27.08.2026, 16:44 Uhr von Jens Schnabel (geupdated)

Der Neobroker aus München verbindet ChatGPT und Claude direkt mit dem Depot. Anleger können Portfolios analysieren, Alarme setzen und Trades vorbereiten. Technisch dahinter stehen MCP und eine neue CLI.

Das Depot spricht jetzt KI

Wer wissen wollte, wie sich das eigene Portfolio nach einem Kursrutsch verändert hat, musste bisher die Broker-App öffnen, Positionen suchen und sich durch Ansichten klicken. Künftig reicht ein Prompt: „Zeig mir meine Tech-Positionen und setz einen Preisalarm auf ASML bei 600 Euro.“

Scalable Capital verbindet mit „Scalable Agentic Investing“ erstmals das eigene Depot direkt mit KI-Assistenten wie ChatGPT und Claude. Technisch läuft die Verbindung über das Model Context Protocol (MCP). Der Standard ermöglicht es KI-Systemen, auf Funktionen externer Anwendungen zuzugreifen.

Scalable stellt dafür einen eigenen MCP-Server bereit. Nutzer aktivieren den Zugriff zunächst in ihrem Konto und hinterlegen anschließend die Scalable-Schnittstelle in ihrem KI-Assistenten. Danach kann die KI nicht nur über Finanzthemen sprechen, sondern mit den Daten und Funktionen des verbundenen Depots arbeiten.

Für Entwickler und Power-User gibt es zusätzlich die Scalable CLI. Das Kommandozeilenwerkzeug läuft lokal und lässt sich in eigene Skripte und automatisierte Workflows einbauen.

Vom Nachschlagen zum Handeln

Der Unterschied zu einer gewöhnlichen KI-Finanzanalyse liegt in der Verbindung zum eigenen Konto. Der Assistent kann Portfolio-Positionen, Asset-Allokation und Guthaben abfragen. Er kann Kursdaten auswerten, Watchlists bearbeiten und Preisalarme setzen.

Auch Transaktionen sind vorgesehen. Kauf- und Verkaufsorders sowie Sparpläne können über den Assistenten vorbereitet und anschließend ausgeführt werden.

Die entscheidende Einschränkung: Jeden Trade muss der Nutzer freigeben. Die KI kann also eine Order vorschlagen oder vorbereiten, sie aber nicht selbstständig auf den Weg bringen. Zahlungen sind ebenfalls ausgeschlossen.

Wer seinen KI-Assistenten lieber nicht am Depot haben möchte, kann den Agentic-Zugang deaktivieren. Die Aktivitäten bleiben laut Scalable in App und Web nachvollziehbar.

Damit ist das System kein autonomer Handelsroboter. Eher ein Co-Pilot, der inzwischen an die Instrumente herankommt.

Warum das wichtig ist

Der interessante Teil ist weniger die Möglichkeit, eine Frage in natürlicher Sprache zu stellen. Entscheidend ist die Verbindung von Daten, Analyse und Handlung.

Bisher konnte eine KI erklären, was ein ETF ist, Unternehmenszahlen zusammenfassen oder eine Portfolioidee diskutieren. Mit dem Depotzugriff kann sie nun auf die tatsächliche Vermögenssituation des Nutzers reagieren. Aus „Wie ist mein Portfolio aufgestellt?“ kann im selben Kontext „Setz einen Alarm“ oder „Bereite einen Verkauf vor“ werden.

Das weist über Scalable hinaus. Finanz-Apps könnten künftig weniger als isolierte Anwendungen funktionieren und stärker als Bausteine in KI-gestützten Workflows. Der Broker liefert Daten und Transaktionsfunktionen, der KI-Assistent bildet die Bedienoberfläche.

Für den Nutzer fällt dabei ein Kontextwechsel weg: Der Assistent, der bereits Termine organisiert und Dokumente zusammenfasst, kann nun auch das eigene Depot analysieren.

MCP oder CLI: zwei Wege zum selben Depot

Scalable richtet sich mit den beiden Schnittstellen an unterschiedliche Nutzergruppen.

	MCP	CLI
Zielgruppe	Tech-affine Anleger	Entwickler und Power-User
Bedienung	KI-Assistent im Chat	Terminal
Betrieb	Scalable hostet den MCP-Server	Lokal auf dem eigenen Gerät
Stärke	Abfragen und Aufgaben per Prompt	Skripte und automatisierte Workflows

Wer wissen will, wie sich das Depot entwickelt hat, wird eher einen Assistenten fragen. Wer jeden Morgen automatisch Kennzahlen abrufen oder Depotdaten in einen eigenen Workflow übernehmen will, dürfte mit der CLI mehr anfangen können.

Das klingt zunächst nach einer kleinen Zielgruppe. Für die Entwicklung der Schnittstellen ist es trotzdem relevant: Scalable macht das Depot nicht nur über eine App bedienbar, sondern stellt Funktionen auch für andere Software zur Verfügung.

Die KI bleibt unter Aufsicht

Gerade beim Handel ist die technische Möglichkeit nicht gleichbedeutend mit sinnvoller Automatisierung. Eine KI kann eine Order korrekt ausführen und trotzdem auf einer schlechten Annahme basieren. Ein überzeugend formulierter Prompt ist schließlich noch keine Anlagestrategie.

Die Prompt "Für mich zum Schotter", dürfte also noch nicht ausreichen. 😉

Die Freigabe vor jedem Trade setzt deshalb eine wichtige Grenze. Der Nutzer bleibt für die eigentliche Transaktion verantwortlich. Auch die Einschränkungen der jeweiligen KI-Plattform spielen eine Rolle: Scalable stellt grundsätzlich Funktionen über MCP bereit, einzelne Assistenten können deren Nutzung aber aufgrund eigener Regeln begrenzen.

Der Schritt ist damit weniger der Start eines vollautomatischen KI-Brokers als ein Test für eine neue Art der Bedienung.

Ein Wort zum Datenschutz: Die Daten gehen zu den LLM-Anbietern

Bevor man startet, sollte man sich bewusst sein, dass die Daten und Prompts bei OpenAI und Anthropic landen. Wir empfehlen zu überprüfen, ob die Daten auch für Trainingszwecke genutzt werden.

Davon unabgängig werden die Chats aber häufig gespeichert und teilweise auch maschinell oder von menschlichen Mitarbeitern eingesehen.

Während einige Anleger das weniger stört, möchten andere diese Datenweitergabe nicht.

An dieser Stelle wäre wünschenswert, wenn Scalable Capital auch Unterdepots als neues Feature implementieren würde. Damit ließe sich der AI-Assistent ausprobieren, ohne sofort die Daten des Hauptdepots zu übermitteln.

Der Broker wird zur Schnittstelle: Einige Praxisumsetzungen

Scalable verschiebt mit dem Angebot eine bisherige Grenze: Das Depot dient nicht mehr nur dazu, Informationen abzurufen und Orders einzugeben. Es kann Teil eines größeren KI-Workflows werden und Aufgaben übernehmen, die Anleger bislang mühsam von Hand erledigen.

Das lässt sich an einfachen Beispielen zeigen.

Preisalarme setzen

Wer 90 Positionen im Depot hält, müsste für jede einzelne Aktie oder jedes Zertifikat Kursalarme anlegen. ChatGPT und Claude übernehmen diese Aufgabe in einem entsprechenden Workflow. Was sonst schnell mehrere Stunden kostet, lässt sich damit in deutlich kürzerer Zeit erledigen.

Daten aus Scalable an Google-Tabellen senden

Auch bei Zertifikaten ergeben sich praktische Anwendungen. Ein Anleger könnte ChatGPT beispielsweise alle paar Stunden die aktuellen Kurse seiner Zertifikate in eine Tabelle in der Google oder Microsoft Cloud übertragen lassen. Zusätzlich kann die KI täglich die aktuellen Knock-out-Kurse ergänzen. Statt jeden Morgen zahlreiche Kurse manuell zusammenzusuchen und einzutragen, läuft der Datenabgleich automatisiert im Hintergrund.

Laufe Depotüberwachung automatisieren

Ähnlich funktioniert die laufende Depotüberwachung. Anleger können bestimmte Kursmarken definieren und die KI auf Veränderungen aufmerksam machen lassen. Sie kann Daten sammeln, vergleichen und übersichtlich zusammenfassen. Die Entscheidung bleibt jedoch beim Anleger: Die KI kann einen Kursalarm auslösen oder eine Entwicklung melden, sie sollte daraus aber nicht automatisch eine Kauf- oder Verkaufsentscheidung ableiten.

Hier wäre aus unserer Sicht eine sinnvolle Limitierung, dass nur Lesezugriff besteht, damit alle Entscheidungen beim Anleger bleiben.

Für Privatanleger liegt der Vorteil deshalb zunächst vor allem in der Zeitersparnis. Für Entwickler eröffnet die CLI noch deutlich weitergehende Möglichkeiten. Sie können den Broker mit eigenen Anwendungen, Tabellen und Datenquellen verbinden und daraus individuelle Workflows bauen.

An der Börse bleibt allerdings eine alte Regel bestehen: Je einfacher die Bedienung wird, desto wichtiger wird das Verständnis dafür, was gerade passiert. Die KI kann den Weg zur Information oder Order erheblich verkürzen. Die Anlageentscheidung nimmt sie dem Anleger nicht ab.