> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.fact-finder.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.fact-finder.com/integration/de/factfinder-search-integration/integrating-the-search-into-the-shop-system/integration-via-api-rest.md). # Integration über API (REST) Erstellen Sie eine serverseitige REST-Integration für FactFinder Search und zeigen Sie Suchergebnisse in Ihrem Shop an. Das folgende Diagramm zeigt die API-basierte Integration auf hoher Ebene: ![](https://3134803627-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FQMmNfppEDkleiziCG4Gp%2Fuploads%2Fgit-blob-39c42a77094ce4fbf86db84b82fc6b1a0dcd3803%2FIntegration-20via-20API-4.png?alt=media) ## Vorbereitungen und Design Die serverseitige Integrationsschicht sitzt zwischen dem FactFinder Search-Server und Ihren Shop-Seiten. Sie übernimmt die Kommunikation zwischen den beiden Systemen. Erstellen Sie diese Schicht, bevor Sie mit der API-Integration beginnen. Die Schritte sind wie folgt: 1. Senden Sie die Suchanfrage an FactFinder. Die vom Benutzer eingegebenen Suchparameter müssen per HTTP-Anfrage an den FactFinder Search-Server gesendet werden. 2. Empfangen Sie die Suchergebnisse. Der FactFinder Search-Server gibt die Ergebnisse in einer strukturierten Antwort wie XML oder JSON zurück. 3. Verarbeiten Sie die Suchergebnisse. Ihr Shopsystem muss die zurückgegebenen Daten parsen. 4. Rendern Sie die Suchergebnisseite. Die Seitenstruktur sollte auf den zurückgegebenen Suchergebnisdaten basieren. Der Hauptunterschied zu einer Web-Components-Integration besteht darin, dass Ihr Shop die Suchergebnisseite selbst rendert. Dadurch bleibt das Design an einem Ort und lässt sich leichter warten. ## Integrationsmöglichkeiten Die Integration per API gibt es in zwei Varianten: 1. Entwickeln Sie den Integrationscode von Grund auf. Alle erforderlichen Informationen finden Sie in Ihrer Swagger UI unter `https://[your FactFinder setup here]/FactFinder/swagger-ui.html`. Außerdem finden Sie Demos und Beispiele auf [GitHub](https://github.com/fact-finder). 2. Verwenden Sie **Swagger Codegen**. Es generiert Klassen wie `SearchRequest`, `SearchParams`, und `TrackingApi` automatisch, was Ihren Integrationscode vereinfacht. Erfahren Sie mehr in [Wie Sie Swagger Codegen für die Integration über die API verwenden](/integration/de/factfinder-search-integration/integrating-the-search-into-the-shop-system/how-to-use-swagger-codegen-for-the-integration-via-api.md). --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.fact-finder.com/integration/de/factfinder-search-integration/integrating-the-search-into-the-shop-system/integration-via-api-rest.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.