Influencers vinden via ChatGPT, Claude of Gemini: Stellar MCP uitgelegd

Stellar draait nu als MCP-server. Dat betekent dat de AI-assistent die je team al openheeft, of dat nu ChatGPT, Claude of Gemini is, er rechtstreeks vragen aan kan stellen. MCP is de open standaard om AI-tools aan software te koppelen, gelanceerd door Anthropic en sindsdien omarmd door OpenAI, Google, Microsoft en Amazon. Op een gewone dinsdag ziet dat er zo uit: je vraagt naar food creators met een Duitse audience van meer dan 60%, en je krijgt een gescreende shortlist terug met echte audiencedata erbij, in het chatvenster waarin je toch al aan het werk was. Het is inbegrepen in elk Stellar-abonnement, zonder add-on en zonder extra kosten. De week handmatig screenen tussen een briefing en een live campagne gaat niet sneller, die verdwijnt gewoon.

Twee tot zes weken, en bijna niets daarvan is de campagne

Vraag een marketingteam hoe lang het duurt om een influencercampagne live te krijgen, en het eerlijke antwoord ligt ergens tussen twee en zes weken. Heel weinig daarvan is creatief werk.

Hier gaat de tijd echt naartoe:

• Urenlang scrollen door Instagram en TikTok op zoek naar de juiste profielen
• Elk profiel met de hand screenen, tabblad per tabblad
• Shortlists die in een spreadsheet staan en binnen twee weken verouderd zijn
• Vier tools die niet met elkaar praten
• Een resultaat op het einde dat niemand netjes kan meten

Geen van die stappen is moeilijk, en net daarom zakken ze telkens weer naar onderen op de prioriteitenlijst zodra een week druk wordt. Zo eindigen teams met creators briefen die ze maar half kennen, van een shortlist die iemand ergens in maart in elkaar heeft gezet.

De week die je aan screenen besteedt, is de week die je niet aan de campagne besteedt, en precies die afweging haalt een MCP-koppeling van tafel.

MCP is loodgieterswerk, en daarom doet het ertoe

MCP staat voor Model Context Protocol. Achter de afkorting zit een gedeelde taal waarmee een AI-assistent zich aan software kan koppelen en er echt dingen in kan doen, in plaats van alleen te beschrijven wat hij zou doen als hij kon.

Vóór MCP had elke AI-tool een eigen, handgebouwde brug nodig naar elk platform dat hij wilde bereiken, en daarom werden er zo weinig van die bruggen ooit gebouwd. Nu is er één standaard aan beide kanten: software beschrijft één keer wat ze kan, en elke compatibele assistent neemt het vanaf daar over.

De reden om op te letten is hoe snel de sector zich erachter schaarde. Anthropic bracht MCP in november 2024 uit als open standaard, en vier maanden later voegde OpenAI ondersteuning toe in ChatGPT en zijn Agents SDK. Enkele weken daarna bevestigde Google MCP-ondersteuning voor Gemini, waarbij Demis Hassabis het de opkomende standaard voor het tijdperk van AI-agents noemde. In december 2025 verhuisde het protocol naar een neutrale stichting onder de Linux Foundation, mede opgericht met OpenAI en Block, zodat geen enkele leverancier er de controle over heeft. Vandaag draaien er meer dan 10.000 publieke MCP-servers.

Standaardenoorlogen slepen meestal tien jaar aan en eindigen in een ongemakkelijk gelijkspel. Deze duurde achttien maanden en leverde een duidelijke winnaar op.

Daarom is dit geen chatbot die aan de zijkant van Stellar is vastgeschroefd. Het is Stellar zelf, bereikbaar vanuit de assistent waarop je bedrijf al gestandaardiseerd heeft, met twaalf jaar creatordata erachter.

Eén briefing, één chat, een campagne klaar in 60 seconden

De snelste manier om het te begrijpen, is het te zien. In onze demo van één minuut start de briefing in Claude en gebeurt alles wat erin gevraagd wordt live in Stellar.

Dit gebeurt er, stap voor stap:

1. De briefing. “We nemen creators mee op een trip naar Parijs. Zoek Duitse travel creators op TikTok voor me.” De assistent vraagt wie ze moeten bereiken, en het antwoord is één zin: vooral vrouwen, minstens 70% van de audience in Duitsland, 100K tot 250K volgers, stevige engagement.
2. De zoekopdracht. Stellar opent discovery op TikTok en stelt zelf elke filter in: keywords, volgersrange, engagement rate, leeftijd, geslacht, land en taal.
3. De screening. Stellar leest de audience-insights van elke match voordat het antwoordt, en komt terug met de top vijf voor de trip, met de cijfers achter elke creator.
4. De campagne. “Zet ze in een campagne en maak de shortlist klaar voor mijn klant, met waarom elk van hen bij Parijs past.” De campagne wordt aangemaakt, vijf creators komen op de shortlist en elk profiel krijgt een klantklare toelichting over engagement, audience en fit.
5. De outreach. Nog één laatste vraag, en een warme uitnodiging voor de trip naar Parijs staat klaar om te versturen.

Niemand opende een filterpaneel, exporteerde een spreadsheet of kopieerde een cijfer met de hand. De video gebruikt toevallig Claude, maar hetzelfde gesprek werkt in ChatGPT, Gemini of elke andere assistent die MCP spreekt.

Vraag het zoals je het een collega zou vragen

Zo ziet dat eruit op een dinsdagochtend.

Food creators met een audience die voor minstens 60% Duits is. 50k tot 300k volgers. Engagement boven 3%.

Die ene zin is een volledige instructie. Je assistent vertaalt hem naar filters, Stellar doorzoekt meer dan 440M profielen, en binnen enkele seconden komt de shortlist terug met de cijfers er al bij. Je opent het platform niet, raakt geen filterpaneel aan en exporteert niets naar een spreadsheet.

Daarna ga je gewoon verder, want de eerste lijst is nooit de laatste:

Haal iedereen eruit die de afgelopen zes maanden voor een concurrent heeft gepost.

Sorteer op engagement en geef me de top acht met hun audienceverdeling.

Elke verfijning kost je één zin in plaats van nog een rondje door de interface. Aan de onderliggende data verandert hier niets: Stellar doorzoekt creators op Instagram, TikTok, YouTube en Twitch met meer dan 45 filters, precies zoals altijd. Wat verdwijnt, is de afstand tussen de vraag in je hoofd en het antwoord op je scherm.

Het antwoord dat telt, is meestal het voorbehoud

Een shortlist is het makkelijke deel, want bijna elke tool kan namen teruggeven die technisch bij een briefing passen. Wat een goede shortlist onderscheidt van een dure vergissing, is de tweede vraag, en die stellen de meeste teams niet meer ergens rond profiel elf.

Neem een food creator met 790k volgers op Instagram en nog eens 600k op TikTok. Op papier ziet ze er uitstekend uit, en ze zou door een handmatige review glijden zonder dat iemand bezwaar maakt. Vraag echter naar haar audience, en het beeld kantelt snel.

Haar engagement rate schommelt tussen 0,5% en 0,8%, terwijl een food creator van die omvang idealiter dichter bij 2% zou zitten. Belangrijker nog: maar ongeveer een derde van haar Instagram-volgers zit echt in je doelmarkt, en op TikTok zakt dat tot ruwweg een zesde.

Ze is in geen enkel opzicht een slechte creator. Ze is een slechte creator voor een nationale campagne, en een echt goede als je breed bereik inkoopt. Het verschil tussen die twee lezingen is een paar duizend euro waard voor wie het contract tekent.

Hier bewijst praten met het platform zijn waarde. “Is haar audience echt Duits?” vragen kost vier seconden en geen contextwissel, dus je vraagt het elke keer. Een nieuw tabblad openen, de demografische weergave zoeken en een verdeling doorlezen kost drie minuten, en daarom heb je het bij het elfde profiel stilletjes opgegeven. Stellar toont audiencedemografie, percentages nep-volgers en eerdere samenwerkingen in beide scenario’s. De enige variabele is of iemand ernaar kijkt.

Goed screenen ging nooit echt over toegang tot data. Het gaat over hoeveel vragen je het geduld hebt te stellen.

Stop met Stellar openen en vraag het gewoon

Het is 9:40 op een maandag en een klant wil weten welke creators uit je portfolio in Parijs wonen, omdat de opening van een winkel vervroegd is.

Het antwoord heb je al. Het uit het platform halen betekent inloggen, een portfolioweergave, een locatiefilter, een export en een snelle opkuis voordat iemand anders het kan lezen: zo’n acht minuten. Dat is niet veel, tot je merkt dat je het in werkelijkheid om 11:00 deed in plaats van om 9:41. Acht minuten frictie volstaan om bijna alles te laten wachten. Vraag het in plaats daarvan, en de lijst is er voordat je de e-mail hebt uitgelezen.

Dezelfde logica geldt voor de klussen die nooit echt ingepland raken. Veertig profielen die in maart zijn geïmporteerd, de helft zonder markttag, een tiental met volgersaantallen van vier maanden geleden. Iedereen weet dat de lijst opgeschoond moet worden en niemand heeft een namiddag vrij, dus het gebeurt niet. Vraag Stellar om de metrics te vernieuwen, alles in de DACH-regio te taggen en elk profiel te markeren waarvan de engagement gedaald is, en het doet het werk en rapporteert wat het heeft aangepast.

Zodra het platform antwoordt in plaats van wacht, wordt een hele categorie vragen routine:

• Wie in mijn portfolio woont in Parijs en werkt rond food?
• Welke partnerships deden het vorig kwartaal beter dan onze engagementbenchmark?
• Haal het volledige rapport van de lentelancering op: bereik, impressies, EMV.
• Vergelijk deze twee creators op audience-overlap voordat ik ze allebei brief.
• Vernieuw deze lijst en vertel me wat er veranderd is.

Die laatste groep weegt zwaarder dan het op het eerste gezicht lijkt. Stellar houdt al elke samenwerking bij, zodat je terug kunt naar de creators die echt presteerden, en zet campagneactiviteit al in real time om in bewijs, over bereik, EMV en sales. Niets van die mogelijkheden is nieuw. Nieuw is dat het archief antwoordt wanneer je het aanspreekt.

Een database die je moet openen, is een naslagwerk. Een database die je gewoon iets kunt vragen, lijkt meer op een collega.

ChatGPT, Claude of Gemini: gebruik de assistent die je al hebt

Er is geen Stellar-assistent om te leren kennen. Je koppelt eenmalig de assistent waarvoor je team al betaalt, en je blijft werken waar je werkt.

• Elke assistent die MCP spreekt. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot en nog veel meer. Stapt je bedrijf morgen over, dan verhuist de koppeling mee.
• Inbegrepen in elk abonnement. Geen add-on, geen extra kosten, geen apart contract.
• Je data blijft van jou. Ze wordt bewaard tot jij ze verwijdert, nooit gedeeld met andere klanten en nooit gebruikt om modellen te trainen.
• Jouw rechten, niets meer. Een agent die via MCP gekoppeld is, ziet wat je account ziet en wijzigt wat je account mag wijzigen. Lees een instructie goed na voordat je ze verstuurt, precies zoals je dat zou doen voordat je met de hand een bulkwijziging uitvoert.

En wil je team Stellar liever in zijn eigen dashboards laten doorstromen dan ermee praten, dan is de API daar nog steeds voor.

Conclusie

Het is verleidelijk om dit allemaal af te doen als tijdswinst, maar dat is de kleinste helft van het verhaal.

De uren die je terugkrijgt, tellen alleen door waar ze uiteindelijk naartoe gaan. Weten welke creator ja zegt tegen een lager bedrag omdat ze het product echt goed vindt. Merken dat iemands audience verschoven is, en het gesprek aangaan voordat de cijfers het afdwingen. De sample vroeg versturen, de DM beantwoorden, onthouden wat er de vorige keer misging. Dat werk is traag, menselijk en grotendeels niet te automatiseren, en het is de reden dat twee merken met identieke budgetten tot compleet verschillende resultaten komen. Niemand heeft ooit een partnership binnengehaald door sneller een spreadsheet te filteren.

Vijf dingen om te onthouden:

1. MCP is een industriestandaard, geen Stellar-feature. Anthropic bouwde het, OpenAI, Google, Microsoft en Amazon namen het over, en het valt nu onder neutraal beheer bij de Linux Foundation. Of je bedrijf nu kiest voor ChatGPT, Claude of Gemini, deze koppeling blijft werken.
2. Discovery wordt een gesprek. Food creators met een Duitse audience boven 60%, verfijnd op volgersrange en engagement rate, wordt één zin en twee vervolgvragen in plaats van een namiddag filteren.
3. Diepgang is niet langer duur. Als de tweede vraag vier seconden kost in plaats van drie minuten, stellen mensen ze ook echt, en wordt de creator met een derde van haar audience in het verkeerde land opgemerkt vóór het contract in plaats van na de campagne.
4. Je portfolio begint terug te praten. De relatiegeschiedenis die je in jaren hebt opgebouwd, is pas iets waard op het exacte moment dat er een beslissing valt, en nu kun je erbij zonder de e-mail te verlaten die je half geschreven hebt.
5. De data blijft betrouwbaar. Onderhoud gebeurt wanneer het een zin kost in plaats van een namiddag, en actuele data is wat elk rapport verderop de moeite waard maakt om aan een klant voor te leggen.

Niets hiervan vervangt oordeelsvermogen, smaak of de relaties die je over de jaren hebt opgebouwd, en dat is ook niet de bedoeling. Wat het wegneemt, is de administratieve laag die erbovenop ligt. Wil je zien hoe jouw week eruitziet zonder die laag, begin dan met het platform en schrijf de eerste vijf vragen op die je het zou stellen. Grote kans dat het dezelfde vijf zijn die je al sinds maart voor je uit schuift.

Wat zou je Stellar vragen als je het nooit meer hoefde te openen?

Koppel ChatGPT, Claude of Gemini één keer, en vind daarna creators, ondervraag hun audiences, werk je portfolio bij en haal je rapportage op, helemaal via een gesprek. Inbegrepen in elk abonnement · Geen add-on, geen extra kosten. Dertig minuten volstaan om te zien wat er verandert.

Demo aanvragen