Verwendung von Claude mit MCPs für automatisierte B2B Outbound-Kampagnen

Ein B2B-Outbound-Spezialist hat seinen Workflow zur Automatisierung gezielter Outbound-Kampagnen mit Claude und Model Context Protocol (MCP)-Servern anstelle von Clay geteilt und nennt Preisänderungen als Motivation.
Technische Einrichtung
Der Nutzer hat externe APIs als MCPs in Claude verbunden und Skills geschrieben, um die korrekte API-Nutzung sicherzustellen. Konkret wurde ein Skill erstellt, der bestimmt, welcher Endpunkt von welchem MCP-Server für welchen Zweck aufgerufen wird. Beispiel: Aufruf des Personen-Such-Endpunkts von Crustdata und Lesen der Filterliste, um sicherzustellen, dass Claude geeignete Filter beim Suchen schreibt.
Tech-Stack (Alle als MCPs verbunden)
- Crustdata: Wird für Lead-Entdeckung und Unternehmens-/Personen-Intelligence verwendet. Hier werden Lead-Listen mit Filtern für Mitarbeiterzahl, Finanzierung, Stellenausschreibungen, Tech-Stack und Wachstumsrate erstellt. Zieht auch LinkedIn-Beiträge von Entscheidungsträgern für personalisierte erste Zeilen.
- FullEnrich: Übernimmt die Wasserfall-E-Mail-Anreicherung. Sobald Leads von Crustdata erhalten werden, werden sie durch FullEnrich geschickt, um verifizierte E-Mails über 15+ Datenanbieter zu finden.
- ZeroBounce: Bietet eine zusätzliche Ebene der E-Mail-Verifizierung vor dem Versand, um ungültige/riskante E-Mails zu erkennen und Bounce-Raten unter 2 % zu halten.
- Instantly: Verwaltet die Kampagnenerstellung und den Versand. Nachdem Leads angereichert und E-Mails verifiziert wurden, wird alles in Instantly gepusht, um Sequenzen zu erstellen und Kampagnen zu starten, die Warmup, Versand und Antworten handhaben.
Beispiel-Prompt
Der Nutzer hat diesen Beispiel-Prompt bereitgestellt, den er ausführt:
"Finde Unternehmen aus SF, die KI-Agenten für verschiedene Branchen mit 50-200 Mitarbeitern entwickeln, die in den letzten 6 Monaten Series A oder B erhalten haben und aktiv Vertriebsrollen besetzen. Finde den VP Sales oder Head of Revenue bei jedem. Besorge ihre verifizierten E-Mails. Ziehe ihre aktuellen LinkedIn-Beiträge. Recherchiere auch ihre Website, um ihr Produkt gut zu verstehen. Entwürfe Ansätze für ähnliche Unternehmen und erkläre mir, warum diese Ansätze der Kommunikation sinnvoll sind."
Claude erstellt die Liste, reichert Kontakte an, verifiziert E-Mails, recherchiert das Produkt jedes Unternehmens und entwirft personalisierte Ansätze. Sobald die Ansätze genehmigt sind, schreibt Claude die E-Mails und pusht alles in Instantly.
Workflow-Ergebnisse
Dieser Prozess dauert etwa 15 Minuten für eine Kampagne, die zuvor Tage benötigte. Der Nutzer überprüft die Nachrichten, um Relevanz und angemessenen Ton sicherzustellen. Anstatt eine große Kampagne an 2000 Personen zu starten, führt er nun 10-15 Mikro-Kampagnen mit 100-200 Personen durch, jeweils mit spezifischen Botschaften für jedes Segment.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Benutzer setzt KI-Assistenten 'Elvis' auf VPS für Projektmanagement-Aufgaben ein
Ein Entwickler verbrachte drei Tage damit, einen KI-Assistenten namens 'Elvis' auf einem Linux-VPS einzurichten und ihn in Microsoft Teams, JIRA, Asana und E-Mail-Systeme zu integrieren. Der Assistent bewältigte erfolgreich Projektmanagementaufgaben, darunter das Lesen von E-Mails, das Extrahieren von Anforderungen, das Aktualisieren von Änderungsanträgen und die Koordination mit Teammitgliedern.

OpenClaw Assistant erstellt Dockerisierten Terminal-Assistenten mit Benutzerdefiniertem Routing
Ein OpenClaw-Benutzer berichtet, dass sein Hauptassistent geholfen hat, einen zweiten Assistenten innerhalb von Docker mit eigenem Arbeitsbereich, Speicher und terminalorientiertem Verhalten einzurichten. Nachrichten, die mit 'meow:' beginnen, werden an den containerisierten Terminal-Assistenten weitergeleitet statt an die Haupt-Chat-Oberfläche.

Das Verständnis der Autonomie von KI-Agenten in realen Anwendungen
Die aktuelle Forschung von Anthropic analysiert Millionen von Interaktionen zwischen Menschen und Agenten, um die Autonomie von KI-Agenten wie Claude Code in verschiedenen Bereichen zu messen.

Entwickler baut YouTube-Nachrichten-Multistream-Viewer mit Claude Code
Ein Entwickler nutzte Claude Code, um Beholder zu erstellen – ein Echtzeit-Nachrichtenüberwachungs-Dashboard, das Dutzende von Live-YouTube-Nachrichtenstreams gleichzeitig mit Angaben zur Medienvoreingenommenheit anzeigt. Das Tool umfasst über 200 Kanäle, Live-Nachrichtenticker und funktioniert auf Mobilgeräten, Tablets und Desktop-Computern.