Retriever 2.0 verwandelt Ihren Browser in ein vollwertiges KI‑Automatisierungs‑Hub – Funktions‑Review

Einführung

Die Landschaft der KI-Automatisierung hat mit der Veröffentlichung von Retriever 2.0 einen mutigen Schritt nach vorne gemacht. Was als bescheidene Chrome-Erweiterung für Web‑Scraping und Formularausfüllung begann, hat sich zu einem umfassenden Infrastrukturt Tool entwickelt, das es Ihnen ermöglicht, komplexe, mehrstufige Workflows mit einem einzigen Prompt auszuführen. Durch die Umwandlung Ihres Browsers in einen entfernten MCP (Model Context Protocol)-Server und die nahtlose Cloud‑Skalierung verbindet Retriever 2.0 die Lücke zwischen großen Sprachmodellen und dem Live‑Web – und macht KI‑gesteuerte Automatisierung praktischer denn je.

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Von einem einfachen Scraper zur Automatisierungsplattform

Der ursprüngliche Retriever

Die erste Version von Retriever wurde für ihre Einfachheit gelobt:

• Direkt aus dem Chrome Web Store installiert
• Lokal ausgeführt, wodurch Daten privat bleiben
• Ausführung von Aufgaben wie das Extrahieren von Informationen von einer Website oder das Ausfüllen von Formularen mit nur einem Prompt in natürlicher Sprache

Obwohl sie für einmalige Aufgaben effektiv war, fehlte die Möglichkeit, größere, mehrstufige Prozesse zu verwalten oder sich mit anderen KI‑Tools zu integrieren.

Was ist neu in Version 2.0

Retriever 2.0 führt eine Reihe von Upgrades ein, die es von einer nützlichen Erweiterung zu einer robusten Automatisierungsmaschine transformieren:

• MCP-Unterstützung – Ihr Browser wird zu einem MCP-Server, sodass externe KI‑Modelle (Claude, Cursor, etc.) es remote steuern können.
• Cloud-Ausführung – Führen Sie dieselben Agenten in der Cloud aus und eliminieren Sie die Notwendigkeit einer lokalen Erweiterung für schwere oder gemeinsam genutzte Workloads.
• Teach‑a‑Task – Nehmen Sie einen Workflow einmal auf und spielen Sie ihn bei Bedarf mit einem einfachen Befehl ab.
• WhatsApp-Integration – Triggern Sie komplexe Webaktionen von Ihrem Telefon aus über eine Chat‑Schnittstelle.
• Verbessertes Datenhandling – Geben Sie strukturierte Ergebnisse direkt an Google Sheets aus und hängen Sie Kontext aus Dateien oder anderen Tabellen an.

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Kerninnovationen erklärt

MCP-Unterstützung – Der Browser als KI-Endpunkt

MCP (Model Context Protocol) ist ein Standard, der es verschiedenen KI‑Dienstleistungen ermöglicht, Kontext und Befehle auszutauschen. Mit Retriever 2.0 fungiert Ihre lokale Chrome‑Instanz als MCP-Server. In der Praxis bedeutet das:

1. Sie kopieren die von Retriever generierte MCP‑URL.
2. Fügen Sie sie in ein anderes KI‑Tool ein (z. B. Claude Code oder einen Slack‑basierten Bot).
3. Das externe Modell sendet eine Anfrage – „hole die neuesten KI-Nachrichten“ – an Ihren Browser.
4. Retriever navigiert im Web, sammelt die Daten und gibt das Ergebnis an das ursprüngliche Modell zurück.

Dieser nahtlose Übergang gibt leistungsstarken Sprachmodellen Echtzeit-Zugriff auf die authentifizierte Webumgebung, die Sie bereits nutzen.

Cloud-Automatisierung – Skalierung über den Desktop hinaus

Für Nutzer, die mehr Rechenleistung benötigen oder Automatisierungen im Team teilen wollen, bietet Retriever jetzt eine Cloud‑Schnittstelle:

• Wählen Sie zwischen Flashlight, Flash und Pro Modellen, um Geschwindigkeit und Tiefe abzuwägen.
• Führen Sie Aufgaben vollständig in der Cloud aus und halten Sie Ihren lokalen Rechner für andere Arbeiten frei.
• Ideal für unternehmensweite Scraping‑Aufträge, Datenaggregation oder jeden Workflow, der konstante Verfügbarkeit erfordert.

Der Cloud‑Modus spiegelt die lokale Erfahrung wider – geben Sie einen Prompt in natürlicher Sprache ein, beobachten Sie, wie Retriever Websites traversiert, und erhalten Sie ein poliertes Ergebnis.

Teach‑a‑Task – Einmal aufnehmen, überall ausführen

Das wiederholte Ausführen desselben mehrstufigen Prozesses kann mühsam sein. Die Teach‑a‑Task‑Funktion von Retriever löst das, indem sie:

• Ihre Aktionen (Login, Navigation, Download) beim ersten Durchlauf aufzeichnet.
• Die relevanten DOM‑Selektoren und Interaktionsmuster erlernt.
• Ihnen ermöglicht, den aufgezeichneten Workflow später mit einem kurzen Befehl wie /d download report aufzurufen.

Damit wird eine manuelle Routine zu einer One‑Click‑Automatisierung.

WhatsApp-Integration – Automatisierung unterwegs

Die WhatsApp‑Integration von Retriever entkoppelt die Automatisierungsmaschine von Ihrem Desktop:

• Verknüpfen Sie Ihre Telefonnummer mit einem Retriever‑Account.
• Senden Sie eine Chat‑Nachricht wie „Check den Preis von Sony XM5 auf Amazon und sag mir das Lieferdatum“.
• Retriever startet einen Cloud‑Browser, führt die Suche aus und antwortet direkt in WhatsApp.

Das Ergebnis ist eine wirklich mobile First‑Way, um komplexe Webaufgaben auszulösen, ohne jemals einen Laptop zu öffnen.

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Praxisnahe Anwendungsfälle

• Datensammlung für Investoren – Holen Sie Gründerdetails von AI‑Startups aus Y Combinator, ergänzen Sie sie mit Crunchbase‑Daten und geben Sie sie in ein Google Sheet aus.
• Tägliche AI‑Nachrichten‑Briefings – Bitten Sie den Agenten, die Top‑AI‑Überschriften aus mehreren Quellen zusammenzustellen und liefern Sie eine prägnante Zusammenfassung.
• Unternehmens‑Scraping – Führen Sie groß angelegte Datenextraktionsaufträge in der Cloud aus, umgehen Sie Ratenlimits und Hardware‑Beschränkungen.
• On‑Demand‑Reporting – Von einem Telefon aus fordern Sie einen PDF‑Bericht von einem internen Dashboard an; Retriever loggt sich ein, navigiert und liefert die Datei zurück.

Diese Szenarien veranschaulichen, wie Retriever 2.0 manuelles Browsen, Tabellenkalkulations‑Gymnastik und ad‑hoc‑Scripting durch eine einzige, natürliche Sprachschnittstelle ersetzen kann.

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Preisgestaltung und Zugänglichkeit

Retriever bietet einen großzügigen kostenlosen Tarif, der den Benutzern Zugang zu den meisten Kernfunktionen gewährt, einschließlich lokaler MCP‑Operation und grundlegender Cloud‑Aufgaben. Für Organisationen, die hohe Rechenleistung oder groß angelegtes Scraping benötigen, schalten kostenpflichtige Pläne folgende Funktionen frei:

• Höhere Parallelitätsgrenzen
• Schnellere Modelloptionen (Pro‑Tier)
• Priorisierter Support und SLA‑Garantien

Der gestufte Ansatz macht die Plattform für Hobbyisten zugänglich und gleichzeitig für Unternehmensbedürfnisse geeignet.

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Fazit

Retriever 2.0 markiert einen bedeutenden Meilenstein in der KI‑gesteuerten Automatisierung. Durch die Umwandlung einer einfachen Browser‑Erweiterung in eine voll ausgestattete Plattform – inklusive MCP‑Server‑Fähigkeiten, Cloud‑Skalierung, Workflow‑Aufzeichnung und mobile Integration – löst es viele der Konnektivitäts- und Skalierungsprobleme, die frühere KI‑Agenten begrenzt haben.

Egal, ob Sie ein einzelner Forscher sind, der schnelle Datenextraktionen benötigt, ein Entwickler, der große Sprachmodelle mit Live‑Web‑Zugriff ausstatten möchte, oder ein Unternehmen, das wiederkehrende Webaufgaben im großen Stil automatisieren will – Retriever 2.0 bietet eine vielseitige, benutzerfreundliche Lösung.

Die Entwicklung von einem lokalen Scraper zu einem cloud‑bereiten Automatisierungs‑Hub unterstreicht einen breiteren Trend: KI‑Tools werden zunehmend zum verbindenden Gewebe zwischen leistungsstarken Sprachmodellen und dem dynamischen, authentifizierten Web, auf das wir täglich angewiesen sind.