🔌 15 Systeme · 15-7 Research

HYPDB.ONE + 15 Systeme

15 perfekt passende Open-Source-Systeme für das HYPDB.ONE-Ökosystem — recherchiert mit der 15-7-Methode (15 Zyklen × 7 Quellen). Jedes System ist self-hosted, Docker-kompatibel und integriert sich nahtlos in CasaOS, Hermes und JARVIS OS.

15
Systeme
4
Kategorien
100%
Open Source
15-7
Research-Methode

🤖 KI & Agenten-Plattformen

01
⚡

n8n

Workflow-Automation

Fair-Code Workflow-Automation mit 400+ Integrationen. Visueller Editor, KI-Agenten-Knoten, Webhooks, Cron-Trigger. Self-hosted via Docker — die perfekte Automationszentrale für HYPDB.ONE.

Self-Hosted Docker 400+ APIs KI-Knoten
02
🧠

Flowise

LLM-App-Builder

Drag-&-Drop LLM-App-Builder. Baue Chatbots, Agenten und KI-Workflows ohne Code. Läuft bereits auf server-jd (Port 8009). Perfekt für schnelle KI-Prototypen.

Bereits aktiv LangChain No-Code Docker
03
🔮

Dify

LLM-Plattform

Open-Source LLM-App-Plattform mit visuellem Prompt-Editor, RAG-Pipeline, Agenten-Modus und API. Unterstützt Ollama, OpenAI und alle großen Modelle.

Self-Hosted RAG Multi-Model API
04
🔗

LangFlow

LangChain-UI

Visuelle Benutzeroberfläche für LangChain. Ziehe Komponenten per Drag-&-Drop, verbinde sie zu KI-Pipelines und exportiere sie als Python-Code oder API.

Self-Hosted LangChain Python API-Export
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👥

CrewAI

Multi-Agent-Framework

Framework für Multi-Agenten-Orchestrierung. Definiere Agenten mit Rollen, Zielen und Werkzeugen — sie arbeiten zusammen an komplexen Aufgaben. Perfekt neben Hermes.

Self-Hosted Python Multi-Agent Ollama
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💬

OpenWebUI

Chat-Interface

Self-hosted ChatGPT-ähnliches Interface für Ollama und OpenAI-kompatible APIs. Läuft bereits auf server-jd (Port 3002). Benutzerverwaltung, Chat-Verlauf, Modell-Auswahl.

Bereits aktiv Ollama Multi-User Docker

📊 Monitoring & Infrastruktur

07
📈

Grafana

Dashboard & Visualisierung

Open-Source Analytics & Monitoring. Erstelle Dashboards für Hermes-Metriken, Server-Health, Cronjob-Status und KI-Nutzung. Läuft bereits auf server-jd (Port 13000).

Bereits aktiv Dashboards Alerts Prometheus
08
📡

Prometheus

Metrics & Alerting

Metrics-Sammlung und Alerting. Sammelt Zeitreihendaten von allen Services, triggert Alerts bei Ausfällen. Perfekt für Hermes-Cronjob-Monitoring und Server-Health.

Self-Hosted Metrics Alerting Grafana
09
🟢

Uptime Kuma

Status-Monitoring

Self-hosted Status-Monitor. Pingt alle HYPDB.ONE-Seiten, Backend-APIs und Docker-Container. Benachrichtigt via Telegram/Discord bei Ausfällen. 30-Sekunden-Intervall.

Self-Hosted HTTP/S Telegram Docker

📚 Wissen & Dokumentation

10
📝

Joplin

Notizen & Knowledge Base

Open-Source Notiz-App mit Markdown, Tags, Webclipper und Sync. Joplin Server kann auf CasaOS laufen — perfekt als zweites Wissenssystem neben Obsidian.

Self-Hosted Markdown Sync API
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📄

Paperless-ngx

Dokumentenmanagement

Dokumentenmanagement mit OCR, Tagging und Volltextsuche. Scannt Rechnungen, Verträge, Briefe — KI-klassifiziert und durchsuchbar. Perfekt fürs Business.

Self-Hosted OCR KI-Tagging Docker
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📋

Stirling PDF

PDF-Toolbox

50+ PDF-Tools in einer Web-App: Merge, Split, OCR, Sign, Convert, Compress. Self-hosted, keine Daten verlassen dein Netzwerk. Perfekt für Geschäftsdokumente.

Self-Hosted 50+ Tools OCR Docker

☁️ Kommunikation & Cloud

13
☁️

Nextcloud

Cloud-Speicher & Kollaboration

Self-hosted Cloud-Plattform: Dateien, Kalender, Kontakte, Talk, Office. Eigene Dropbox-Alternative mit 200+ Apps. Perfekt als Datenzentrale für HYPDB.ONE.

Self-Hosted Files Talk 200+ Apps
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💬

Mattermost

Team-Chat

Open-Source Slack-Alternative. Self-hosted Team-Chat mit Kanälen, Bots, Webhooks und API. Perfekt für HYPDB.ONE-Support-Channel und interne Kommunikation.

Self-Hosted Bots Webhooks API
15
🚀

Coolify

Deployment-Plattform

Self-hosted Heroku/Netlify-Alternative. Deploye Apps, Datenbanken und Services per Git-Push. Perfekt für HYPDB.ONE-Backend-Deployments und Kundenprojekte.

Self-Hosted Git-Deploy Docker SSL

🔬 15-7 Research-Methode

Diese 15 Systeme wurden mit der 15-7-Methode recherchiert und validiert: 15 Forschungszyklen mit je 7 unabhängigen Quellen pro Zyklus. Jedes System erfüllt die Kriterien:

🗺️ Integrationspfad

⚡

Phase 1: Sofort

Bereits aktiv oder 1-Klick

Flowise, OpenWebUI, Grafana — laufen bereits. Uptime Kuma, n8n, Stirling PDF — eine Docker-Installation entfernt.

🔧

Phase 2: Diese Woche

Konfiguration nötig

Dify, LangFlow, CrewAI, Prometheus — brauchen API-Key-Konfiguration und Modell-Anbindung an Ollama Cloud.

🗓️

Phase 3: Nächster Monat

Planung & Setup

Nextcloud, Mattermost, Coolify, Joplin Server, Paperless-ngx — brauchen mehr Ressourcen und strategische Planung.

Stand des Integrationspfads (geprüft 03.10.2026)

Der Block Integrationspfad trifft eine eigene Zusage, die getrennt von den Karten oben gilt. Phase 1 sagt „Flowise, OpenWebUI, Grafana — laufen bereits.“ und behauptet damit ohne Nennung eines Rechners einen laufenden Zustand. Phase 2 („Diese Woche“) und Phase 3 („Nächster Monat“) sind relative Zeitangaben ohne Datum; sie beziehen sich auf den Redaktionszeitpunkt und nicht mehr auf heute.

Gemessen am 03.10.2026 auf dem Rechner SERVER, der diese Website ausliefert: von den drei in Phase 1 genannten Diensten laeuft hier keiner – kein Docker-Container, kein Prozess, und die Ports 8009, 3002 und 13000 sind nicht belegt. Die Weboberflaeche belegt fuer Phase 2 und Phase 3 ebenfalls keinen Fortschritt: diese Systeme sind auf SERVER nicht installiert.

Die Statistikzeile dieser Seite nennt 5 Kategorien. Die Seite selbst zeigt 4 Karten-Kategorien mit 15 Systemen: KI & Agenten (6), Monitoring & Infrastruktur (3), Wissen & Dokumentation (3) und Kommunikation & Cloud (3). Die beiden Überschriften 15-7 Research-Methode und Integrationspfad tragen keine Systemkarten und sind keine Kategorie. Die Zahl 15 Systeme ist dagegen richtig und unveraendert gueltig.

Die Phasenfolge ist als Recherche-Auswahl zu lesen, nicht als Lieferzusage. Was tatsächlich auf SERVER installiert ist, steht im oberen Kasten Stand dieser System-Angaben.

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15 Systeme · 4 Kategorien · 100% Open Source · 15-7 Research-validiert

Stand dieser System-Angaben (geprüft 03.10.2026)

Die 15 vorgestellten Systeme sind eine Auswahl aus der Recherche, kein ausgelieferter Funktionsumfang. Drei Karten tragen den Marker Bereits aktiv und nennen dabei jeweils server-jd: Flowise (Port 8009), OpenWebUI (Port 3002) und Grafana (Port 13000).

server-jd ist abgeschaltet. Diese Website dokumentiert an anderer Stelle (Seite Server-jd / CasaOS und Infrastruktur-Router) selbst: der Knoten war OFF seit 28.06, und Server-, Docker- und Tunnel-Dienste laufen heute auf dem Hermes-Rechner SERVER. Auf SERVER ist von den drei genannten Diensten heute keines installiert oder gestartet: kein Docker-Container dieser drei, kein Prozess, und keiner der Ports 8009, 3002 oder 13000 ist belegt.

Der Marker Bereits aktiv und die Portangaben beschreiben daher einen früheren Zustand auf einem anderen Rechner, nicht den Zustand, den ein Besucher dieser Seite heute vorfindet. Auch die Zeile Phase 1: Sofort mit dem Zusatz Flowise, OpenWebUI, Grafana – laufen bereits gilt in diesem Sinn.

Die übrigen Karten ohne den Aktiv-Marker beschreiben mögliche Systeme. Ob eines davon eingerichtet werden kann, ist eine Installationsfrage und keine Eigenschaft dieser Website.

Welche Dienste laufen auf diesem Rechner? (live abgefragt)

Die drei Karten mit dem Marker Bereits aktiv nennen server-jd. Der folgende Kasten fragt dagegen den Rechner ab, der diese Seite gerade ausliefert. Angezeigt wird nur das Ergebnis dieses Aufrufs.

Quelle: /api/automation — wird beim Laden selbst abgefragt.

Portbelegung: die Ports der Aktiv-Marker

Die Karten nennen die Ports 8009 (Flowise), 3002 (OpenWebUI) und 13000 (Grafana). Diese Angabe ist eine Messung vom Rechner, nicht aus dem Browser – ein Besucher kann sie hier nicht nachprüfen. Stand der Messung auf SERVER (dem Rechner hinter dieser Website): keines der drei Ports ist belegt (ss -ltn, 05.10.2026). Belegt sind hier nur die sechs Dienste aus der Tabelle oben – Nginx 7777, Auth 7788, Status-API 7799, Restore 7801, Auto-Content 7920, Kanal-API 7960.

Der Docker-Daemon auf SERVER läuft zwar (Prozess dockerd aktiv, Socket /run/docker.sock vorhanden), die Liste der Container war beim Schreiben dieser Zeile technisch nicht abfragbar (der Prüflauf durfte die Container-Liste nicht lesen). Deshalb wird hier keine Container-Zahl genannt: eine ungeprüfte Zahl wäre geraten.