Dokumentation

So funktioniert SpreadAPI

Verwandeln Sie Ihre Tabellen in leistungsstarke APIs, die von Anwendungen und KI-Assistenten aufgerufen oder in jeden Workflow integriert werden können. Ihre Excel-Expertise wird sofort zugänglich.

API Endpoint{"inputs": [...],"outputs": [...]}

Tabellen werden zu intelligenten APIs

SpreadAPI schließt die Lücke zwischen Tabellenkalkulations-Expertise und modernen Anwendungen. Ihre komplexen Berechnungen, Geschäftslogik und Datenmodelle werden über saubere API-Endpunkte sofort zugänglich — für jeden Entwickler oder KI-Assistenten.

Keine Programmierung nötig — nutzen Sie Ihre Excel-Kenntnisse

Sofortige API-Generierung aus jeder Tabelle

KI-bereit mit MCP-Integration

Laden Sie Ihre Tabelle hoch
Kernkonzepte

Drei einfache Bausteine

Eingabeparameter

Definieren Sie, welche Zellen beim API-Aufruf Werte erhalten. Wie Funktionsargumente sind dies die Werte, die Berechnungen auslösen.

Zelle B2: zinssatz
Zelle B3: darlehensbetrag
Zelle B4: laufzeit_jahre

Ausgabeparameter

Legen Sie fest, welche Zellen die Ergebnisse enthalten. Diese berechneten Werte werden als sauberes JSON zurückgegeben.

Zelle E2: monatliche_rate
Zelle E3: gesamtzinsen
Zelle E4: gesamtbetrag

Bearbeitbare Bereiche (KI)

Ermöglichen Sie KI-Assistenten den direkten Zugriff auf Zellbereiche. Perfekt für Datenanalyse, Was-wäre-wenn-Szenarien und Formelgenerierung.

Bereich A1:D10
Berechtigungen: Lesen/Schreiben
KI kann frei experimentieren
API-Workflow

Von der Tabelle zur API in Minuten

1

Hochladen & Konfigurieren

Laden Sie Ihre Excel-Datei hoch und wählen Sie Ein- und Ausgabezellen. Keine Programmierung nötig.

2

Testen & Validieren

Testen Sie Ihre API mit Beispielwerten. Sehen Sie Ergebnisse sofort. Verfeinern Sie nach Bedarf.

3

Veröffentlichen & Teilen

Erhalten Sie Ihren API-Endpunkt. Teilen Sie ihn mit Entwicklern oder verbinden Sie KI-Assistenten.

4

Aufrufen & Berechnen

Senden Sie Eingaben, erhalten Sie Ausgaben. Ihre Tabellenlogik läuft in der Cloud.

API-Anfrage
GET /api/v1/services/loan_calc/execute
  ?loan_amount=200000
  &interest_rate=0.045
  &years=30
API-Antwort
{
  "serviceId": "loan_calc",
  "inputs": {
    "loan_amount": 200000,
    "interest_rate": 0.045,
    "years": 30
  },
  "outputs": {
    "monthly_payment": 1013.37,
    "total_interest": 164813.42,
    "total_paid": 364813.42
  },
  "metadata": {
    "executionTime": 12,
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z",
    "version": "v1"
  }
}

Praxisbeispiel: Darlehensrechner

Sehen Sie, wie eine einfache Darlehensrechner-Tabelle zu einer leistungsstarken API wird. Eingabeparameter fließen in Excels RMZ-Funktion, und die berechnete Monatsrate wird sofort zurückgegeben.

Eingabezellen

B2: darlehensbetrag, B3: zinssatz, B4: laufzeit_jahre

Excel-Formel

=PMT(B3/12, B4*12, -B2)

KI-Integration

Entwickelt für KI-Assistenten

SpreadAPI unterstützt MCP (Model Context Protocol) und ermöglicht KI-Assistenten wie Claude, Ihre Tabellendienste automatisch zu erkennen und zu nutzen.

Automatische Erkennung

KI-Assistenten finden und verstehen automatisch Ihre verfügbaren Dienste

Natürliche Sprache

Anfragen einfach in natürlicher Sprache stellen — die KI erledigt den Rest

Interaktive Analyse

KI kann mit bearbeitbaren Bereichen komplexe Datenanalysen durchführen

Workflow-Automatisierung

Kombinieren Sie mehrere Dienste zu ausgefeilten KI-gestützten Workflows

Beispiel: KI-Assistenten-Interaktion

Nutzer: „Berechne die Monatsrate für ein 300.000€-Darlehen bei 4,5% Zinsen über 30 Jahre"
Claude: „Ich berechne das für Sie mit dem Darlehensrechner-Service..."
Aufruf: spreadapi_calc_darlehensrechner
→ loan_amount: 300000
→ interest_rate: 0.045
→ years: 30
Ergebnis: Ihre Monatsrate beträgt 1.520,06 €

Best Practices für Ihren Erfolg

Eindeutige Benennung: Verwenden Sie aussagekräftige Namen wie „zinssatz" statt „eingabe1"
Validierung: Setzen Sie Min/Max-Werte, um Berechnungsfehler zu vermeiden
Dokumentation: Fügen Sie Beschreibungen hinzu, damit Nutzer die Parameter verstehen
Fehlerbehandlung: Verwenden Sie WENNFEHLER() in Formeln für mehr Robustheit
Erst testen: Testen Sie Ihre API immer vor der Veröffentlichung
KI-Kontext: Geben Sie klare Beschreibungen für das KI-Verständnis an