Genau das kann ein Werkzeug wie Claude Code übernehmen. Über MCP schlägt es den Node-Katalog und API-Spezifikationen nach, schreibt daraus den Quelltext und deployt ihn — ohne dass du selbst durch eine API-Doku suchst oder jedes Feld einzeln anklickst. Die Schnittstelle bringt auch das Testen mit: Ein Dry Run führt einzelne Agents testweise mit denselben Optionen aus, aber ohne Wirkung im Zielsystem. So lässt sich ein Workflow prüfen, bevor er scharf geschaltet wird — ganz ohne den Designer zu öffnen.

Der Feinschliff bleibt beim Menschen

Was dabei entsteht, ist ein Vorschlag, kein fertiges Produkt. Die Abnahme — das Urteil „so ist es richtig" — gehört zurück in den Designer: Dort siehst du den Workflow so, wie ihn später auch andere sehen, mit echten Logs und echten Nachrichten. MCP baut und testet, der Mensch prüft und gibt frei.

Was Text zusätzlich besser kann

Ein Workflow als Text ist eine Datei. Und Dateien haben Eigenschaften, die eine Oberfläche nicht hat:

Eigenschaft	Was das bedeutet
Durchsuchbar	„Wo überall steht diese URL?" ist eine Suche, kein Klickmarathon
Vergleichbar	Zwei Versionen nebeneinander zeigen genau, was sich geändert hat
Versionierbar	Git kennt jeden Stand, jede Änderung, jeden Grund
Wiederholbar	Ein Muster einmal schreiben, zwanzigmal einsetzen
Überprüfbar	Ein Kollege liest die Änderung in zwei Minuten statt in zwanzig Klicks

42°flow-Workflows lassen sich vollständig als Text schreiben, in einer festen Syntax aus Modulen, Flows, Nodes und Verbindungen. Ein kompletter Workflow mit drei Agents sieht so aus:

module academy

flow kontaktanfrage {
  node eingang: form {
    secret: "academy-kurs6"
  }

  node extrahieren: ai {
    model: "gus:tav"
    output_format: "json"
  }

  node anlegen: http.post {
    post_url: "https://api.example.com/contacts"
  }

  eingang -> extrahieren -> anlegen
}

Das ist derselbe Workflow, den du sonst aus drei Kacheln und zwei Verbindungslinien zusammenklickst.

📸 Screenshot: [Platzhalter — Gegenüberstellung: derselbe Workflow im Canvas und als Quelltext]

Was MCP ist

Text allein ist noch kein laufender Workflow. Damit daraus einer wird, muss ihn jemand an 42°flow schicken. Genau dafür gibt es MCP — das Model Context Protocol.

MCP ist ein offener Standard dafür, wie ein KI-Assistent mit einem externen System spricht. Das Prinzip ist einfach:

1. Ein System — hier 42°flow — stellt einen MCP-Server bereit. Der Server bietet eine Liste von Werkzeugen an: „Workflow anlegen", „Logs holen", „Quelltext prüfen".
2. Ein KI-Assistent — hier Claude Code — verbindet sich mit diesem Server und sieht die Werkzeuge.
3. Du beschreibst in normaler Sprache, was du willst. Der Assistent wählt die passenden Werkzeuge und ruft sie auf.

Der entscheidende Unterschied zu „die KI schreibt mir Code": Der Assistent arbeitet direkt in deinem 42°flow-Konto. Er sieht deine echten Workflows, liest deine echten Logs, deployt in deine echten Projekte. Kein Kopieren, kein Abtippen, kein Medienbruch.

Hinweis

MCP ist nicht 42°flow-spezifisch. Derselbe Standard verbindet Claude Code auch mit Datenbanken, Ticketsystemen oder Dateiablagen. Was du in diesem Kurs über das Zusammenspiel lernst, gilt sinngemäß auch dort.

Wie sich das anfühlt

Statt einer Klickfolge beschreibst du dein Ziel:

„Lege mir einen Workflow an, der ein Webformular mit einem Freitextfeld bereitstellt, den Text per KI auswerten lässt und das Ergebnis an diese API schickt."

Claude Code schlägt dann den Node-Katalog nach, schreibt den Quelltext, prüft ihn, deployt ihn und meldet die Workflow-ID zurück. Du prüfst das Ergebnis — im Canvas oder per Werkzeugaufruf — und sagst, was noch fehlt.

Das ist der eigentliche Gewinn: Du arbeitest an der Absicht, nicht an der Mechanik. Aber nur, wenn du die Mechanik gut genug verstehst, um das Ergebnis zu beurteilen. Genau dafür ist dieser Kurs da.

Der Assistent hat vollen Zugriff

Über MCP kann Claude Code Workflows anlegen, ändern, ausführen und löschen. Das ist kein Vorschlagsmodus. Behandle diese Verbindung wie einen Admin-Zugang und prüfe, was du bestätigst — mehr dazu in Einheit 11.

Zusammengefasst

Aufgabe	Besseres Werkzeug
Bestehenden Workflow verstehen	Designer
Node-Katalog und API-Optionen nachschlagen	Text + MCP
Konfiguration aus recherchiertem API-Wissen erzeugen	Text + MCP
Einzelne Agents risikofrei testen (Dry Run)	Text + MCP
Wiederkehrende Muster mehrfach ausrollen	Text + MCP
Ergebnis abnehmen und Feinschliff geben	Designer

In der Praxis beginnt und endet die Arbeit im Designer — verstehen, abnehmen, Feinschliff. Dazwischen liegt der Aufwand, den MCP übernimmt. Das ist kein Kompromiss, sondern der Normalfall.

Weiter: Einheit 2 — Claude Code mit 42°flow verbinden