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Redaktion via MCP

Blog schreiben und Pages pflegen.
Mit KI, ohne Copy-Paste.

Andock-Modul für Claude oder ChatGPT. Die KI bekommt strukturierten Zugriff auf eure Pages, Schema-Auszeichnung und KI-Anbindung, und schreibt direkt im Site-Repository. Du behältst die strategische Kontrolle, die KI macht die Mechanik.

Was du im KI-Chat machst
Schreiben & Pflegen
  • Blog-Artikel komplett im Chat schreiben
  • Bestehende Pages refactoren. Title, Meta, H1, FAQ
  • Strukturierung für Google auf Knopfdruck ergänzen
Wie es technisch läuft
  • Direkter Zugriff auf eure Site-Inhalte
  • Automatisch gespeichert und live geschaltet nach jedem Schritt
  • Briefs aus Lifecycle direkt umsetzbar
Was du dadurch sparst
  • Kein CMS-Login, kein WYSIWYG-Editor
  • Keine Copy-Paste-Übergabe zwischen Tools
Andock an Claude oder ChatGPT. Funktioniert auf jeder Site mit Git-Repo.
So läuft es ab

Vom Briefing zur veröffentlichten Page.

Vier Stationen: Briefing, Chat mit der KI, Entwurf im Arbeitszweig, Freigabe per Review. Jede Station mit klaren Inputs und klaren Outputs.

01

Lifecycle-Briefing

Aus Lifecycle-Phase 1. Suchanfragen, Sections, FAQ, Schema, interne Links.

02

Chat mit der KI

Claude oder ChatGPT erzeugt den Entwurf, prüft Schema-Auszeichnung, schlägt Verlinkungen vor.

03

Entwurf im Arbeitszweig

Page entsteht in einem separaten Zweig, Formatierung sauber, Tracking eingebaut. Hauptversion bleibt unberührt.

04

Freigabe per Review

Du oder dein Team reviewt, gibt frei. Dann geht die Page live.

MCP-Klartext

Warum MCP. Pflege der Zukunft.

Vier Fragen, die Geschäftsführer stellen, bevor sie KI für die Site-Pflege einsetzen, und ehrliche Antworten ohne Hype. Bevor wir über Funktionen und Workflow reden, hier das Wesentliche zur Entscheidung.

01

Warum überhaupt KI für die Site-Pflege, was ändert sich gerade?

Bis 2024: Pages wurden veröffentlicht, dann nie wieder angefasst, weil jede Änderung Aufwand bedeutet (Editor öffnen, Inhalt anpassen, Schema-Auszeichnung manuell pflegen, Verlinkungen prüfen). Ergebnis: 80 Prozent der Mittelstands-Sites veralten still. Mit KI-gestützter Pflege wird der Aufwand pro Änderung von Stunden auf Minuten. Pflege wird inkrementell statt projekthaft. Wer das jetzt einrichtet, hat in zwei Jahren eine lebende Site, während andere noch über den nächsten Relaunch nachdenken.

02

Was ist MCP konkret, und warum ist das die Pflege der Zukunft?

MCP (Model Context Protocol) ist der offene Standard, mit dem KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT strukturiert auf eure Site zugreifen. Pages lesen, schreiben, Schema-Auszeichnung prüfen, KI-Anbindung pflegen. „Zukunft" ist es aus drei Gründen. Erstens: anbieter-neutral, kein Lock-In an einen KI-Hersteller. Zweitens: jede Änderung läuft mit Audit-Spur. Compliance-tauglich, nachvollziehbar, rückgängig-machbar. Drittens: die KI macht die Mechanik (Schema, Linking, Konsistenz), ihr behaltet die Strategie. Statt „ChatGPT-Tab offen, Copy-Paste-Chaos" wird Pflege ein strukturierter Vorgang.

03

Was bringt uns das konkret in Stunden und Euro?

Konkretes Beispiel aus dem Alltag. Ein Blog-Post entsteht ohne KI-Anbindung typisch in 2-3 Stunden Eigen-Arbeit. Recherche, Schreiben, Schema, Verlinkungen, Veröffentlichung. Mit KI-gestützter Pflege: 20-30 Minuten Review-Zeit. Bei wöchentlich einem Post macht das ~10 Stunden pro Monat Zeitersparnis, auf das Jahr 120 Stunden. Plus: Pflege-Aufgaben die heute aus dem Backlog fallen (FAQ-Update, neuer Anwendungs-Fall, Schema-Korrektur) werden machbar, fünf Minuten reichen.

04

Was passiert, wenn sich die KI-Anbieter ändern?

Genau dafür ist MCP gemacht. Das Protokoll ist offen. Claude, ChatGPT, Cursor und andere Werkzeuge sprechen es. Wenn ihr heute Claude nutzt und morgen wechselt: das Modul bleibt gleich, nur der Chat-Anbieter ändert sich. Keine Bindung an einen Hersteller, kein „wir müssen jetzt alles umbauen weil X aufgekauft wurde". Das ist der entscheidende Unterschied zu KI-Lösungen die fest mit einem Anbieter verschweißt sind.

Direkter Vergleich

Redaktions-Modul vs Copy-Paste mit ChatGPT.

Acht Dimensionen, die in der Tool-Wahl zählen. Ehrlich gegenübergestellt. Copy-Paste mit ChatGPT funktioniert, ist aber bei mehr als wenigen Pages strukturell unterlegen.

Dimension
Redaktions-MCP
Copy-Paste mit ChatGPT
Kontext
Modul kennt eure Pages, Tonfall, Schema-Konventionen
jeder Chat startet bei Null, alles muss erklärt werden
Schema-Auszeichnung
wird automatisch geprüft und sauber gehalten
manuell anpassen, oft inkonsistent zwischen Pages
KI-Anbindung pflegen
wird automatisch synchron gehalten bei Page-Änderungen
manuell aktualisieren, fällt regelmäßig aus dem Backlog
Interne Verlinkung
Vorschläge basierend auf bestehender Site-Struktur
manuell suchen, oft inkonsistent oder vergessen
Audit-Spur
jede Änderung im Arbeitszweig, mit Review-Vorlage
kein Audit, wer wann was geändert hat, weiß keiner
Anbieter-Bindung
offenes Protokoll, Claude/ChatGPT/Cursor austauschbar
fest an einen Chat-Anbieter gebunden
Aufwand pro Page
20-30 Min Review nach KI-Generierung
2-3 Stunden Eigen-Schreibarbeit plus manuelle Pflege
Konsistenz
strukturell erzwungen über Module und Konventionen
hängt von der Schreib-Disziplin der einzelnen Person ab
Was das Modul kann

Sechs Funktionen für die Redaktion.

Sechs Standard-Funktionen, die jede neue Site-Anbindung mitbringt. Custom-Funktionen für eigene Abläufe oben drauf, werden im Setup gemeinsam definiert.

01

Briefing wird zur Page

Lifecycle-Briefing rein, erster Page-Entwurf raus. Sections, FAQ, Schema-Auszeichnung, interne Links, alles aus dem Briefing umgesetzt, Tonfall vom bestehenden Site-Pattern abgeleitet.

02

Bestehende Pages bearbeiten

Bestehende Page wird bearbeitet. Schema-Auszeichnung bleibt sauber, Markdown-Konventionen werden eingehalten. Vor jedem Schreiben: Prüfung gegen das ursprüngliche Briefing.

03

Schema-Auszeichnung prüfen

Schema wird gegen die Site-Konventionen geprüft. Fehler werden konkret benannt, nicht abstrakt gewarnt, du bekommst „diese Seite braucht FAQ-Schema in dieser Form" statt „Schema invalid".

04

KI-Antworten-Anbindung pflegen

Die Datei für KI-Crawler bleibt synchron mit der Site. Neue Pages bekommen Eintrag, gelöschte werden entfernt, Fakten-Seiten werden bei Schema-Änderungen aktualisiert.

05

Interne Links vorschlagen

Vorschläge für interne Links auf Basis der Site-Struktur. Passt thematisch, vermeidet Wiederholung, prüft welche Seiten bisher unterverlinkt sind.

06

Veröffentlichung mit Review

Lokaler Build wird ausgeführt, Tracking-Snippet wird geprüft, Sitemap wird neu gebaut. Review-Vorlage gegen die Hauptversion, du gibst frei.

Wächst mit eurem Geschäft

Skalierbar, was später dazukommen kann.

Modul startet mit den sechs Standard-Funktionen, kann aber viel mehr. Acht Erweiterungen, die später dazukommen können, ohne Setup-Wechsel.

Permanente Sichtbarkeit gemeinsam

Modul läuft im Continuous-Modus mit Lifecycle-Followups. Jedes Quartal werden Refresh-Tickets automatisch in Arbeitszweige übersetzt.

Mehrere Sites zentral pflegen

Hauptmarke, Tochter-Sites, Sub-Brands, ein Modul für alle. Pro Site eigene Konventionen, gemeinsame Auswertung im Sparring.

KI-Mitarbeiter über thorly.io

Anna oder Bernd übernehmen die Redaktion komplett, virtuelle Mitarbeiter aus der Schwester-Plattform 2026, mit Zugriff auf das Modul.

Mehrere KI-Modelle parallel

Claude für lange Inhalte, ChatGPT für Recherche, eigene KI auf eigenem Server für sensible Inhalte, pro Aufgabe das passende Modell.

Custom-Funktionen für eure Abläufe

Standard-Module sind sechs Funktionen. Weitere Funktionen für Branchen-Logik, Spezial-Inhalte oder eigene Pflege-Routinen werden im Setup ergänzt.

Anbindung an euer CMS

Wenn ihr nicht-statische Inhalte habt (Blog, Veranstaltungen, Mitglieder), wird das Modul auf euer CMS angepasst, gleicher Workflow, andere Datenquelle.

Mehrsprachige Pflege

Module pflegt DE und EN parallel. Übersetzungs-Workflow wird in Arbeitszweige aufgeteilt. Schema-Auszeichnung pro Sprache wird automatisch geprüft.

Anbindung an Lifecycle und Site-Audit

Modul liest Lifecycle-Briefings als Input. Audit-Tool prüft jede Veröffentlichung. Drei Tools, ein durchgehender Workflow.

Plus individuelle Wünsche.

Was hier nicht steht, kannst du dir trotzdem wünschen. Branchen-spezifische Pflege-Routinen, Anbindung an euer DAM oder PIM, automatische Veranstaltungs-Pflege, Wissens-Datenbank-Sync. Wir bauen, was dein Geschäft braucht, klären wir im Erstgespräch.

Drei Vorteile

Was das Modul anders macht.

01

Anbieter-neutral

MCP wurde von Anthropic entwickelt, ist aber offen. Claude, ChatGPT und kompatible Werkzeuge funktionieren. Wenn du heute Claude nutzt und morgen wechselst, bleibt das Modul gleich. Keine Bindung an einen KI-Anbieter.

02

Mechanik statt Copy-Paste

KI-Texten ohne dieses Modul heißt: Chat öffnen, Briefing reinkopieren, Antwort rauskopieren, in den Editor pasten, Schema-Auszeichnung manuell prüfen, internen Link manuell suchen. Mit Modul läuft die Mechanik strukturiert, die KI hat die Site-Konventionen im Kontext.

03

Audit-Spur per Default

Jede KI-Änderung läuft in einen separaten Arbeitszweig, jede Veröffentlichung ist eine Review-Vorlage gegen die Hauptversion. Du oder dein Team gibt frei. Komplette Historie wer wann was geändert hat. Compliance-tauglich, Review-tauglich, rückgängig-machbar.

Wann sich das lohnt

Sechs typische Anlässe.

01

Du schreibst regelmäßig Blog-Posts

Wöchentlich oder alle vierzehn Tage entsteht ein neuer Post, meist abends, in zwei bis drei Stunden Eigenarbeit. Mit dem Modul wird daraus 20-30 Minuten Review-Zeit, plus klar dokumentierter Schreib-Prozess.

02

Page-Pflege bleibt liegen

Pages werden veröffentlicht, dann nie wieder angefasst. Schema-Auszeichnung veraltet, KI-Antworten-Anbindung ist nicht mehr synchron, FAQ deckt aktuelle Fragen nicht ab. Das Modul macht laufende Pflege machbar, fünf Minuten reichen für ein FAQ-Update, das sonst aus dem Backlog fällt.

03

Lifecycle ist gebucht, Briefings liegen vor

Lifecycle-Begleitung erzeugt Briefings, aber jemand muss die Pages tatsächlich schreiben. Das Modul ist die Brücke vom Briefing zur Page, ohne dass eine Person Tage in Eigenarbeit versinkt.

04

Site hat 30 oder mehr Pages

Bei wenigen Pages reicht manuelle Pflege. Ab dreißig wird Konsistenz mühsam, gleicher Tonfall, gleiche Schema-Auszeichnung, gleiche FAQ-Struktur. Das Modul zwingt strukturell zu Konsistenz, ohne dass jede Änderung manuell verglichen werden muss.

05

Redaktion soll skalieren

Du willst inhaltlich mehr machen, aber nicht selbst alles schreiben. Hybrid-Modell heißt: dein Team schreibt mit Claude oder ChatGPT, die Mechanik (Schema, Linking, KI-Anbindung) übernimmt das Modul, die strategischen Entscheidungen bleiben bei dir.

06

Compliance verlangt Audit-Spur

Wenn KI Inhalte für Kunden-Sites produziert, muss nachweisbar sein wer was wann geändert hat. Das Modul mit Arbeitszweigen und Review-Vorlagen liefert die saubere Audit-Spur, pro Änderung ein Eintrag, pro Veröffentlichung eine Freigabe.

Drei Beispiele aus dem Alltag

Wo das Modul konkret hilft.

01

Wöchentlicher Blog mit Hybrid-Redaktion

Setup

Mittelständisches Beratungs-Unternehmen veröffentlicht wöchentlich einen Blog-Post zur Branche. Die Posts entstehen im Vorstand, kosten zwei bis drei Stunden pro Stück, Konsistenz schwankt.

Was die Daten zeigen

Lifecycle-Briefings sind etabliert, aber Briefing-zu-Post braucht Zeit, die der Vorstand nicht hat. Schema-Auszeichnung bei Posts inkonsistent, manche haben FAQ-Schema, andere nicht. Englische Begriffe und unsaubere Formatierung werden manuell raus-redigiert.

Hebel

Redaktions-Modul wird angedockt. Vorstand sagt Claude im Chat: „Schreibe Post X nach Briefing, Tonfall wie letzte drei Posts, FAQ aus den drei Top-Fragen vom Briefing." Claude erzeugt einen Entwurf, Vorstand reviewt 20 Minuten, gibt frei.

Ergebnis

Eigen-Schreibzeit von 2-3 Stunden auf 20-30 Minuten Review. Schema-Konsistenz bei 100 Prozent. Veröffentlichungs-Frequenz steigt von wöchentlich auf zweimal pro Woche.

02

Page-Pflege bei dreißig Service-Pages

Setup

Dienstleister mit dreißig Service-Pages über vier Branchen. Pages bleiben statisch nach Veröffentlichung, FAQ deckt aktuelle Kunden-Fragen nicht ab, KI-Anbindung ist seit zwölf Monaten nicht aktualisiert.

Was die Daten zeigen

Lifecycle-Followup zeigt: zwölf Pages haben Suchanfragen auf Position 11-20, die ausbau-würdig sind. Acht Pages haben FAQ, die nicht zu aktuellen Suchanfragen passt. KI-Anbindung fehlt für vier Service-Hubs.

Hebel

Redaktions-Modul läuft im Continuous-Modus. Pro Woche ein Pflege-Slot von 60 Minuten. Claude setzt Followup-Tickets um, Schema-Prüfung und KI-Anbindung-Update laufen automatisch mit, Review pro Pflege-Schicht.

Ergebnis

Nach drei Monaten: zwölf Pages auf Top-10 statt Position 11-20, FAQ-Klick-Rate aus den Suchergebnissen messbar gestiegen, KI-Anbindung vollständig synchron. Aufwand: vier Stunden pro Monat statt vorher null.

03

Redaktions-Skalierung im Wachstum

Setup

B2B-Software-Anbieter will Inhalts-Marketing als Wachstums-Hebel ausbauen. Bisher zwei Posts pro Monat aus Eigen-Arbeit, Ziel sind acht.

Was die Daten zeigen

Themen-Cluster-Lifecycle identifiziert vier Cluster mit je drei bis fünf Sub-Themen. Achtundzwanzig Briefings liegen vor. Eigen-Schreiben würde drei Monate dauern.

Hebel

Hybrid-Modell. Marketing-Team schreibt mit Claude in Chat-Sessions, das Modul übernimmt Schema, Linking, KI-Anbindung und Briefing-Prüfung. Geschäftsleitung gibt strategisch frei via Review.

Ergebnis

Acht Posts pro Monat erreicht. Cluster-Followup zeigt drei Cluster mit konsistenter Top-20-Position. Marketing-Aufwand vergleichbar zu vorher zwei Posts.

FAQ

Häufige Fragen.

Was ist ein MCP-Server, kurz erklärt?
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, mit dem Claude oder ChatGPT direkt und strukturiert auf eure Site zugreifen können. Pages lesen, schreiben, Schema-Auszeichnung prüfen, Sitemap aktualisieren. Statt jeden Inhalt manuell aus dem Chat rüberzukopieren, arbeitet die KI direkt im Site-Repository, mit klaren Berechtigungen und nachvollziehbarer Historie.
Was unterscheidet das von „ich nutze ChatGPT zum Texten"?
Drei Punkte. Erstens Kontext: das Modul kennt eure bestehenden Pages, eure Schema-Konventionen, euren Tonfall. Claude oder ChatGPT bekommen den Kontext automatisch geliefert, statt dass ihr es jedes Mal neu erklärt. Zweitens Mechanik: Schema bleibt sauber, Anbindung für KI-Antworten wird automatisch aktualisiert, interne Links werden gegen die bestehende Site geprüft. Drittens Audit-Spur: jede KI-Änderung ist nachvollziehbar, kein Copy-Paste-Chaos.
Was kann das Modul konkret?
Sechs Kern-Funktionen. Aus einem Briefing den ersten Page-Entwurf erzeugen. Bestehende Pages bearbeiten mit automatischer Prüfung der Schema-Auszeichnung. Schema-Auszeichnung gegen die Site-Konventionen prüfen. Anbindung für KI-Antworten automatisch synchron halten. Vorschläge für interne Links auf Basis der Site-Struktur. Veröffentlichung mit lokalem Build, Tracking-Prüfung und Review-Workflow.
Welcher KI-Anbieter?
Anbieter-neutral, das offene MCP-Protokoll wird von Claude, ChatGPT und kompatiblen Werkzeugen unterstützt. Du wählst das Modell. Wir empfehlen Claude für lange Inhalte und Schema-Arbeit, ChatGPT mit Web-Suche für Recherche-lastige Themen.
Funktioniert das auch ohne Lifecycle-Begleitung?
Ja, aber die Stärke kommt aus der Kombination. Lifecycle liefert das datengestützte Briefing, das Redaktions-Modul setzt das Briefing in die Page um. Ohne Briefing müsste die KI Suchanfragen selbst raten, das geht, ist aber Glücksspiel. Mit Briefing schreibt sie strukturiert auf das richtige Suchmuster, mit der richtigen Schema-Auszeichnung, mit den richtigen internen Links.
Behalten wir die Kontrolle über den Inhalt?
Ja, durchgehend. Das Modul arbeitet mit klaren Berechtigungen, es schreibt in einen separaten Arbeitszweig, jede Änderung läuft als Review-Vorlage gegen die Hauptversion. Du oder dein Team gibt frei. Kein „die KI hat einfach was geändert"-Risiko. Plus: jede Schema-Änderung wird automatisch geprüft, jeder neue Inhalt geht durch unsere Qualitäts-Filter.
Wie sieht ein typischer Ablauf aus?
Briefing aus dem Lifecycle liegt vor. Du sagst Claude im Chat: „Setze das Briefing für Seite X um, Tonfall wie auf /angebote/build/seo." Claude erzeugt einen Entwurf in einem Arbeitszweig, prüft die Schema-Auszeichnung, schlägt drei interne Links vor. Du reviewst, gibst frei, die Site geht live. Pro Page-Erstellung typisch 30-45 Minuten Aufwand bei dir.
Eignet sich das für Blog-Schreiben?
Besonders gut. Blog-Posts sind das Arbeits-Pferd des Moduls, kurze Vorlaufzeit, klares Thema, eindeutige Suchabsicht. Das Modul kennt die anderen Blog-Posts, vermeidet Doppelungen, schlägt Verlinkungen auf bestehende Posts vor. Pro Blog-Post-Erstellung typisch 20-30 Minuten Aufwand statt zwei bis drei Stunden Eigen-Schreibarbeit.
Was kostet das?
Preise nach Klärung im Erstgespräch. Setup als Einmal-Pauschale für die Anbindung an deine Site, plus monatliche Pauschale wenn wir die Redaktion für dich machen oder ein Hybrid-Modell mit Prüfungs-Service. Als Add-on zu Lifecycle reduziert sich der Setup-Aufwand. Die KI-Kosten (Claude/ChatGPT) sind separat und transparent.
Wie steht das zum klassischen MCP-Build-Angebot?
Das klassische MCP-Build-Angebot baut KI-Anbindungen für eigene Anwendungen. Software per Dialog bedienen, mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten lassen. Redaktions-MCP ist ein konkreter Anwendungsfall davon: ein vorgefertigtes, auf Site-Pflege spezialisiertes Modul. Wer breitere KI-Anwendungen will, geht zu MCP & AI. Wer Site-Inhalte mit KI pflegen will, geht zu Redaktions-MCP.

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