Skip to content
MCP für ChatGPT

Deine Revenue-Strategie, in ChatGPT.

GrowthKit verbindet sich mit ChatGPT via Remote MCP. Dein ICP, Pipeline, Wettbewerber und Markenstimme — permanent gespeichert und genutzt in jeder Konversation. Funktioniert mit ChatGPT Apps und Custom GPTs.

VOM SIGNAL ZUR AKTION

Signal

Dreamdata erkennt Intent. Ein SaaS-Unternehmen hat deine Pricing-Seite 4x diese Woche besucht.

GrowthKit Memory

ICP-Match: 94%. Apollo reichert an: VP Sales gefunden. Pipeline-Historie: kein bisheriger Kontakt.

Aktion

ChatGPT entwirft personalisierte Ansprache in deiner Markenstimme und ICP-Kontext. Versandbereit.

ECHTE ANWENDUNGSFÄLLE

Was du wirklich tun kannst

"Starte das Weekly Review. Zeig mir Pipeline-Änderungen und neue Signale."

Wöchentliches Revenue Review

ChatGPT liest Pipeline- und Signals-Kapitel, vergleicht Woche für Woche, identifiziert stehende Deals, hebt hochpassende Intent-Signale hervor.

"Analysiere die Website dieses Wettbewerbers und aktualisiere unsere Battle Card."

Wettbewerber-Intelligence

Recherchiert Wettbewerber, vergleicht Positionierung mit Brand-Kapitel, speichert im Competitors-Kapitel für zukünftige Nutzung.

"Erstelle ein Kampagnen-Briefing für unseren Q2 LinkedIn-Push."

Strategiekonforme Kampagnen

Campaign Brief Playbook liest ICP, Markenstimme, vergangene Learnings. Output basiert auf definierter Strategie.

"Finde 10 Unternehmen in DACH, die zu unserem ICP passen, und reichere die Top 3 an."

Gezielte Lead-Suche

Nutzt ICP-Kapitel als Suchkriterien, bewertet Matches, reichert via Apollo an (Pro-Plan).

"Onboarde mein Team. Teile Strategie-Zugang mit dem Head of Marketing."

Team-Zusammenarbeit

Team-Tokens mit Berechtigungen erstellen. Head of Marketing liest Strategy/ICP/Brand, schreibt in Campaigns/Learnings/Analytics.

"Was haben wir aus den letzten 3 Kampagnen gelernt? Was sollten wir ändern?"

Akkumulierte Intelligenz

Durchsucht Learnings- und Campaigns-Kapitel inklusive Monate alter Insights. Synthetisiert Muster über die Zeit.

VERGLEICH

ChatGPT Memory vs GrowthKit

ChatGPT Memory (eingebaut)

  • Speichert grundlegende Fakten und Präferenzen
  • Nur ein Nutzer
  • Flacher, unstrukturierter Speicher
  • Keine semantische Suche
  • Keine Versionshistorie
  • Keine CRM- oder Signal-Integration
  • Keine geführten Workflows

GrowthKit Memory

  • 11 zweckgebundene Revenue-Kapitel
  • Team mit Admin / Team / View Rollen
  • Strukturiert, auto-getaggt, semantisch durchsuchbar
  • Semantische Suche mit Kapitel- und Tag-Filterung
  • Volle Versionshistorie mit Wiederherstellung
  • Pipedrive, Dreamdata, Apollo Integrationen
  • 6 geführte Playbooks, die Kapitel lesen/schreiben

CHATGPT-ERWEITERUNGSOPTIONEN

ChatGPT Apps vs Custom GPTs vs MCP

OpenAI bietet drei Wege, ChatGPT für dein Unternehmen zu erweitern. Sie werden oft verwechselt, lösen aber unterschiedliche Probleme. So vergleichen sie sich — und warum MCP die richtige Ebene für Revenue-Strategie ist.

ChatGPT Apps

Leichtgewichtige In-Chat-Widgets

Eingebettete Mini-Apps (Booking.com, Canva, Zillow), die Rich-UI direkt in der ChatGPT-Konversation rendern. Basieren auf dem Apps SDK, das selbst MCP nutzt.

Best for
Consumer-Interaktionen: Hotel buchen, Poster gestalten, Listings durchsuchen.
Memory
Kein persistentes Business-Gedächtnis. Jede Konversation beginnt neu.
Team
Einzelnutzer. Keine Rollen, kein Sharing.
Data
Nur die Daten des App-Anbieters. Kein Zugriff auf dein CRM oder deine Signale.
Setup
  1. In ChatGPT "@" tippen und App-Name wählen, oder aus App-Verzeichnis auswählen
  2. App einmalig autorisieren
  3. In beliebiger Konversation nutzen

Stark für In-Chat-Utilities. Nicht gebaut für Revenue-Strategie.

Custom GPTs

Statische Instruktionen + Actions

Ein konfiguriertes ChatGPT mit System-Prompt, Knowledge-Dateien (max. 20) und optionalen Actions (REST-APIs). Liegt im GPT Store oder Workspace.

Best for
Wiederholbare Einzelnutzer-Workflows mit festem Scope (z.B. 'Mein SEO-Writer-GPT').
Memory
Statische Knowledge-Dateien. Keine strukturierten Updates, keine Versionshistorie, keine semantische Suche über Kapitel.
Team
Pro-Nutzer-Erstellung. Sharing ist read-only — Mitarbeitende können nicht ins Wissen zurückschreiben.
Data
Was du hochlädst + Actions, die du je API manuell verdrahten musst. Keine native CRM/Intent-Schicht.
Setup
  1. ChatGPT → GPTs erkunden → GPT erstellen
  2. Instruktionen schreiben, Knowledge-Dateien hochladen
  3. (Optional) Actions via OpenAPI-Schema je externer API hinzufügen
  4. In Workspace oder GPT Store veröffentlichen

Nützlich für persönliche Assistenten mit festem Scope. Bricht zusammen bei sich entwickelnder Team-Strategie.

MCP (Remote Connector)

Recommended

Live, strukturiert, team-geteilt

Model Context Protocol — ein offener Standard (von Anthropic, von OpenAI übernommen), der ChatGPT Tools und Ressourcen via OAuth bereitstellt. Funktioniert in normalen Chats, Custom GPTs und Apps.

Best for
Team-weite Revenue-Intelligenz: ICP, Pipeline, Markenstimme, Signale — gelesen und beschrieben von jeder Konversation.
Memory
Persistente, strukturierte Kapitel. Semantische Suche, Versionshistorie, Auto-Tagging.
Team
Admin / Team / View Rollen. Eine Single Source of Truth für die ganze Organisation.
Data
Native Integrationen mit Pipedrive, Dreamdata, Apollo. Tool-Calls holen Live-Daten.
Setup
  1. Einstellungen → Connectors → Custom Connector hinzufügen
  2. mcp.growthkit.tools einfügen, OAuth abschließen (Dynamic Client Registration)
  3. ChatGPT erhält sofort 20+ Tools — keine Pro-API-Verdrahtung
  4. Onboarding-Playbook einmal starten; danach dauerhaft nutzen

Die richtige Ebene für ein Revenue Operating System.

DURCHGERECHNETE BEISPIELE

Zwei echte Workflows, von Anfang bis Ende

Unten findest du zwei konkrete Beispiele, die wir mit B2B-Revenue-Teams in DACH fahren. Jedes zeigt Auslöser, Prompt, was ChatGPT via MCP macht, und das Ergebnis.

Beispiel 1 — Inbound-Signal-Triage

Aus einem Dreamdata-Intent-Spike eine personalisierte Outreach-Mail machen

Montagmorgen: Ein deutsches SaaS-Unternehmen (180 Mitarbeitende, HR-Tech) hat in 7 Tagen 4x deine Pricing-Seite und 2x deine Integrationsseite besucht. Dreamdata flaggt es als hoch-intentioniert. Du hast ~3 Minuten bis zum Standup.

  1. 1

    Prompt in ChatGPT

    "Hol die Top-Intent-Signale dieser Woche aus Dreamdata, gleich sie mit dem ICP ab und entwirf Outreach für den #1-Account in unserer Markenstimme."

  2. 2

    Was MCP macht

    1) Ruft Dreamdata via MCP-Tool auf, holt Top-10-Signale. 2) Liest ICP-Kapitel (Ziel: B2B SaaS, 100–500 FTE, DACH, HR/People-Tech). 3) Bewertet Account = 94% Match. 4) Liest Brand-Voice-Kapitel (Ton: direkt, ergebnisorientiert, keine Buzzwords). 5) Liest Pipeline-Kapitel — bestätigt: kein bisheriger Kontakt.

  3. 3

    Apollo-Anreicherung

    Identifiziert VP People Ops als Hauptpersona; findet verifizierte E-Mail und 2 LinkedIn-Querverbindungen.

  4. 4

    Output, den du bekommst

    Eine 90-Wörter-E-Mail auf Deutsch, die auf die jüngste Finanzierungsrunde, deinen HR-Tech-ICP-Fit und einen konkreten Use Case aus dem Learnings-Kapitel referenziert, in dem ein ähnlicher Account in 11 Tagen abgeschlossen wurde. Copy-paste-ready.

  5. 5

    Zeitersparnis

    ~25 Min. manuelle Recherche + Schreiben → ~90 Sekunden. Der strategische Kontext (ICP, Brand, Learnings) wird wiederverwendet, nie neu gebrieft.

Beispiel 2 — Wöchentliches Revenue-Review

Montags-Revenue-Review über Pipeline, Signale und Learnings

Jeden Montag um 9:00 braucht das Revenue-Team: Pipeline-Bewegung vs. Vorwoche, Top-3-stehende Deals, Top-3-neue hoch-passende Signale und einen Experiment-Vorschlag, der auf vergangenen Learnings basiert. Vorher: 60 Min. manuelle Arbeit über Pipedrive, Dreamdata, ein Notion-Doc.

  1. 1

    Prompt in ChatGPT

    "Starte das Weekly-Revenue-Review-Playbook für die letzten 7 Tage."

  2. 2

    Was MCP macht

    1) Liest Pipeline-Kapitel + Live-Pipedrive-Daten via Tool-Call → Diff zur Vorwoche. 2) Liest Signals-Kapitel + Dreamdata-Feed → Top-3-neue Accounts über ICP-Schwelle. 3) Liest Learnings-Kapitel → findet 2 Muster, die zu aktuellen stehenden Deals passen. 4) Schreibt das Review zurück ins Analytics-Kapitel (versioniert).

  3. 3

    Output, den du bekommst

    Ein strukturiertes Briefing: 5 Pipeline-Deltas mit €-Impact, 3 stehende Deals mit Diagnose + nächstem Schritt, 3 neue Signal-Accounts mit Persona + ICP-Match-Score, 1 Experiment-Vorschlag mit explizitem Bezug zum Learning, auf dem er aufbaut.

  4. 4

    Team-Übergabe

    Head of Marketing (Team-Rolle) liest das Analytics-Kapitel, übernimmt den Experiment-Vorschlag und schreibt das Kampagnen-Briefing — ohne Strategie neu briefen zu müssen.

  5. 5

    Zeitersparnis

    ~55 Min./Woche → ~3 Min. Wichtiger: Jedes Review verstärkt sich selbst, weil Outputs als neuer Kontext für nächste Woche gespeichert werden.

LOS GEHT'S

In 5 Schritten verbunden

1

GrowthKit-Account erstellen

Anmelden, kostenloser Starter mit 50 Memories und 5 Kapiteln.

growthkit.tools/signup
2

MCP in ChatGPT Einstellungen hinzufügen

Einstellungen → MCP/Connectors → Remote MCP hinzufügen.

mcp.growthkit.tools
3

Über OAuth authentifizieren

Standard OAuth mit Dynamic Client Registration. Zugriff genehmigen, ChatGPT erhält 20+ Tools.

4

Onboarding-Playbook starten

"Starte das GrowthKit Onboarding-Playbook" eingeben. Unternehmen, ICP, Markenstimme beschreiben. In richtigen Kapiteln gespeichert.

"Starte das Onboarding-Playbook"
5

Den Compound-Effekt erleben

Nächste Woche nach Weekly Review fragen. Zusehen, wie ChatGPT aus Pipeline, Signalen, Strategie zieht — ohne Erinnerung.

Häufig gestellte Fragen

Über Remote MCP mit OAuth. Einstellungen → MCP hinzufügen → mcp.growthkit.tools → OAuth-Flow. Unter 2 Minuten.

Hör auf, ChatGPT zu briefen.

Fang an, damit zu arbeiten.

Verbinde GrowthKit und gib ChatGPT den Revenue-Kontext, der ihm bisher fehlt.

Auch für Claude verfügbar