InfraNodus
Nodus Labs (operated by InfraNodus SAS) · Lernen · Business
InfraNodus ist ein KI-Tool zur Textanalyse, das Dokumente, Suchergebnisse und Notizen in Wissensgraphen verwandelt und Themen, Lücken und neue Blickwinkel sichtbar macht.
Über InfraNodus
About
Was ist InfraNodus
InfraNodus ist eine Plattform für Textnetzwerkanalyse von Nodus Labs. Sie geben eine Textsammlung hinein, und das Werkzeug zeichnet einen Graphen, in dem jedes wichtige Wort ein Knoten ist und jedes gemeinsame Auftreten eine Kante. Danach übernimmt die Netzwerkwissenschaft: Gemeinschaftserkennung bündelt verwandte Begriffe, das Ranking nach Einfluss markiert die Konzepte, die die Struktur tragen, und die Lückensuche findet Cluster, die miteinander sprechen sollten und es nicht tun.
Genau dieser letzte Punkt erklärt die meisten Käufe. Fast jedes KI-Werkzeug fasst zusammen, was ohnehin auf der Seite steht. InfraNodus zeigt auf den leeren Raum zwischen den Themen, und dort versteckt sich oft ein ungeprüfter Blickwinkel, ein fehlender Abschnitt oder eine Marktlücke. Forschende ordnen damit eine Literaturrecherche, SEO-Teams vergleichen Suchergebnisse mit dem eigenen Entwurf, Berater lesen die Struktur der Konkurrenzseite.
Das Werkzeug liefert einen Graphen und eine Reihe von KI-Anfragen, die aus diesem Graphen entstehen. Einen fertigen Bericht gibt es nicht. Rechnen Sie mit Zeit, bis Zwischenzentralität und Cluster-Bezeichnungen etwas sagen, und das Stundenlimit bei den KI-Credits bestimmt, wie lange eine Sitzung läuft. Auch die Dateigrenzen im Basic-Tarif sind knapp, sodass eine große PDF-Sammlung in einen höheren Tarif drückt.
Erste Schritte
- Konto anlegen, den 14-tägigen Test starten und im Dashboard einen neuen Graphen öffnen.
- Text hinzufügen: im Editor einfügen, PDF-, TXT-, MD- oder CSV-Dateien hochladen oder Daten aus Google, YouTube, einer Website, einem RSS-Feed oder dem eigenen Obsidian-Vault importieren.
- Zuerst die Übersicht lesen. Der Graph startet mit Themenclustern, den wichtigsten Begriffen und den strukturellen Lücken zwischen den Clustern.
- Eine Lücke auswählen und die eingebaute KI nach Forschungsfragen, einer Zusammenfassung oder Ideen fragen, welche die beiden Seiten verbinden.
- Den Graphen speichern, per Link teilen, als Bild exportieren oder den MCP-Server anbinden, wenn dieselbe Analyse in Claude, ChatGPT oder Cursor laufen soll.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von InfraNodus.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Wissenschaftler und Doktoranden
- SEO-Verantwortliche und Content-Strategen
- Berater und Marktanalysten
- Qualitative Forschende
Aufgaben
- Eine Literaturrecherche kartieren
- Inhaltslücken in Suchergebnissen finden
- Umfrageantworten thematisch auswerten
- Einen Wissensgraphen für ein LLM bauen
Szenarien
- Ein Paper oder einen langen Bericht beginnen
- Die Kundenseite gegen Wettbewerber prüfen
- Einen Artikel vor dem Schreiben planen
Wichtigste Funktionen
Textnetzwerk als interaktive Grafik
Jeder Text wird zu einem Graphen mit Wörtern als Knoten und gemeinsamen Auftreten als Kanten. Die Knotengröße folgt dem Einfluss, die Farbe markiert Cluster, und das Layout hält verwandte Begriffe beieinander. Hub-Wörter lassen sich ausblenden, um zu sehen, was darunter liegt, und aus einem allgemeinen Thema wird so ein konkreter Gedanke.
Themencluster und Einfluss-Ranking
Gemeinschaftserkennung bündelt Begriffe, die immer im selben Kontext auftauchen, sodass ein langer Text nach seinen echten Themen zerfällt und nicht nach seinen Kapiteln. Das ist Topic-Modellierung mit einer Karte daneben statt einer Wortliste. Das Ranking der Zwischenzentralität hebt Wörter hervor, die sonst getrennte Cluster verbinden. Beide Ansichten aktualisieren sich beim Schreiben, der Graph taugt also als Schreibwerkzeug und nicht nur als Prüfbericht im Nachhinein.
Content-Gap-Analyse
InfraNodus misst die strukturellen Löcher zwischen Clustern und sortiert sie. Eine breite Lücke zwischen zwei gut entwickelten Themen heißt: Niemand in diesem Korpus verbindet sie, und genau diese Abwesenheit ist die Chance. Die eingebaute KI formuliert danach Forschungsfragen auf diese Lücke hin, was mehr bringt als eine weitere Zusammenfassung des bereits Behandelten.
Ideenfindung mit KI
Der Editor enthält einen Chat-Assistenten auf Basis aktueller Modelle, darunter laut Anbieter GPT-5.4 und Claude Opus. Er liest die Graphenstruktur und nicht nur den Rohtext, deshalb kann er Cluster, Lücken und einflussreiche Begriffe benennen. Die Credits zählen pro Stunde: 40 bei Basic, 80 bei Advanced und 200 bei Premium.
MCP-Server und GraphRAG
Der gehostete MCP-Server unter mcp.infranodus.com verbindet die Analyse mit Claude, ChatGPT, Cursor, Codex und weiteren Clients. Der Assistent baut einen Graphen, zieht die Hauptthemen, listet Lücken und erzeugt Ideen, ohne dass Sie einen einzigen API-Aufruf schreiben. In Retrieval-Abläufen dient der Graph als strukturierter Kontext, und das ist das GraphRAG-Muster: Das Modell sieht Beziehungen statt eines Stapels Textabschnitte.
Importe, API und Erweiterungen
Daten kommen aus PDF, Markdown, TXT, CSV, Google Search und Scholar, YouTube-Transkripten und Kommentaren, Amazon-Rezensionen, Websites, RSS-Feeds und X-Posts. Eine REST-API öffnet Graphenerstellung und Statistiken für eigene Pipelines, die offiziellen Erweiterungen decken Obsidian, VS Code sowie Chrome, Firefox und Safari ab. Die Texte liegen auf Servern in Irland nach DSGVO.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die Lückensuche ist der Unterschied: Sie zeigt, welche Themen keine Verbindung haben, nicht nur, welche am häufigsten vorkommen.
- Der Graph dient über den MCP-Server zugleich als LLM-Werkzeug, dieselbe Analyse läuft also in Claude, ChatGPT oder einer IDE.
- Die Importe reichen weit genug, um einen separaten Scraper zu sparen: PDF, Suchergebnisse, YouTube, Amazon-Rezensionen und RSS.
- Kontingente gelten pro Text, und die Zahl der Texte pro Monat ist unbegrenzt, viele kleine Analysen kosten also nichts extra.
- Die Daten liegen in der EU, und der Anbieter veröffentlicht seine Methode in einer begutachteten Arbeit, was in Forschung und Kundenprojekten zählt.
Nachteile
- Es gibt keinen kostenlosen Tarif, nur den 14-tägigen Test, Gelegenheitsnutzer zahlen am Ende 12 € im Monat.
- Basic begrenzt Uploads auf 1 MB und PDFs auf 1 MB bei 50 Graphen, für eine ernsthafte Literaturrecherche zu wenig.
- Die KI-Credits füllen sich stündlich auf, eine lange Ideensitzung im Basic-Tarif stoppt bei 40 Credits.
- Kommerzielle Nutzung ist bei Basic gesperrt, was Freiberufler trifft, die mit dem günstigsten Tarif starten.
- Den Graphen zu lesen braucht Übung, Zwischenzentralität und Cluster-Bezeichnungen sagen ohne die Tutorials wenig.
Häufige Fragen
InfraNodus analysiert Text als Netzwerk und zeigt so die Themenstruktur und die Lücken darin. Typische Einsätze sind Literaturrecherche, SEO-Inhaltsplanung, thematische Auswertung von Interviews und Umfragen, Wettbewerbsanalyse und strukturierter Kontext für ein LLM.
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