Influencer finden mit ChatGPT, Claude oder Gemini: Stellars MCP erklärt

Stellar läuft jetzt als MCP-Server. Das heißt: Der KI-Assistent, den dein Team ohnehin offen hat, egal ob ChatGPT, Claude oder Gemini, kann Stellar direkt abfragen. MCP ist der offene Standard, um KI-Tools mit Software zu verbinden, veröffentlicht von Anthropic und inzwischen von OpenAI, Google, Microsoft und Amazon übernommen. An einem ganz normalen Dienstag sieht das so aus: Du fragst nach Food-Creatorn mit über 60 % deutscher Audience, und eine geprüfte Shortlist mit echten Audience-Daten kommt zurück, direkt im Chatfenster, in dem du sowieso gerade arbeitest. In jedem Plan enthalten · Kein Add-on, keine Zusatzkosten. Die Woche manueller Prüfung zwischen Briefing und Kampagnenstart wird nicht kürzer. Sie fällt einfach weg.

Zwei bis sechs Wochen, und kaum etwas davon ist Kampagne

Frag ein Marketingteam, wie lange es dauert, eine Influencer-Kampagne live zu bringen, und die ehrliche Antwort liegt irgendwo zwischen zwei und sechs Wochen. Kreative Arbeit ist davon nur ein kleiner Teil.

Hier geht die Zeit tatsächlich hin:

• Stundenlanges Scrollen durch Instagram und TikTok auf der Suche nach den richtigen Profilen
• Jedes Profil von Hand prüfen, ein Browser-Tab nach dem anderen
• Shortlists, die in einer Tabelle liegen und nach zwei Wochen veraltet sind
• Vier Tools, die nicht miteinander sprechen
• Am Ende ein Ergebnis, das niemand sauber messen kann

Keiner dieser Schritte ist schwierig, und genau deshalb rutschen sie in vollen Wochen immer weiter nach unten auf der Prioritätenliste. So briefen Teams am Ende Creator, die sie nur halb kennen, von einer Shortlist, die jemand irgendwann im März zusammengestellt hat.

Die Woche, die du mit Prüfen verbringst, fehlt dir für die Kampagne, und genau diesen Tausch nimmt dir eine MCP-Verbindung ab.

MCP ist Infrastruktur, und genau deshalb zählt es

MCP steht für Model Context Protocol. Hinter dem Kürzel steckt eine gemeinsame Sprache, mit der sich ein KI-Assistent mit einer Software verbinden und darin tatsächlich Dinge erledigen kann, statt nur zu beschreiben, was er tun würde, wenn er könnte.

Vor MCP brauchte jedes KI-Tool für jede Plattform eine eigene, handgebaute Brücke, und deshalb wurden so wenige dieser Brücken je gebaut. Heute gibt es einen einzigen Standard auf beiden Seiten: Die Software beschreibt einmal, was sie kann, und jeder kompatible Assistent übernimmt von dort.

Bemerkenswert ist, wie schnell sich die Branche dahinter versammelt hat. Anthropic hat MCP im November 2024 als offenen Standard veröffentlicht, und vier Monate später brachte OpenAI die Unterstützung in ChatGPT und sein Agents SDK. Wenige Wochen danach bestätigte Google die MCP-Unterstützung für Gemini, und Demis Hassabis bezeichnete das Protokoll als den entstehenden Standard für die Ära der KI-Agenten. Im Dezember 2025 wanderte es zu einer neutralen Stiftung unter dem Dach der Linux Foundation, mitgegründet von OpenAI und Block, sodass kein einzelner Anbieter es kontrolliert. Heute laufen mehr als 10.000 öffentliche MCP-Server.

Standardkriege ziehen sich normalerweise über ein Jahrzehnt und enden in einem wackeligen Unentschieden. Dieser hat achtzehn Monate gedauert und einen klaren Sieger hervorgebracht.

Deshalb ist das hier kein Chatbot, der seitlich an Stellar angeschraubt wurde. Es ist Stellar selbst, erreichbar aus dem Assistenten, auf den sich dein Unternehmen ohnehin festgelegt hat, mit zwölf Jahren Creator-Daten im Rücken.

Ein Briefing, ein Chat, eine Kampagne in 60 Sekunden

Am schnellsten verstehst du es, wenn du es dir anschaust. In unserer einminütigen Demo beginnt das Briefing in Claude, und alles, worum es bittet, passiert live in Stellar.

Das passiert Schritt für Schritt:

1. Das Briefing. „Wir nehmen Creator mit auf eine Paris-Reise. Finde mir deutsche Reise-Creator auf TikTok.“ Der Assistent fragt, wen sie erreichen sollen, und die Antwort ist ein einziger Satz: überwiegend Frauen, mindestens 70 % der Audience in Deutschland, 100K bis 250K Follower, solides Engagement.
2. Die Suche. Stellar öffnet die Discovery auf TikTok und setzt jeden Filter selbst: Keywords, Follower-Spanne, Engagement-Rate, Alter, Geschlecht, Land und Sprache.
3. Die Prüfung. Vor der Antwort liest Stellar die Audience-Insights jedes Treffers und liefert dann die Top 5 für die Reise, inklusive der Zahlen hinter jedem Profil.
4. Die Kampagne. „Pack sie in eine Kampagne und bereite die Shortlist für meinen Kunden vor, mit einer Begründung, warum jede Person zu Paris passt.“ Die Kampagne wird angelegt, fünf Creator landen auf der Shortlist, und jedes Profil bekommt eine kundenfertige Notiz zu Engagement, Audience und Fit.
5. Die Ansprache. Eine letzte Bitte, und eine herzliche Einladung zur Paris-Reise ist formuliert und versandbereit.

Niemand hat ein Filter-Panel geöffnet, eine Tabelle exportiert oder eine Zahl von Hand kopiert. Im Video kommt zwar Claude zum Einsatz, aber dieselbe Unterhaltung funktioniert in ChatGPT, Gemini oder jedem anderen Assistenten, der MCP spricht.

Frag so, wie du eine Kollegin fragen würdest

So sieht das an einem Dienstagmorgen aus.

Food-Creator mit mindestens 60 % deutscher Audience. 50k bis 300k Follower. Engagement über 3 %.

Dieser eine Satz ist eine vollständige Anweisung. Dein Assistent übersetzt ihn in Filter, Stellar durchsucht über 440 Mio. Profile, und die Shortlist ist innerhalb von Sekunden da, die Zahlen schon dabei. Du öffnest die Plattform nicht, fasst kein Filter-Panel an und exportierst nichts in eine Tabelle.

Dann machst du weiter, denn die erste Liste ist nie die finale:

Wirf alle raus, die in den letzten sechs Monaten für einen Wettbewerber gepostet haben.

Sortier nach Engagement und gib mir die Top 8 mit ihrer Audience-Verteilung.

Jede Verfeinerung kostet dich einen Satz statt einer weiteren Runde durchs Interface. An den Daten darunter ändert sich nichts: Stellar durchsucht Creator auf Instagram, TikTok, YouTube und Twitch mit über 45 Filtern, genau wie bisher. Was verschwindet, ist der Abstand zwischen der Frage in deinem Kopf und der Antwort auf deinem Bildschirm.

Die Antwort, die zählt, ist meist der Haken

Eine Shortlist ist der einfache Teil, denn fast jedes Tool kann Namen ausspucken, die technisch zum Briefing passen. Was eine gute Shortlist von einem teuren Fehler trennt, ist die zweite Frage, und die stellen die meisten Teams irgendwann um Profil Nummer elf herum nicht mehr.

Nimm eine Food-Creatorin mit 790k Followern auf Instagram und weiteren 600k auf TikTok. Auf dem Papier sieht sie hervorragend aus und würde jede manuelle Prüfung passieren, ohne dass jemand die Hand hebt. Fragst du aber nach ihrer Audience, kippt das Bild schnell.

Ihre Engagement-Rate liegt zwischen 0,5 % und 0,8 %, während eine Food-Creatorin dieser Größe idealerweise eher bei 2 % liegen sollte. Noch wichtiger: Nur etwa ein Drittel ihrer Instagram-Follower sitzt tatsächlich in deinem Zielmarkt, auf TikTok ist es nur noch rund ein Sechstel.

Eine schlechte Creatorin ist sie keineswegs. Sie ist die falsche Wahl für eine nationale Kampagne und eine richtig gute, wenn du breite Reichweite einkaufst. Der Unterschied zwischen diesen beiden Lesarten ist für die Person, die den Vertrag unterschreibt, mehrere tausend Euro wert.

Genau hier zahlt es sich aus, mit der Plattform zu sprechen. Die Frage „Ist ihre Audience wirklich deutsch?“ kostet vier Sekunden und keinen Kontextwechsel, also stellst du sie jedes Mal. Einen neuen Tab öffnen, die Demografie-Ansicht suchen und eine Aufschlüsselung durchlesen kostet drei Minuten, und deshalb hast du beim elften Profil still aufgegeben. Stellar zeigt Audience-Demografie, Fake-Follower-Raten und vergangene Kooperationen in beiden Fällen. Die einzige Variable ist, ob jemand hinschaut.

Bei guter Prüfung ging es nie wirklich um den Zugang zu Daten. Es geht darum, wie viele Fragen du die Geduld hast zu stellen.

Hör auf, Stellar zu öffnen, und frag einfach

Es ist 9:40 Uhr an einem Montag, und ein Kunde muss wissen, welche Creator in deinem Portfolio in Paris sitzen, weil eine Store-Eröffnung vorgezogen wurde.

Die Antwort hast du längst. Sie aus der Plattform zu holen heißt aber: einloggen, Portfolio-Ansicht, Standortfilter, Export und kurz aufräumen, bevor jemand anderes es lesen kann. Macht etwa acht Minuten. Das ist nicht viel, bis du merkst, dass du es tatsächlich um 11:00 Uhr erledigt hast statt um 9:41 Uhr. Acht Minuten Reibung reichen, um fast alles warten zu lassen. Fragst du stattdessen, ist die Liste da, bevor du die E-Mail zu Ende gelesen hast.

Dieselbe Logik gilt für die Aufgaben, die nie so richtig im Kalender landen. Vierzig Profile, im März importiert, die Hälfte ohne Markt-Tag, ein Dutzend mit Followerzahlen von vor vier Monaten. Alle wissen, dass die Liste aufgeräumt werden muss, und niemand hat einen Nachmittag übrig, also passiert es nicht. Sag Stellar, es soll die Metriken aktualisieren, alles in der DACH-Region taggen und jedes Profil markieren, dessen Engagement gesunken ist, und Stellar erledigt die Arbeit und meldet zurück, was sich geändert hat.

Sobald die Plattform antwortet statt zu warten, wird eine ganze Kategorie von Fragen zur Routine:

• Wer in meinem Portfolio sitzt in Paris und macht Food-Content?
• Welche Partnerschaften haben im letzten Quartal unseren Engagement-Benchmark geschlagen?
• Zieh den vollständigen Report zum Frühjahrs-Launch: Reichweite, Impressions, EMV.
• Vergleich diese beiden Creator auf Audience-Überschneidung, bevor ich beide briefe.
• Aktualisier diese Liste und sag mir, was sich geändert hat.

Diese letzte Gruppe ist wichtiger, als sie zunächst wirkt. Stellar hält schon heute jede Kooperation fest, damit du zu den Creatorn zurückkehren kannst, die wirklich performt haben, und macht aus Kampagnenaktivität in Echtzeit belastbare Ergebnisse, über Reichweite, EMV und Sales hinweg. Nichts davon ist neu. Neu ist, dass die Historie antwortet, wenn du sie ansprichst.

Eine Datenbank, die du öffnen musst, ist ein Nachschlagewerk. Eine Datenbank, die du einfach fragen kannst, ist eher eine Kollegin.

ChatGPT, Claude oder Gemini: Nimm den Assistenten, den du schon nutzt

Es gibt keinen Stellar-Assistenten, den du erst lernen musst. Du verbindest einmal den, für den dein Team ohnehin bezahlt, und arbeitest weiter, wo du arbeitest.

• Jeder Assistent, der MCP spricht. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot und viele mehr. Wechselt dein Unternehmen morgen, zieht die Verbindung mit.
• In jedem Plan enthalten. Kein Add-on, keine Zusatzkosten, kein separater Vertrag.
• Deine Daten bleiben deine. Sie werden gespeichert, bis du sie löschst, nie mit anderen Kunden geteilt und nie zum Training von Modellen verwendet.
• Deine Berechtigungen, nicht mehr. Ein über MCP verbundener Agent sieht, was dein Account sieht, und ändert, was dein Account ändern darf. Lies eine Anweisung genau, bevor du sie abschickst, so wie du es auch vor einer manuellen Massenbearbeitung tun würdest.

Und wenn dein Team Stellar lieber in eigene Dashboards einspeist, statt mit ihm zu sprechen, ist die API dafür weiterhin da.

Fazit

Es ist verlockend, das alles unter Zeitersparnis abzulegen, aber das ist die kleinere Hälfte der Geschichte.

Die gewonnenen Stunden zählen nur durch das, wofür du sie am Ende einsetzt. Zu wissen, welche Creatorin für ein kleineres Honorar zusagt, weil sie das Produkt wirklich mag. Zu bemerken, dass sich die Audience von jemandem verschoben hat, und das Gespräch zu führen, bevor die Zahlen es erzwingen. Das Sample früh verschicken, auf die DM antworten, sich merken, was beim letzten Mal schiefging. Diese Arbeit ist langsam, menschlich und kaum automatisierbar, und sie ist der Grund, warum zwei Marken mit identischem Budget völlig unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Noch nie hat jemand eine Partnerschaft gewonnen, weil er eine Tabelle schneller gefiltert hat.

Fünf Dinge zum Mitnehmen:

1. MCP ist ein Branchenstandard, kein Stellar-Feature. Anthropic hat ihn entwickelt, OpenAI, Google, Microsoft und Amazon haben ihn übernommen, und heute liegt er unter neutraler Verwaltung bei der Linux Foundation. Ob sich dein Unternehmen für ChatGPT, Claude oder Gemini entscheidet: Diese Verbindung funktioniert weiter.
2. Discovery wird zum Gespräch. Food-Creator mit über 60 % deutscher Audience, eingegrenzt nach Follower-Spanne und Engagement-Rate, werden zu einem Satz und zwei Nachfragen statt zu einem Nachmittag voller Filter.
3. Tiefe wird bezahlbar. Wenn die zweite Frage vier Sekunden statt drei Minuten kostet, wird sie auch gestellt, und die Creatorin mit einem Drittel ihrer Audience im falschen Land fällt vor dem Vertrag auf statt nach der Kampagne.
4. Dein Portfolio antwortet. Die Beziehungshistorie, die du über Jahre aufgebaut hast, ist nur in dem Moment etwas wert, in dem eine Entscheidung fällt, und jetzt erreichst du sie, ohne die halb geschriebene E-Mail zu verlassen.
5. Die Daten bleiben verlässlich. Pflege wird erledigt, wenn sie einen Satz statt einen Nachmittag kostet, und aktuelle Daten machen jeden nachgelagerten Report erst kundentauglich.

Nichts davon ersetzt Urteilsvermögen, Geschmack oder die Beziehungen, die du über Jahre aufgebaut hast, und das soll es auch nicht. Was es wegräumt, ist die Verwaltungsschicht, die darauf liegt. Wenn du sehen willst, wie deine eigene Woche ohne diese Schicht aussieht, starte mit der Plattform und schreib die ersten fünf Fragen auf, die du ihr stellen würdest. Wahrscheinlich sind es dieselben fünf, die du seit März vor dir herschiebst.

Was würdest du Stellar fragen, wenn du es nie wieder öffnen müsstest?

Verbinde ChatGPT, Claude oder Gemini einmal und finde dann Creator, nimm ihre Audience unter die Lupe, aktualisiere dein Portfolio und zieh deine Reports, alles per Unterhaltung. In jedem Plan enthalten · Kein Add-on, keine Zusatzkosten. Dreißig Minuten reichen, um zu sehen, was sich ändert.

Demo buchen