# Multitech Conduit mit TagoIO verbinden

> Schritt-für-Schritt-Anleitung, um das Multitech Conduit AEP Gateway mit TagoIO zu verbinden. Behandelt mPower und ChirpStack LNS, MQTT- und HTTPS-Datenweiterleitung, Payload-Parsing sowie Beispiele für industrielle Überwachung und Gebäudeautomation.

![Multitech Conduit mit TagoIO verbinden](https://tago.io/og/de/blog/how-to-connect-multitech-conduit-to-tagoio.png)

Das Multitech Conduit gehört zu den etabliertesten LoRaWAN-Gateways in nordamerikanischen Industrie- und Gewerbeumgebungen. Das Modell Conduit AEP (Application Enablement Platform) betreibt eine lokale Linux-Umgebung mit integriertem LoRaWAN Network Server und unterstützt sowohl HTTPS- als auch MQTT-Datenweiterleitung.

TagoIO ist die Anwendungsebene: Es speichert Sensormesswerte, betreibt Dashboards, löst Alarme aus und stellt deine Daten über eine REST-API bereit. Wenn du das Conduit AEP mit TagoIO verbindest, erhältst du einen kompletten Stack von On-Premise bis Cloud, ganz ohne Cloud-Anbieter von Drittanbietern zwischen Gateway und Anwendung.

Diese Anleitung beschreibt zwei Integrationswege: direkter HTTPS-Push vom Conduit AEP an TagoIO und MQTT-Weiterleitung über TagoTiP.

## Was du vor dem Start brauchst

- Ein TagoIO-Konto ([kostenloser Plan verfügbar](https://tago.io/pricing))
- Ein Multitech Conduit AEP (MTCAP, MTCDTIP oder ein kompatibles Modell)
- Die mPower®-Firmware (auf dem Conduit AEP vorinstalliert)
- Registrierte Endgeräte (LoRaWAN OTAA oder ABP)

## Überblick über die Architektur

Das Conduit AEP betreibt einen LoRaWAN Network Server lokal. Endgeräte treten dem Netzwerk über das Gateway bei, und der AEP LNS decodiert und leitet die Anwendungs-Payloads weiter. Du konfigurierst das AEP so, dass es diese Payloads per HTTPS oder MQTT an TagoIO sendet.

```
[LoRaWAN-Sensoren] → [Conduit AEP LNS] → [TagoIO über HTTPS oder MQTT]
```

## Weg 1: Conduit AEP → HTTPS → TagoIO

Dieser Weg nutzt die mPower-Weboberfläche, um eine Custom App anzulegen, die Daten per POST an die TagoIO-API sendet.

### Schritt 1: Ein Device in TagoIO anlegen

1. Melde dich bei [admin.tago.io](https://admin.tago.io) an.
2. Gehe zu **Devices → Add Device**.
3. Wähle **HTTPS** als Connector.
4. Benenne das Device (z. B. `conduit-sensor-node-01`).
5. Kopiere das **Device Token** aus dem General-Tab.

Device-Doku: [docs.tago.io/docs/tagoio/devices](https://docs.tago.io/docs/tagoio/devices/)

### Schritt 2: Endgeräte auf dem Conduit AEP registrieren

1. Melde dich bei der mPower-Weboberfläche deines Conduit an (Standard: `https://192.168.2.1`).
2. Gehe zu **LoRaWAN → Network Server**.
3. Klicke auf **Add Device** und gib für jeden Sensor die **DevEUI**, **AppEUI** und den **AppKey** ein.
4. Weise jedes Gerät einer **Application** zu.

### Schritt 3: Eine Custom App auf dem Conduit AEP erstellen

Das Conduit AEP unterstützt Node-RED oder eigene Python-/Node.js-Skripte über das App Framework. Hier nutzen wir den integrierten Node-RED-Flow, um die Daten weiterzuleiten.

1. Öffne in der mPower-Oberfläche **App → Node-RED** und starte es.
2. Lege einen Flow an:
   - **Input**: LoRa-Node (empfängt Uplinks vom AEP LNS)
   - **Function-Node**: parst die Payload und formatiert sie für TagoIO
   - **HTTP-request-Node**: POST an `https://api.tago.io/data` mit dem Header `Device-Token`

Beispielcode für den Function-Node:

```javascript
const loraMsg = msg.payload;
const rawHex = loraMsg.data;

// Example: 2-byte temperature, 2-byte humidity
const buf = Buffer.from(rawHex, "hex");
const temperature = buf.readInt16BE(0) / 100;
const humidity = buf.readInt16BE(2) / 100;

msg.payload = JSON.stringify([
  { variable: "temperature", value: temperature, unit: "C" },
  { variable: "humidity", value: humidity, unit: "%" },
  { variable: "rssi", value: loraMsg.rssi },
  { variable: "snr", value: loraMsg.snr }
]);

msg.headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  "Device-Token": "YOUR_TAGOIO_DEVICE_TOKEN"
};

msg.url = "https://api.tago.io/data";

return msg;
```

3. Stelle den Flow bereit. Die Daten fließen nun bei jedem Uplink vom Conduit AEP zu TagoIO.

## Weg 2: Conduit AEP → MQTT → TagoIO (TagoTiP)

Für Anwendungen mit geringerer Latenz oder wenn du MQTT gegenüber HTTP bevorzugst, nutze TagoTiP: das MQTT-Protokoll von TagoIO.

### Schritt 1: Ein TagoTiP-Device in TagoIO anlegen

1. Gehe in TagoIO zu **Devices → Add Device**.
2. Suche nach **TagoTiP** und wähle es aus.
3. Lege die **Serial Number** für dieses Device fest (sie wird dem MQTT-Topic zugeordnet).
4. Speichere und notiere den **Authorization Hash** aus dem General-Tab.

TagoTiP-MQTT-Doku: [docs.tago.io/docs/tagotip/transports/mqtt](https://docs.tago.io/docs/tagotip/transports/mqtt)

### Schritt 2: MQTT-Weiterleitung auf dem Conduit AEP konfigurieren

Ändere im Node-RED-Function-Node die Ausgabe so, dass sie an TagoTiP veröffentlicht:

```javascript
const SERIAL = "conduit-node-01";
const AUTH_HASH = "your_auth_hash_here";

const loraMsg = msg.payload;
const buf = Buffer.from(loraMsg.data, "hex");
const temperature = buf.readInt16BE(0) / 100;
const humidity = buf.readInt16BE(2) / 100;

msg.topic = `$tip/${SERIAL}/push`;
msg.payload = `[temperature:=${temperature}#C;humidity:=${humidity}#%]`;

return msg;
```

Verbinde einen **MQTT-out**-Node mit diesem Function-Node und konfiguriere ihn so:

| Einstellung | Wert |
|---|---|
| Server | `mqtt.tip.us-e1.tago.io` (US) oder `mqtt.tip.eu-w1.tago.io` (EU) |
| Port | `1883` (oder `8883` mit TLS) |
| Username | Die ersten 8 Hex-Zeichen deines Authorization Hash |
| Password | Die letzten 8 Hex-Zeichen deines Authorization Hash |

## Schritt 3: Im Live Inspector prüfen

Öffne den **Live Inspector** auf deinem TagoIO-Device und bestätige, dass die Variablen bei jedem Uplink-Zyklus korrekt ankommen.

Live-Inspector-Doku: [docs.tago.io/docs/tagoio/devices/live-inspector](https://docs.tago.io/docs/tagoio/devices/live-inspector)

## Schritt 4: Dashboards und Alarme erstellen

Erstelle Dashboards über **Dashboards → +**. Das Conduit AEP wird häufig eingesetzt in:

- **Industrieumgebungen**: Anzeige von Maschinenzustandskennzahlen pro Anlage
- **Gebäudeautomation**: HLK, Beleuchtung und Energieüberwachung über mehrere Etagen
- **Abgelegene Standorte**: mobilfunkverbundenes Conduit mit solarbetriebenen Sensoren

Für Conduit-Deployments über mehrere Standorte nutze [Blueprint-Dashboards](https://docs.tago.io/docs/tagoio/dashboards/blueprint-dashboard), um ein Layout zu erstellen, das sich anhand von Device-Tags automatisch auf jeden Standort anwendet.

Richte [Actions](https://docs.tago.io/docs/tagoio/actions/) ein für:
- Benachrichtigungen bei Schwellenwertüberschreitungen
- Alarme bei Offline-Geräten, wenn innerhalb eines konfigurierbaren Zeitfensters keine Daten eintreffen
- Automatisierte Report-Exporte

Actions-Doku: [docs.tago.io/docs/tagoio/actions](https://docs.tago.io/docs/tagoio/actions/)

## Anwendungsbeispiele

### Industrielle Überwachung

Ein Conduit AEP, installiert in einer Fertigungsanlage mit LoRaWAN-Vibrationssensoren an Motoren und Pumpen. Node-RED auf dem Conduit parst und leitet die Daten an TagoIO weiter. TagoIO-Analysis-Skripte führen eine Anomalieerkennung an Vibrationssignaturen durch und lösen Wartungstickets aus, sobald frühe Verschleißmuster erkannt werden.

### Gebäudeautomation mit HLK-Sensoren

Mehrere LoRaWAN-Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren über ein gesamtes Gewerbegebäude verteilt. Das Conduit AEP leitet die Messwerte an TagoIO weiter. TagoIO betreibt ein Blueprint-Dashboard, das den Komfortlevel pro Zone anzeigt und über API-Aufrufe in Actions mit BMS-Systemen integriert wird.

### Umweltüberwachung an abgelegenen Standorten

Ein Conduit MTCDTIP (mit Mobilfunk-Backup) an einer Überwachungsstation eines Wasserversorgers. LoRaWAN-Sensoren für Wasserstand und -qualität melden an TagoIO. Geht die Mobilfunkverbindung verloren, puffert das Conduit die Messwerte lokal (über Node-RED SQLite) und synchronisiert sie erneut, sobald die Verbindung zurückkehrt.

## Mit KI weitergehen

Der MCP-Server von TagoIO verbindet KI-Assistenten wie Claude mit deinen Conduit-Sensordaten. Nach der Integration kannst du Fragen zu deinem Deployment in natürlicher Sprache stellen, ohne Abfragen manuell zu schreiben.

MCP-Doku: [docs.tago.io/docs/tagoio/tago-ai/tagoio-mcp-ai-powered-iot-data-integration](https://docs.tago.io/docs/tagoio/tago-ai/tagoio-mcp-ai-powered-iot-data-integration)

## Zusammenfassung

Das Multitech Conduit AEP verbindet sich per HTTPS oder MQTT mit TagoIO. Node-RED auf dem Conduit übernimmt die Integrationslogik: Es parst die rohen LoRaWAN-Payloads vom AEP LNS und leitet saubere Daten an TagoIO weiter. Sobald die Daten fließen, kümmert sich TagoIO um Speicherung, Dashboards und Alarmierung.

- TagoIO Devices: [docs.tago.io/docs/tagoio/devices](https://docs.tago.io/docs/tagoio/devices/)
- Datenformat zum Senden: [docs.tago.io/docs/tagoio/devices/sending-data](https://docs.tago.io/docs/tagoio/devices/sending-data)
- TagoTiP MQTT: [docs.tago.io/docs/tagotip/transports/mqtt](https://docs.tago.io/docs/tagotip/transports/mqtt)
- Dashboards: [docs.tago.io/docs/tagoio/dashboards](https://docs.tago.io/docs/tagoio/dashboards/)
- Actions: [docs.tago.io/docs/tagoio/actions](https://docs.tago.io/docs/tagoio/actions/)

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)