Der MCP-Server von Leonar verbindet Claude, ChatGPT und jeden MCP-Agenten mit Ihren Recruiting-Daten. Fragen Sie in natürlicher Sprache: Ihr Agent sourct Kandidaten, reichert ihre Kontaktdaten an, aktualisiert Ihr CRM und nimmt sie in Ihre Sequenzen auf.
Kurzantwort: Der Leonar MCP-Server lässt Claude, ChatGPT, GitHub Copilot und jeden MCP-kompatiblen Agenten über strukturierte Tools auf Ihren Recruiting-Daten handeln. In natürlicher Sprache versteht Ihr Agent die Stelle, sucht und verfeinert Kandidaten, reichert ihre Kontaktdaten an, aktualisiert Ihr CRM und ATS, entwirft eine Sequenz und nimmt Kontakte in eine aktive Sequenz auf, ohne den Bildschirm zu scrapen.
Dieselbe Tool-Ebene treibt Copilot an, den KI-Assistenten in jedem Leonar-Bereich (⌘J). Copilot Leonar entdecken
Funktioniert in jedem Leonar-Workspace mit API-Zugang, inklusive Professional, Enterprise und berechtigten Testphasen.
MCP ist ein offener Standard von Anthropic, der KI-Assistenten eine sichere Verbindung zu externen Tools und Datenquellen ermöglicht. Statt Daten zwischen CRM und KI-Tool zu kopieren, schafft MCP eine direkte, sichere Brücke. Ihr KI-Agent liest und schreibt in Leonar wie ein nativer Benutzer.
Stellen Sie sich MCP wie einen universellen Adapter für KI vor. Vor MCP brauchte jede Verbindung zwischen einem KI-Assistenten und einem Geschäftstool eigenen Code, API-Wrapper und laufende Wartung. MCP ersetzt das durch ein einziges standardisiertes Protokoll. KI-Tools wie Claude, ChatGPT und Cursor unterstützen es nativ, deshalb dauert die Verbindung mit Leonar Minuten statt Wochen Entwicklungsarbeit.
Für Recruiting-Teams bedeutet das weniger Tool-Wechsel. Statt zwischen CRM, Sourcing-Tools und KI-Assistent zu springen, arbeiten Sie in natürlicher Sprache. Bitten Sie Ihre KI, Kandidaten zu finden, eine Pipeline zu aktualisieren oder eine Outreach-Nachricht zu entwerfen, und die Aktion wird direkt in Leonar ausgeführt. Kein Copy-and-paste, keine manuelle Dateneingabe, kein verlorener Kontext.
MCP macht Ihren KI-Assistenten zu einem Recruiting-Copiloten. In diesen Szenarien sehen Teams den größten Nutzen.
Beschreiben Sie den gesuchten Kandidaten in normaler Sprache, statt komplexe Boolean-Filter manuell zu bauen. Ihr KI-Agent durchsucht die Kandidatendatenbank in Leonar, wendet passende Filter an und liefert eine gerankte Shortlist. Eine Suche, die früher 15 Minuten dauerte, läuft in Sekunden.
Nach Interviews kann Ihr KI-Assistent Kandidaten in neue Phasen verschieben, Gesprächsnotizen hinzufügen oder starke Profile markieren. Der Agent aktualisiert Leonar in Echtzeit, damit Ihre Pipeline ohne Tabellen und Formulararbeit aktuell bleibt.
Ihr KI-Agent entwirft personalisierte E-Mails aus Kandidatenprofil, Erfahrung und der zu besetzenden Rolle. Er nutzt den Kontext aus Leonar und schreibt Nachrichten, die persönlich klingen, nicht generisch. Er bereitet die Sequenz als Entwurf vor; Sie aktivieren sie, und erst dann können Kontakte darin aufgenommen werden.
Statt jeden Thread zu durchsuchen, bitten Sie Ihre KI, aktuelle Kandidatengespräche über E-Mail, WhatsApp und SMS zu lesen und zusammenzufassen, zu markieren, wer auf eine Antwort wartet, und die Follow-up-Aufgaben zu erstellen. Der Agent liest Ihren einheitlichen Posteingang in Leonar und macht daraus ein kurzes, umsetzbares Briefing.
Jeder Schritt entspricht echten Tools des MCP-Servers. Fragen Sie in natürlicher Sprache, Ihr Agent führt ihn in Ihrem Workspace aus. Hier ist die Anfrage zum Ausprobieren und was sich in Leonar ändert.
Richten Sie Ihren Agenten auf ein aktives Projekt: Er liest das Sourcing-Briefing, die Rolle, die Muss-Skills, die Seniorität und den gesuchten Standort. Ergebnis in Leonar: Der Agent arbeitet mit den genauen Kriterien Ihrer Recruiter, nicht mit einer Vermutung.
"Lies den Sourcing-Kontext des Projekts Senior Backend Engineer"
Beschreiben Sie das Profil in natürlicher Sprache und grenzen Sie die Liste mit weiteren Filtern ein, bis die Shortlist passt. Ergebnis in Leonar: eine gerankte Shortlist, die Sie öffnen und bearbeiten können, wobei die Suche über ihre ID fortsetzbar ist.
"Finde Senior React-Entwickler in Berlin mit 5+ Jahren Erfahrung"
"Behalte nur die, die bei einem SaaS-Unternehmen gearbeitet haben"
Bitten Sie den Agenten, für eine Shortlist eine geschäftliche E-Mail, private E-Mail oder Telefonnummer zu finden. Die Anreicherung nutzt die Credits Ihres Workspace und meldet ihren Status. Ergebnis in Leonar: Verifizierte Daten werden dem Datensatz hinzugefügt, wenn sie gefunden werden, denn nicht jede Suche liefert einen Treffer.
"Finde geschäftliche E-Mails für diese 10 Kandidaten"
Bitten Sie den Agenten, eine Notiz zu hinterlegen, einen Kontakt zu erstellen oder zu aktualisieren oder einen Kandidaten in der Pipeline weiterzubewegen. Ergebnis in Leonar: Ihre CRM- und Pipeline-Datensätze zeigen die Änderung sofort, ohne manuelle Formulararbeit.
"Protokolliere das heutige Gespräch mit Marie Laurent und schiebe sie ins Interview"
Bitten Sie den Agenten, eine mehrstufige Follow-up-Sequenz mit dem gewünschten Text und Rhythmus zu entwerfen. Ergebnis in Leonar: Eine neue Sequenz wird als Entwurf erstellt, die Sie selbst prüfen und aktivieren. Beim Erstellen dieses neuen Sequenzentwurfs werden keine Nachrichten versendet.
"Entwirf eine dreistufige E-Mail-Follow-up-Sequenz für Kandidaten, die still geworden sind"
Sobald eine Sequenz aktiv ist, bitten Sie den Agenten, die richtigen Kontakte aufzunehmen und bis zu fünf Variablen je Aufnahme zu personalisieren. Ergebnis in Leonar: Kontakte treten Ihrer aktiven Sequenz bei und starten deren E-Mail-, WhatsApp- und SMS-Schritte.
"Nimm diese 12 Kontakte in meine aktive Onsite-Sequenz auf"
MCP gibt Ihrem Agenten die Aktionen. Ob er einmal oder den ganzen Tag läuft, entscheidet die Umgebung, in der Sie den Agenten ausführen, nicht das Protokoll. Der Leonar MCP-Server ist zustandslos und beantwortet eine Anfrage nach der anderen.
Planung
Ihre Agenten-Plattform entscheidet, wann der Agent läuft: auf Ihre Anfrage, per Zeitplan oder durch ein Ereignis ausgelöst. Leonar antwortet pro Anfrage und plant die Arbeit nicht selbst.
Speicher
Was der Agent bereits gesourct hat und wo er stehen geblieben ist, liegt in Ihrer Agenten-Umgebung. Leonar hält die Workspace-Daten; der Agent hält zwischen den Läufen seinen eigenen Arbeitskontext.
Nutzungsgrenzen
Leonar erzwingt Rate-Limits, Plan-Kapazität und Billing-Prüfungen bei jedem Aufruf. Ihre Agenten-Laufzeit ergänzt eigene Budget- und Modellgrenzen.
Rückmeldung an den Recruiter
Konfigurieren Sie den Agenten so, dass er dem Recruiter nach jedem Lauf berichtet: was er gesucht, angereichert, aktualisiert oder vorbereitet hat. Einmal dokumentiert, wiederholt sich die Schleife von selbst.
Dies ist ein dokumentiertes Konfigurationsmuster. Gemessene Tag-und-Nacht-Nutzungszahlen sind einem separaten Kundenbericht vorbehalten.
Möchten Sie, dass Leonar den Agenten für Sie betreibt? Lernen Sie die integrierten KI-Agenten kennen
Für Claude Desktop und Claude.ai fügen Sie die gehostete Connector-URL hinzu und autorisieren Ihren Workspace über Leonar OAuth. Lokale Clients können API-Schlüssel als Fallback nutzen.
Öffnen Sie in Claude Desktop oder Claude.ai Settings / Customize > Connectors, wählen Sie Add custom connector und tragen Sie https://app.leonar.app/api/mcp ein. Nutzen Sie nicht die alte SSE-URL.
Claude entdeckt Leonar OAuth über den Endpunkt, leitet Sie zu Leonar weiter und fragt, welchen Workspace der Connector nutzen darf. Dafür ist kein Leonar API-Schlüssel nötig.
Claude Code, Cursor, Codex und generische MCP-Clients können sich per Direct HTTP mit Bearer Auth oder über die lokale NPX-Bridge @leonar/mcp mit einem leo_... API-Schlüssel verbinden.
Der Leonar MCP-Server ist mit jedem KI-Assistenten kompatibel, der das Model Context Protocol unterstützt.
Die gleiche Enterprise-Sicherheit wie unsere REST-API schützt jede MCP-Verbindung.
Nein. Für Claude Desktop und Claude.ai fügen Sie https://app.leonar.app/api/mcp als Custom Connector hinzu, melden sich bei Leonar an und autorisieren einen Workspace. Ein Leonar API-Schlüssel ist nur für lokale oder nicht-OAuth-fähige MCP-Clients nötig.
Der MCP-Server von Leonar funktioniert mit MCP-Clients, die Streamable HTTP oder eine lokale stdio-Bridge unterstützen. Claude Desktop und Claude.ai sollten den Remote OAuth Connector verwenden. Claude Code, Cursor, Codex und generische Clients können Direct HTTP oder die NPX-Bridge @leonar/mcp nutzen.
Ja. Claude Remote Connectors nutzen Leonar OAuth-Tokens, die auf einen Workspace begrenzt sind. API-Key-Clients nutzen dieselben leo_... Schlüssel und Scopes wie die REST-API. Jede Anfrage wird rate-limitiert, gegen Billing-Zugriff geprüft und an eine Workspace-Mitgliedschaft gebunden.
Sie steuern, worauf Ihr Agent zugreifen kann. Remote OAuth Connectors sind auf einen einzigen Workspace begrenzt. API-Schlüssel tragen Scope-Berechtigungen: Sie können einen Agenten auf bestimmte Ressourcen und auf Lese- oder Schreibzugriff begrenzen. Der Agent kann nur die Aktionen ausführen, die seine Scopes erlauben.
Die Leonar REST-API ist für Entwickler gedacht, die direkte Integrationen bauen. MCP stellt kuratierte Recruiting-Tools und Ressourcen für KI-Assistenten über https://app.leonar.app/api/mcp bereit, mit OAuth für Claude Remote Connectors oder Bearer API Keys für lokale Clients.
Jede Aktion Ihres Agenten über MCP wird im Aktivitätsprotokoll von Leonar erfasst, sodass Sie genau sehen, was abgefragt oder geändert wurde, und es rückgängig machen können. Ob der Agent vor dem Handeln Ihre Bestätigung einholt, entscheidet Ihre Agenten-Umgebung, es wird nicht vom MCP-Server erzwungen. Das Sequenz-Design hilft dabei: Ihr Agent kann eine neue Sequenz als Entwurf vorbereiten und Kontakte nur in eine Sequenz aufnehmen, die Sie bereits aktiviert haben.
Praktische Leitfäden für Sourcing mit Claude, MCP in Ihrem Recruiting-Stack und KI-Agenten für Agenturwachstum.
Nutzen Sie KI-Agenten wie Claude und ChatGPT, um neue Kunden für Ihre Personalvermittlung zu gewinnen. Mit Prompts, verbundenen Workflows und Vorlagen.
Nutzen Sie Leonars offene API und MCP-Protokoll, um Claude, ChatGPT oder jeden KI-Agenten mit Ihrem Recruiting-CRM zu verbinden. Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Verbinden Sie Claude oder ChatGPT mit Leonar und lassen Sie es sourcen, anreichern, Ihr CRM aktualisieren und Kandidaten aufnehmen, während Ihr Team die Kontrolle behält.