Myrodex.gg

Eine Esports-Organisation ist ein kleines Unternehmen: Es gibt Teams und Spieler unter Vertrag, Matches und Ligen mit Terminen, Sponsoren mit Verpflichtungen, Content-Creator mit Redaktionsplänen, Equipment in Lagern und Mitarbeiter mit unterschiedlichen Zuständigkeiten. Verwaltet wird das üblicherweise in einer Mischung aus Tabellen, Discord-Nachrichten und dem Gedächtnis einzelner Personen.

Myrodex bildet all das in einem System ab. Die Plattform ist von Grund auf mandantenfähig — jede Organisation sieht ausschließlich ihre eigenen Daten, mit einem Rollen- und Rechtemodell, das bis auf einzelne Abteilungen heruntergeht. Dazu kommen ein Kalender mit CalDAV-Anbindung und wiederkehrenden Terminen, ein Helpdesk mit Ticketsystem, eine Lagerverwaltung und ein durchgehendes Aktivitätsprotokoll.

Der Teil, an dem ich am längsten gesessen habe, ist Myro — der KI-Assistent der Plattform. Myro beantwortet Fragen zu den eigenen Daten, indem er sie über eine GraphQL-Schnittstelle abfragt, statt zu raten. Entscheidend ist dabei, was er *nicht* tut: Er führt keine Änderungen selbst aus. Stattdessen formuliert er Handlungsvorschläge, die ein Mensch bestätigen oder ablehnen muss.

Diese Zurückhaltung ist bewusst gebaut, nicht nachträglich eingezäunt. Jede Anfrage läuft gegen ein Budget- und Berechtigungslimit, das vor dem ersten Modellaufruf geprüft wird. Der Agent darf nur auf Daten zugreifen, für die der anfragende Nutzer selbst berechtigt ist — ein Agent, der die Rechte seines Betreibers erbt statt die des Nutzers, ist eine Sicherheitslücke mit Chatfenster. Jede Antwort trägt Quellenangaben zurück auf die Datensätze, aus denen sie stammt.

Betrieben wird das Ganze als Bun-Monorepo mit zwei Next.js-Anwendungen: der Plattform selbst und einem separaten Backoffice. Darunter PostgreSQL mit Drizzle ORM, WebSockets für Echtzeit-Updates, Web Push für Benachrichtigungen und S3 für Dateien. Playwright deckt die kritischen Abläufe end-to-end ab, Sentry fängt Fehler, und OpenTelemetry zusammen mit Langfuse macht jede einzelne KI-Anfrage nachvollziehbar — inklusive der Frage, was sie gekostet hat.