Zurück zum Stack
Layer 03/ 05

Claude.

Schreibt den Brief, bewertet den ICP-Fit, via MCP direkt am Record.

Claude hängt über MCP direkt am HubSpot-Record. Die Prompts sind pro Use-Case gebaut und batch-fähig, und jeder Token landet als Log in BigQuery — da kannst du mitschauen.

Batch
ganze CRM-Liste, ein Lauf
<2min
pro Account-Brief
Cents
pro Enrichment, steht im Token-Log
Alle
Runs geloggt in BigQuery
Wie ich's löse

Wie ich das für dich aufsetze.

  • Prompts versioniert in Git, deployt via CI
  • Batch-Enrichment über die ganze CRM-Liste
  • MCP-Server liefert Live-Records ans Modell
  • Token-Cost transparent pro Workflow + pro Lead
Toolchain
Anthropic APIMCP ServerVercel AI SDKPrompts-as-CodeTool CallsStreamingPrompt CachingToken LogsAnthropic APIMCP ServerVercel AI SDKPrompts-as-CodeTool CallsStreamingPrompt CachingToken Logs
Record → MCP → Claude → Brief
Record
Acme GmbH
42 emp · DE
Live fetch
MCP Server
crm.read
Model
Claude
claude-sonnet-4.51,248 tok
Enriched
ICP-Match
0.87+ brief.md

MCP-Server fetcht den Record live aus HubSpot, Claude analysiert + scored + schreibt Brief. Token-Cost transparent.

Beispiel-Workflow

Beispiel: ICP-Match Enrichment

  1. 01Account-ID kommt aus HubSpot rein
  2. 02MCP fetcht Properties + LinkedIn-Snapshot
  3. 03Claude analysiert + scored ICP-Fit
  4. 04Score + Brief landen wieder in HubSpot

Soll ich dir das bauen?

30 Min Demo. Ich zeig dir den Aufbau live an einem realen Setup.