Die Open-Source Alternative

Der Cowork Killer.
Überall. Kostenlos.

Modelle frei wählbar Desktop & Web DSGVO-konform

AionUI kannst du selbst installieren — die meisten verlieren trotzdem Stunden an falschen Modellen und kaputten Configs. Dieser Guide zeigt dir welche Fehler du vermeiden solltest und welche Modelle wirklich performen. Kostenlos.

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4 Probleme.
4 Lösungen.

01
Weg vom Cloud-Zwang
AionUI läuft lokal auf deinem Rechner. Keine Cloud, kein Abo, kein Vendor Lock-in — in unter 5 Minuten.
02
Jedes Modell, deine Wahl
Ollama, LM Studio oder eigener vLLM-Server. Du entscheidest — nicht Anthropic. Kein API-Key nötig.
03
DSGVO-sauber arbeiten
Daten verlassen nie deinen Rechner. Eigener Custom Assistant per Markdown-File — in 10 Minuten.
04
KI überall verfügbar
MCP einmal einrichten — KI-Zugriff in Telegram, Discord und allen Agents. Einmal konfiguriert, überall.
23K+
GitHub Stars
Apache 2.0
Open Source
3 OS
macOS · Win · Linux
Minuten
bis zum fertigen Setup

Ehrlich
gesagt.

Du hast DSGVO-Pflichten und brauchst lokale KI — ohne US-Server
Du willst nicht nur Claude — andere Modelle (Ollama, LM Studio) auch
Du willst KI in Telegram, Discord oder Slack einbinden
Du suchst eine cloudfreie Open-Source-Alternative ohne Abo-Zwang
Du willst nur einen einfachen ChatGPT-Klon ohne eigene Kontrolle
Du hast keinen API-Key und kein Modell zur Hand
Du nutzt AionUI bereits produktiv seit Monaten

Los geht's —
Kapitel für Kapitel.

1
AionUI installieren
macOS · Windows · Linux — in 5 Minuten
AionUI ist eine Open-Source Alternative zu Anthropic Cowork — läuft lokal auf deinem Rechner, keine Cloud, keine Datenweitergabe. Es gibt drei Installationswege:
MACOS — HOMEBREW
brew install aion-ui/tap/aionui aionui start
WINDOWS / LINUX — NPX
npx @aion-ui/cli start # Alternativ: bunx @aion-ui/cli start
Nach dem Start öffnet sich AionUI automatisch unter http://localhost:3000. Beim ersten Start wirst du nach deinem ersten KI-Modell gefragt.
2
KI-Modell anbinden
Ollama · LM Studio · eigener vLLM-Server
AionUI unterstützt jedes OpenAI-kompatible API. Das bedeutet: du kannst Ollama (lokal), LM Studio (lokal) oder einen eigenen vLLM-Server (Hetzner / Trooper.AI) anbinden.
OLLAMA EINRICHTEN (EMPFOHLEN FÜR EINSTEIGER)
# Ollama installieren curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # Modell laden (z.B. Qwen3-8B) ollama pull qwen3:8b # Ollama läuft auf: http://localhost:11434
In AionUI: Einstellungen → Modelle → Neues Modell hinzufügen → Base URL: http://localhost:11434/v1
3
Custom Assistant bauen
Eigener KI-Assistent per Markdown-File
Ein AionUI-Assistant ist eine Markdown-Datei mit Regeln, Persönlichkeit und Modell-Zuweisung. Erstelle eine neue Datei ASSISTANT.md:
ASSISTANT.md — TEMPLATE
--- name: Mein Assistent model: qwen3:8b temperature: 0.7 --- # Identität Du bist ein hilfreicher Assistent für [Dein Thema]. Antworte immer auf Deutsch. # Regeln - Kurze, präzise Antworten - Code-Beispiele wo sinnvoll - Niemals erfundene Fakten
4
MCP einrichten
Model Context Protocol — einmal, überall
MCP (Model Context Protocol) ermöglicht deinen KI-Agents den Zugriff auf externe Tools — Dateisystem, Browser, APIs, Datenbanken. Einmal konfiguriert, steht es allen Assistants zur Verfügung.
MCP CONFIG — ~/.aionui/mcp.json
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home"] }, "brave-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"], "env": { "BRAVE_API_KEY": "dein-api-key" } } } }
Nach einem Neustart von AionUI sind alle MCP-Server verfügbar. Du siehst sie in jedem Chat unter dem 🔧 Tool-Icon.

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