Was ist ein MCP-Server? Model Context Protocol für Vertrieb und Recruiting erklärt

Kurz gesagt: Ein MCP-Server ist ein Programm, das einer KI wie Claude oder ChatGPT Werkzeuge und Daten aus einer anderen Anwendung bereitstellt. Er spricht das Model Context Protocol, einen offenen Standard, den Anthropic im November 2024 vorgestellt hat. Damit kann die KI Leads abfragen oder Zielgruppen anlegen, statt nur Text zu formulieren.

Stand: November 2026. Dieser Beitrag erklärt das Prinzip für Leute aus Vertrieb und Recruiting, ohne Programmierwissen vorauszusetzen. Ob du LinkedIn stattdessen mit einem KI-Browser-Agenten steuern solltest, klärt der Beitrag ChatGPT oder Claude als LinkedIn-Bot. Die Produktseite zum CompLeadly-Server findest du unter REST-API und MCP-Server.

Was ist ein MCP-Server?

MCP steht für Model Context Protocol. Die offizielle Projektseite beschreibt es als Open-Source-Standard, der KI-Anwendungen mit externen Systemen verbindet, und vergleicht es mit einem USB-C-Anschluss: ein einheitlicher Stecker statt eines eigenen Kabels für jedes Gerät. Ein MCP-Server ist die Seite dieser Verbindung, die etwas anbietet. Er teilt der KI mit, welche Werkzeuge es gibt, was sie tun und welche Angaben sie brauchen.

Ohne diesen Standard müsste jeder KI-Anbieter für jede Software eine eigene Anbindung bauen. Mit MCP baut der Hersteller einer Software einmal einen Server, und jede KI-Anwendung, die das Protokoll spricht, kann ihn nutzen. Laut modelcontextprotocol.io unterstützen unter anderem Claude, ChatGPT, Visual Studio Code und Cursor den Standard.

Zwei Daten zur Einordnung. Anthropic hat MCP am 25. November 2024 als offenen Standard veröffentlicht. Am 9. Dezember 2025 hat Anthropic das Protokoll an die Agentic AI Foundation übergeben, einen Fonds unter dem Dach der Linux Foundation, den Anthropic, Block und OpenAI gemeinsam gegründet haben. In derselben Mitteilung nennt Anthropic mehr als 10.000 aktive öffentliche MCP-Server und über 97 Millionen SDK-Downloads pro Monat. Das sind Angaben des Herstellers mit Stand Dezember 2025.

Host, Client, Server: wer macht was?

Die Spezifikation unterscheidet drei Rollen. Die Begriffe klingen technisch, das Prinzip ist schlicht.

Ein Beispiel aus dem Vertriebsalltag: Du schreibst in Claude „Welche meiner Zielgruppen hat die beste Annahmequote bei Vernetzungsanfragen?“. Claude ist der Host. Über den Client fragt Claude beim CompLeadly-Server nach, welche Werkzeuge es gibt, wählt das passende aus und ruft es auf. Der Server holt die Zahlen aus deinem Konto und gibt sie zurück. Claude formuliert daraus die Antwort, und du sparst dir den Weg durch drei Menüs.

Lokale und entfernte Server

Ein lokaler Server läuft auf deinem eigenen Rechner und spricht über die sogenannte STDIO-Verbindung direkt mit der KI-Anwendung. Das nutzen vor allem Entwickler, etwa für Dateien auf der Festplatte. Ein entfernter Server, kurz Remote-Server, läuft im Internet und wird über Streamable HTTP angesprochen. Laut Spezifikation sind dabei übliche Anmeldeverfahren wie Bearer-Token möglich, empfohlen wird OAuth.

In Vertrieb und Recruiting arbeitest du in der Regel mit einem Remote-Server. Du brauchst nur eine Server-URL und einen Zugang, installierst nichts und kannst denselben Server in mehreren KI-Anwendungen nutzen. Claude verbindet sich laut Anthropic-Hilfe aus der Anthropic-Cloud mit Remote-Servern, nicht von deinem Gerät aus.

Was ein MCP-Server anbietet: Tools, Ressourcen und Prompts

Laut Spezifikation kann ein Server drei Arten von Bausteinen bereitstellen. Für die Arbeit im Vertrieb sind die Tools am wichtigsten.

• Tools (Werkzeuge): Funktionen, die die KI aufrufen kann, um etwas zu tun. Die Spezifikation nennt Dateioperationen, API-Aufrufe und Datenbankabfragen als Beispiele. Im Vertrieb heißt das: Leads auflisten, eine Zielgruppe anlegen, eine Statistik auswerten.
• Ressourcen: Datenquellen, die der KI Kontext geben, zum Beispiel Dateiinhalte oder Datensätze.
• Prompts: wiederverwendbare Vorlagen, die eine Unterhaltung mit dem Sprachmodell strukturieren.

Technisch läuft das so: Der Client fragt mit dem Befehl tools/list ab, welche Werkzeuge der Server kennt. Jedes Werkzeug hat einen Namen, eine Beschreibung in Klartext und eine Liste von Feldern. Passt ein Werkzeug zu deiner Anfrage, ruft die KI es mit tools/call auf und füllt die Felder aus. Die Nachrichten folgen dem Format JSON-RPC 2.0. Das musst du dir nicht merken. Wichtig ist nur, dass die KI die Beschreibungen liest und anhand deiner Anfrage entscheidet, welches Werkzeug sie nutzt.

Daraus folgt eine praktische Regel: Je genauer du sagst, was du willst, desto eher greift die KI zum richtigen Werkzeug. „Zeig mir die Leads aus meiner Zielgruppe Geschäftsführer Maschinenbau“ führt schneller zum Ziel als „Was gibt es Neues?“.

MCP, REST-API oder Browser-Agent: der Unterschied

MCP wird oft mit einer API verwechselt. Beides verbindet Software, aber der Nutzer ist ein anderer. Eine REST-API spricht Code an. Ein Entwickler oder eine Plattform wie Zapier ruft feste Endpunkte in einer festen Reihenfolge auf. Ein MCP-Server spricht eine KI an, die selbst entscheidet, welches Werkzeug sie wann braucht. Ein Browser-Agent wiederum klickt sich durch Webseiten, als säße ein Mensch davor.

Wie die offizielle LinkedIn-Schnittstelle aufgebaut ist und wer Zugang bekommt, steht im Leitfaden zur LinkedIn API. Was ein Browser-Agent für tägliche LinkedIn-Arbeit an Aufwand mitbringt, rechnet der Beitrag zum LinkedIn-Bot im Eigenbau durch. CompLeadly bietet beide Schnittstellen: den MCP-Server für deine KI und eine REST-API für Entwickler und No-Code-Tools. Wie du dafür einen Token erzeugst, zeigt die Anleitung zum API-Token. Weitere Anbindungen findest du unter Integrationen.

So nutzen Vertrieb, Recruiting und Bewerber einen MCP-Server

Der Nutzen hängt davon ab, welche Werkzeuge der Server anbietet. Die folgenden Beispiele beziehen sich auf den CompLeadly-Server, weil sich dort jede Funktion im Code nachprüfen lässt. Ein MCP-Server ersetzt keine Strategie. Er spart dir die Klickarbeit zwischen Frage und Antwort.

Vertrieb: Zielgruppen, Leads und Kennzahlen per Chat

Im Vertrieb nimmt dir die KI am meisten Arbeit ab, wenn sie mit deinen echten Pipeline-Daten arbeitet. Mit dem CompLeadly-Server baut sie aus Filterangaben einen Suchlink für die LinkedIn- oder Sales-Navigator-Personensuche und legt daraus eine Zielgruppe an. Außerdem listet sie Leads und deren Verlauf, wertet die Annahmequote von Vernetzungsanfragen pro Zielgruppe aus und fasst Kennzahlen nach Tag, Woche oder Monat zusammen. Eine typische Anfrage lautet: „Bau mir einen Sales-Navigator-Link für Geschäftsführer im Maschinenbau in Bayern und speichere ihn als Zielgruppe.“ Wie eine Zielgruppe in CompLeadly aufgebaut ist, zeigt die Anleitung LinkedIn-Zielgruppe erstellen.

Zum Tarif: Den MCP-Server gibt es in allen Tarifen, auch in der Gratis-Version. Was danach auf LinkedIn passiert, folgt deinem Tarif. In der Free-Version laufen Basis-Funktionen als Einzelschritte mit Tageslimit, etwa 2 Vernetzungsanfragen pro Tag. Ganze Workflows und wiederkehrende Zeitpläne laufen ab Basic. Wie Teams das aufsetzen, steht unter CompLeadly für Vertriebsteams, im Beitrag LinkedIn-Outreach automatisieren und in KI im Vertrieb. Wenn du deine Zielgruppe erst schärfen willst, hilft der kostenlose ICP-Generator.

Recruiting: Kandidaten finden und Gespräche vorbereiten

Im Recruiting arbeitet die KI mit denselben Bausteinen. Als Quelle einer Zielgruppe nutzt CompLeadly neben der LinkedIn-Personensuche auch Suchen, Pipelines und gespeicherte Suchen aus LinkedIn Recruiter, sofern du Recruiter nutzt. Die KI kann einzelne Profile in eine Zielgruppe übernehmen, den Verlauf eines Kandidaten zeigen und Antwortentwürfe für laufende Smart-Chat-Gespräche vorbereiten. Eine Anfrage wie „Wie viele Kandidaten aus der Zielgruppe Java-Entwickler München haben die Vernetzung angenommen?“ liefert dir die Zahl, ohne dass du eine Liste exportierst.

Smart Chat ist ein eigenständiges, separat buchbares Paket und lässt sich laut Preisseite auch ohne Basistarif nutzen. Vorlagen für die erste Nachricht findest du in LinkedIn-Recruiting-Nachrichten, den Ablauf einer Suche in Active Sourcing auf LinkedIn und die Funktionen für Personalteams unter CompLeadly für Recruiter.

Bewerber: Recruiter und Hiring Manager direkt erreichen

Auch wer einen Job sucht, kann mit einem MCP-Server arbeiten, solange das Ziel klar ist. Ein Beispiel: Du suchst auf LinkedIn nach Personen mit dem Begriff „hiring“ in deinem Fachgebiet, kopierst den Link der Ergebnisliste und lässt die KI daraus eine Zielgruppe anlegen. Später zeigt sie dir, wie viele deiner Anfragen angenommen wurden, und hilft beim Formulieren der ersten Nachricht. In der Free-Version reichen 2 Vernetzungsanfragen und 10 Nachrichten an Kontakte 1. Grades pro Tag für eine kurze Liste von Wunscharbeitgebern. Wie die Suche nach „hiring“ funktioniert, steht in der Anleitung zur Hiring-Suche. Ob du zusätzlich Open to Work zeigen solltest, klärt Open to Work auf LinkedIn.

Vorlage: Anfragen zum Kopieren

Diese Anfragen passen zu Werkzeugen, die der CompLeadly-Server anbietet. Ersetze die Platzhalter in eckigen Klammern.

• „Liste meine Zielgruppen auf und nenne zu jeder die Annahmequote der Vernetzungsanfragen.“
• „Bau einen Sales-Navigator-Suchlink für [Position] in [Branche] und [Region]. Sag mir, welche Filter du nicht zuordnen konntest.“
• „Fasse meine LinkedIn-Kennzahlen der letzten vier Wochen pro Woche zusammen.“
• „Zeig mir den Verlauf von [Name]: Besuche, Aktionen und in welchem Workflow.“
• „Lies meine offenen Smart-Chat-Gespräche und schreib Antwortentwürfe. Schick nichts ab.“
• „Such in der CompLeadly-Wissensdatenbank, wie ich eine Zielgruppe aus der Sales-Navigator-Suche anlege.“

MCP-Server mit Claude oder ChatGPT verbinden

Der Ablauf ist bei den gängigen KI-Anwendungen ähnlich: Server-URL eintragen, anmelden, testen. Die Bezeichnungen der Menüs unterscheiden sich je nach Anwendung und Sprache.

Claude

Laut Anthropic-Hilfe fügst du einen eigenen Konnektor unter Customize > Connectors hinzu, klickst auf „+ Add“ und wählst „Add custom connector“. Dort trägst du einen Namen und die Server-URL ein. Eigene Konnektoren gibt es in den Claude-Tarifen Free, Pro, Max, Ultra, Team und Enterprise. In Free ist genau ein eigener Konnektor möglich. In Team- und Enterprise-Organisationen legt ein Owner den Konnektor in den Organisationseinstellungen an. Die Schritte für CompLeadly erklärt die Anleitung Claude mit CompLeadly verbinden.

ChatGPT

ChatGPT verbindet sich mit Remote-MCP-Servern ebenfalls über eine Server-URL. Beim CompLeadly-Server meldest du dich dabei per OAuth an, also mit deinem CompLeadly-Login statt mit einem kopierten Token. Welche ChatGPT-Tarife eigene Konnektoren zulassen, legt OpenAI fest. Prüf das in deinen ChatGPT-Einstellungen. Die einzelnen Schritte stehen in der Anleitung ChatGPT-Zugriff einrichten.

Claude Code, Cursor und andere

Für weitere Anwendungen zeigt CompLeadly in den Einstellungen eigene Anleitungen, unter anderem für Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Visual Studio Code und Windsurf. Für Claude Code ist es ein einzelner Befehl, der den Server per HTTP mit deinem Token einträgt. Andere Clients verbindest du über Streamable HTTP mit einem Bearer-Token. Eine Übersicht bietet die Anleitung MCP-Zugriff einrichten.

Checkliste für die erste Verbindung

1. Server-URL in der Anwendung kopieren, die du verbinden willst.
2. Einen Token erzeugen und sofort in deinem Passwortmanager ablegen, falls die Anwendung ihn nur einmal anzeigt. Bei OAuth meldest du dich stattdessen an.
3. Im KI-Client einen eigenen Konnektor mit Namen und Server-URL anlegen.
4. Mit einer Frage starten, die nur liest, etwa „Liste meine Zielgruppen auf“.
5. Die Freigabe-Abfragen des Clients lesen, bevor du ein schreibendes Werkzeug bestätigst.
6. Für jeden Client einen eigenen Token anlegen, damit du einzelne Zugänge später gezielt widerrufen kannst.

Der CompLeadly-MCP-Server: Umfang, Tarif und Einrichtung

Der CompLeadly-Server gibt deiner KI Zugriff auf dein eigenes CompLeadly-Konto, mit mehr als 80 Werkzeugen. Jeder Aufruf ist auf dein Konto begrenzt. Der Server übernimmt die Nutzerkennung aus deinem Zugang, nicht aus dem, was die KI ihm schickt.

Den Server gibt es in allen Tarifen, auch in der Gratis-Version, ohne Aufpreis. Was die KI auf LinkedIn auslösen kann, folgt deinem Tarif. In Free laufen die Basis-Funktionen als Einzelschritte mit Tageslimit. Ganze Workflows und wiederkehrende Zeitpläne laufen ab Basic für 29,99 € pro Monat oder 24,99 € bei Jahreszahlung. Premium kostet 59,99 € (49,99 €), Premium Plus 99,99 € (79,99 €), alle Preise netto, Stand November 2026. Die aktuelle Übersicht steht unter Preise, was die einzelnen Funktionen tun, unter Funktionen.

Für den Versand gibt es eine Sicherung im Code: Stellt die KI einen vorhandenen Smart-Chat-Eintrag oder Smart Comment auf Senden, muss der Aufruf eine ausdrückliche Bestätigung enthalten, sonst lehnt der Server ihn ab. Am übersichtlichsten bleibt es, wenn du die KI Antworten nur als Entwurf speichern lässt. Einen Entwurf sendet CompLeadly nicht. Wie du die KI Antworten vorschreiben lässt, die du dann prüfst, zeigt die Anleitung Smart-Chat-Antworten per KI vorschreiben. Für CRM-Anbindungen gibt es die Anleitung Webhooks in CompLeadly einrichten.

So richtest du den Zugang ein

In der CompLeadly-App findest du in den Einstellungen den Bereich „Eigene KI verbinden (MCP)“. Dort steht die Server-URL, und mit „Neuer Token“ legst du einen persönlichen Zugang an. Ein Ablaufdatum ist optional. Lässt du das Feld leer, läuft der Token nie ab. Der Token wird nur ein einziges Mal angezeigt. CompLeadly speichert ihn als Hash, also nicht im Klartext, und du kannst ihn jederzeit widerrufen. Verbindungen über OAuth erscheinen in derselben Ansicht. In diesem Bereich liegt auch der Smart-Chat-Leitfaden, in dem dein KI-Assistent die Regeln und Vorlagen für deine Antwortentwürfe speichert.

Sorgfältig arbeiten mit einem MCP-Server

Ein MCP-Server gibt einer KI echte Handlungsmöglichkeiten in deinen Daten. Ein paar Gewohnheiten halten das übersichtlich.

• Token wie ein Passwort behandeln: nicht in Chats, Tickets oder geteilte Dokumente kopieren. Die App sagt es selbst: Wer den Token besitzt, kann auf deine CompLeadly-Daten zugreifen.
• Ein Token pro Anwendung: So widerrufst du den Zugang für Cursor, ohne Claude neu einrichten zu müssen. Gib jedem Token einen Namen, der den Client nennt.
• Ablaufdatum setzen, wenn du einen Zugang nur für ein Projekt oder einen Test brauchst.
• Freigaben lesen: Anthropic rät in der Claude-Hilfe, Werkzeug-Freigaben sorgfältig zu prüfen. Schau vor dem Bestätigen, welches Werkzeug mit welchen Angaben laufen soll.
• Nur Server verbinden, deren Anbieter du kennst: Ein Server bekommt alles, was die KI ihm übergibt. Verbinde deshalb Server von Anbietern, deren Produkt du ohnehin nutzt.

Wie CompLeadly Zugänge und Daten schützt, beschreibt die Seite Sicherheit. Welche anderen KI-Werkzeuge rund um LinkedIn helfen, vergleicht der Beitrag LinkedIn KI-Tools.

Dein erster Test mit dem CompLeadly-Server

Am schnellsten verstehst du MCP, wenn du es mit deinen eigenen Daten ausprobierst. Lade CompLeadly über die Download-Seite herunter und teste 10 Tage lang Premium, ohne Zahlungsdaten. Der Test endet automatisch, danach nutzt du die Free-Version mit Basis-Funktionen und Tageslimit weiter. Den MCP-Server kannst du in beiden Phasen verbinden. Alle Tarife im Vergleich findest du unter Preise.