Mit Claude, ChatGPT & anderen KI-Assistenten verbinden (MCP)

CrunchJunkie bringt einen Connector für das Model Context Protocol (MCP) mit. KI-Assistenten können damit deine Workspace-Daten direkt im Chat lesen – deine Kunden, verbundenen Datenquellen, Berichte samt Berichtsdaten und die Metriken zur KI-Sichtbarkeit. Du fragst zum Beispiel „Fass den Google-Ads-Bericht von Acme für den letzten Monat zusammen“ oder „Bei welchen Prompts ist Acme in ChatGPT unsichtbar?“ – und der Assistent holt die Antwort aus deinen Live-Daten in CrunchJunkie, statt dass du irgendetwas exportierst. Das ist ein einziger Server, keine Sammlung von Integrationen pro Anbieter. Dieselbe Connector-URL funktioniert mit claude.ai, mit ChatGPT (inklusive Deep Research – genau dafür gibt es die eingebauten Such- und Abruf-Tools des Connectors) und mit jedem anderen MCP-fähigen Client. Überall dieselben Tools, dieselben Scopes, dieselben Schutzmechanismen. Zwei Dinge sind bewusst so gebaut. Der Zugriff ist auf dein Team begrenzt: Ein Assistent sieht immer nur einen Workspace auf einmal, und nur einen, in dem das angemeldete Konto Mitglied ist. Und Lesen verändert nie etwas – die lesenden Tools holen und durchsuchen Daten, mehr nicht. Der Connector kann außerdem für dich handeln – einen Bericht entwerfen, ein Widget ergänzen oder entfernen, einen Versand planen oder einen Bericht einmalig senden, seinen Freigabelink anlegen, einen Prompt zur KI-Sichtbarkeit tracken oder aus dem Tracking nehmen, ein frisches GEO-Audit starten, ein Ziel setzen, ein Signal erledigen, eine entworfene Aktion freigeben –, aber erst, wenn ein Workspace-Inhaber das freischaltet, und auch dann gilt: erst Vorschau, dann Bestätigung (siehe „Einen Assistenten handeln lassen“ weiter unten). Abrechnung, Tarif und Kontoeinstellungen sind komplett außer Reichweite. Der Connector ist in jedem bezahlten Tarif enthalten, von Solo bis Scale, solange das Abo des Workspace aktiv ist, und Schreib-Aktionen bleiben aus, bis jeder Workspace sie selbst einschaltet.

Öffne Einstellungen → KI-Assistenten verbinden (MCP), um deine Connector-URL zu finden (sie sieht aus wie https://app.crunchjunkie.io/api/mcp/mcp). Füge diese URL in deinem Client als Remote-MCP-Server hinzu: • Claude (claude.ai oder Desktop) – Settings → Connectors → Add custom connector → URL einfügen. • ChatGPT – Settings → Connectors → Add (verfügbar in Pro/Team/Enterprise), oder als Quelle in Deep Research hinzufügen → URL einfügen. • Alles andere, das MCP spricht – dort eintragen, wo der Client eine Remote-MCP-Server-URL entgegennimmt. Es gibt nichts anbieterspezifisch einzustellen. Eine ChatGPT-Besonderheit: In einer normalen ChatGPT-Unterhaltung sind nur die Lese-Tools sichtbar – schreibfähige Tools blendet ChatGPT aus, solange der Developer Mode nicht aktiviert ist (Settings → Apps & Connectors → Advanced → Developer mode; in Business-Workspaces muss das ggf. ein Admin einschalten). Das ist ChatGPT-Policy, keine Einschränkung des Connectors: Derselbe Connector zeigt in Claude alle 68 Tools. Schreib-Aktionen brauchen zusätzlich die Workspace-Freigabe weiter unten, eine Kontorolle mit Bearbeitungsrechten und die Bestätigung jeder Änderung per Vorschau – vier unabhängige Schalter, nichts schreibt überraschend. Beim Hinzufügen schickt dich der Client auf einen CrunchJunkie-Anmeldebildschirm, auf dem du den Zugriff freigibst – überall derselbe OAuth-Ablauf. Du meldest dich genauso an wie in der App, bestätigst den Zugriff, und fertig – keine API-Schlüssel zum Kopieren oder Verwalten. Weil die Freigabe an deinem normalen Login hängt, handelt der Assistent als du und sieht nur, was dein Konto sehen kann. Den Zugriff kannst du jederzeit in den Connector-Einstellungen deines Clients widerrufen. Fünf Scopes können angefragt werden; auf dem Zustimmungsbildschirm siehst du, welche erteilt wurden: • read:reports – Berichte auflisten, öffnen und ihre Daten abrufen • read:visibility – Metriken zur KI-Sichtbarkeit und zur Shopping-Sichtbarkeit lesen, dazu die Maßnahmen der Insights-Seite, die Automatisierungen und die Freigaben • read:clients – deine Kunden, deren verbundene Datenquellen und ihre Ziele auflisten • write:reports – Bericht anlegen, Widgets ergänzen, bearbeiten oder entfernen, Versand planen, einen Bericht einmalig senden, seinen Freigabelink anlegen, ändern oder widerrufen und Ziele setzen • write:visibility – Prompts tracken, Wettbewerber, Tags, Scan- und Projekteinstellungen verwalten, Notizen auf der Zeitachse anlegen, ein GEO-Audit starten, Scans starten, Content-Briefs erstellen, Signale erledigen und entworfene Aktionen freigeben oder verwerfen Derzeit erhält jede Verbindung bei der Anmeldung alle fünf Scopes. Ein Scope allein entscheidet deshalb nie darüber, ob ein Assistent etwas ändern kann – das tun die Workspace-Einstellung, deine Rolle und die Bestätigung (siehe die vier Sperren weiter unten).

Die lesenden Tools sind: deine Kunden auflisten, die verbundenen Datenquellen eines Kunden auflisten, Berichte auflisten und öffnen, die Daten eines Berichts abrufen, Metriken zur KI-Sichtbarkeit lesen, die Shopping-Sichtbarkeit auf Produktebene lesen (Empfehlungsrate, Gewinnrate im Direktvergleich und Wettbewerbsprodukte) sowie eine allgemeine Suche und Abfrage über deinen Workspace. Eine tiefere Analyse-Ebene liest die Prompt-Daten unter diesen Metriken: deine getrackten Prompts mit gepoolter Sichtbarkeit pro Prompt auflisten, in die Ergebnisse eines einzelnen Prompts pro Engine eintauchen (inklusive der Wettbewerber, die die KI tatsächlich genannt hat), sehen, welche Domains die Engines zitieren (echt zitierte und nur abgerufene Quellen getrennt gezählt), Content-Lücken finden – Prompts, bei denen deine Marke in keiner aktuellen Antwort vorkommt, während Wettbewerber genannt werden, dieselbe Definition, die der Content-Brief-Generator nutzt –, deinen Signals-Eingang lesen, die priorisierten Maßnahmen der Insights-Seite lesen (Zitate, Inhalte, Reputation, Technik, PR, Social und Wettbewerb – berechnet aus den Antworten der letzten 30 Tage und einer Live-Prüfung der Website des Kunden, wie auf der Seite), den aktuellen GEO-Audit-Score mit seinen Befunden abrufen, die Markenwahrnehmung lesen — die Begriffe, die KI tatsächlich über jede Marke verwendet, samt gespeicherter Faktencheck-Ergebnisse —, die Query-Fan-outs einsehen (die Websuchen, die Engines vor der Antwort ausgeführt haben, und bei einem aus Peec AI importierten Kunden die Teilsuchen, die Peec in seinen eigenen Chats aufgezeichnet hat, als getrennte Quelle) und die KI-Crawler-Analysen aus deinen weitergeleiteten Server-Logs lesen. Außerdem kann er die KI-Antworten selbst lesen – die Liste der Antworten hinter jeder Sichtbarkeitszahl und jede einzelne Antwort vollständig, samt zitierter Seiten und der Suchen, die die Engine ausgeführt hat –, die Sichtbarkeit Tag für Tag verfolgen, jeweils mit der Zahl der Antworten dahinter, in eine einzelne zitierte Seite eintauchen und sehen, welche Prompts und Engines sie genutzt haben, die Sichtbarkeit mit den Sitzungen und Conversions verknüpfen, die KI-Assistenten laut GA4 bringen, gespeicherte Content-Briefs öffnen und das Managed-AI-Scan-Kontingent des Workspace prüfen. Außerdem liest er deine Ziele mit ihrem Fortschritt (ein Ziel ohne Werbedaten zeigt „keine Daten“, nie null), deine Automatisierungen mit ihren letzten Läufen (Slack- und Webhook-Adressen gibt er nie heraus) und die Freigaben – die Entwürfe und Aufgaben, die auf jemanden warten. Mit dem Rank-Tracker liest er auch Such-Rankings: die Einrichtung des Trackings eines Kunden, Positionen je Keyword und Ergebnisliste mit ihren Veränderungen und die Ergebnisliste hinter jeder einzelnen Position. Lesen steht in jedem bezahlten Tarif zur Verfügung und verändert deine Daten nie – es gibt keinen Zugriff auf die Abrechnung und keine Möglichkeit, Tarif, Team oder Einstellungen aus dem Chat heraus zu ändern (das Einzige, was ein Assistent an deinem Konto ändern kann, ist, in welchem deiner Workspaces er arbeitet, siehe unten). Antworten, zitierte Seiten und Engine-Suchen sind Texte Dritter. Jedes Ergebnis, das solche Texte enthält, sagt das vor den Daten und weist den Assistenten an, sie als Daten zu behandeln und nie als Anweisungen. Dazu bringt der Connector sechs fertige Prompts mit – einen wöchentlichen Kunden-Review, eine Wettbewerber-Analyse, einen Plan für Content-Lücken, eine Untersuchung von Sichtbarkeitseinbrüchen, eine Triage des GEO-Audits und eine Outreach-Zielliste (die Seiten Dritter, die KI-Systeme bei deinen Käuferfragen lesen, mit einem Ausgangswert zum Nachmessen) –, die in Assistenten erscheinen, die MCP-Prompts unterstützen. Manche Abfragen sind lang. Ein Monat KI-Sichtbarkeitsdaten eines Projekts mit vielen Marken und Engines umfasst Zehntausende Zeichen, mehr als manche Assistenten auf einmal lesen. get_ai_visibility_metrics und get_visibility_trend nehmen summary: true für die gepoolten Werte allein, get_ai_visibility_metrics blättert seine Zeilen mit limit und offset, und get_ai_answer nimmt maxTextChars, um weniger vom Antworttext zu liefern (0 für keinen). Ohne diese Angaben liefert jedes Tool, was es immer geliefert hat. Eine Engine-ID, zu der das Projekt keine Antworten hat, liefert einen Hinweis mit den Engines des Projekts statt eines leeren Ergebnisses. Wenn ein Tool „missing scope“ oder „forbidden“ zurückgibt, heißt das meist: Das angemeldete Konto ist in keinem aktiven bezahlten Tarif oder nicht Mitglied des Teams, dem die Daten gehören. Melde dich dann mit einem Konto an, das Zugriff auf den Workspace hat, nach dem du fragst. Gehört dein Konto zu mehreren Workspaces, arbeitet der Assistent vielleicht einfach in einem anderen (siehe „In mehr als einem Workspace arbeiten“ weiter unten).

Deine Daten zu lesen ist nur die halbe Miete. Wenn der Assistent auch etwas für dich ändern soll – „Entwirf einen Google-Ads-Bericht für Acme“, „Schick den Bericht von Acme jeden Montag um 9 Uhr“, „Track ab jetzt den Prompt ‚bestes CRM für Agenturen‘ für Acme“ oder „Füg dem Bericht eine Tabelle mit Conversions nach Gerät hinzu“ –, gibt es dafür 29 Aktions-Tools: create_report, add_widget, edit_widget, remove_widget, schedule_report, send_report, create_share_link und set_goal (abgedeckt durch write:reports) sowie create_client, add_tracking_prompt, remove_tracking_prompt, update_tracking_prompt, manage_competitors, set_prompt_tags, manage_project_tags, update_scan_settings, update_project_settings, add_annotation, run_geo_audit, run_scan, create_content_brief, resolve_signal und decide_approval (abgedeckt durch write:visibility). Sechs weitere gehören zum Rank-Tracker und sind ebenfalls durch write:visibility abgedeckt: add_rank_keywords, update_rank_keywords, remove_rank_keywords, manage_rank_competitors, set_rank_schedule und refresh_rankings. refresh_rankings kostet Geld, auf deinem eigenen DataForSEO-Konto oder aus deinem Rank-Tracker-Budget; es braucht deshalb denselben Schalter wie die Aktionen, die KI verbrauchen, und zeigt vor deiner Bestätigung, was es höchstens kosten kann. create_client legt einen neuen Kunden samt KI-Sichtbarkeitsprojekt in einem Schritt an – Markenname, Produkttyp, Markenprofil, Wettbewerber, Markt, Sprache und Engines –, sodass ein Assistent eine Marke komplett einrichten und danach Prompts ergänzen kann. manage_competitors ändert die Wettbewerber des Projekts, die jeder Markt ohne eigene Liste erfasst (die Vorschau nennt diese Märkte und die, die ihre eigene Liste behalten), oder mit market die eigene Liste eines Marktes, an der nur der Share of Voice dieses Marktes gemessen wird; market mit resetMarket setzt den Markt wieder auf die Liste des Projekts. run_geo_audit startet ein frisches GEO-Audit der Website des Kunden – dasselbe Audit wie im GEO-Audit-Tab, höchstens einmal pro Projekt alle 15 Minuten, ohne dein Scan-Kontingent zu belasten. Zwei Aktionen verbrauchen KI: run_scan startet einen Scan zur KI-Sichtbarkeit, create_content_brief schreibt einen Content-Brief – für den ganzen Prompt oder eingegrenzt auf eine Fan-out-Suche davon (search, days), wie es die Seite Query-Fan-outs anbietet; get_content_brief liest einen so eingegrenzten Brief mit derselben Suche wieder. Sie brauchen einen weiteren Schalter, „Aktionen erlauben, die KI verbrauchen“ unter Einstellungen → KI-Assistenten verbinden (MCP), und ihre Vorschau zeigt die Kosten, bevor du bestätigst – welche Engines über deine eigenen Schlüssel laufen, wie viele gewichtete Checks gegen dein Managed-AI-Kontingent zählen und wie viele Mehrverbrauch wären. Ein Workspace kann per Assistent bis zu 20 davon pro Tag starten. Ein Scan läuft im Hintergrund auf unseren Servern (get_scan_status verfolgt ihn), und Mehrverbrauchs-Limit sowie Fair-Use-Grenze gelten genau wie bei einem Scan aus der App. Wie „Scan starten“ in der App stoppt run_scan nie einen laufenden Scan: Wird das Projekt gerade gescannt, kommt der neue Scan in die Warteschlange und startet von selbst, sobald der laufende fertig ist. Drei Aktionen erreichen Menschen außerhalb deines Workspace, deshalb sagt ihre Vorschau genau, wen und was. send_report schickt einen Bericht einmalig an bis zu 10 Adressen – dieselbe E-Mail wie „Einmalige E-Mail“ im Teilen-Bereich, mit PDF, solange du nichts anderes sagst, und im Versandverlauf des Berichts protokolliert. Jede Adresse muss gültig sein (eine falsche Adresse stoppt den Versand), ein Workspace kann pro Tag bis zu 20 Berichte über Assistenten senden, und derselbe Versand am selben Tag geht nur einmal raus. KI-Zusammenfassungen gehen so raus, wie sie zuletzt gespeichert wurden, und werden nie neu geschrieben – es wird also keine KI verbraucht. create_share_link legt den Freigabelink eines Berichts an, ändert oder widerruft ihn – an oder aus, ein Passwort (gehasht gespeichert und nie wieder angezeigt) und ob Betrachter andere Zeiträume wählen dürfen. Die Vorschau sagt ausdrücklich, dass jeder mit dem Link den Bericht öffnen kann, und welche Widgets er sieht. Hat der Bericht einen E-Mail-Versandplan, endet der Zugriff mit dem Widerruf nur bis zum nächsten geplanten Versand, der für seine E-Mail einen neuen Link anlegt; die Vorschau weist darauf hin, und den Versandplan schaltest du in der App ab. Ein Bericht unter „Gelöscht“ lässt sich weder teilen noch senden. decide_approval gibt einen einzelnen Eintrag der Freigaben frei oder verwirft ihn: Freigeben liefert ihn genau so aus wie der Freigeben-Button (ein Berichtsentwurf bekommt einen Freigabelink, der an die Empfänger der Automatisierung geht), Verwerfen schließt ihn. Dabei wird keine KI verbraucht, und es wirkt immer nur auf den einen Eintrag, den du bestätigt hast. edit_widget ändert ein Widget nach einer Anweisung in Alltagssprache, mit einer Ausnahme: einem Textblock. Um einen zu ändern, schreibt der Assistent den neuen Text selbst und übergibt ihn als text, zusammen mit der Widget-ID des Blocks. Der Text wird genau so übernommen, ohne KI. Skripte, Event-Handler, unsichere Links, eingebettete Frames und jede Formatierung außer der Textausrichtung werden vorher entfernt, und die Vorschau zeigt den Anfang des neuen Texts, die alte und die neue Länge und alles, was entfernt wurde. Der Block behält Titel, Breite und „Titel ausblenden“, ein Block fasst bis zu 50.000 Zeichen, und der bisherige Text kommt mit dem Ergebnis zurück, sodass du die Änderung rückgängig machen kannst. set_goal legt ein Monitoring-Ziel mit denselben Prüfungen wie der Ziele-Tab an, ändert oder entfernt es – CPA und Kosten pro Lead gelten wie im Formular als „niedriger ist besser“, solange du nichts anderes sagst – (Entfernen bleibt Inhabern und Admins vorbehalten), und resolve_signal bewegt ein Signal so wie die Buttons im Eingang: erledigen, zur Kenntnis nehmen, zurückstellen oder wieder öffnen. Jedes davon ist vierfach gesperrt, und alle vier Bedingungen müssen erfüllt sein: 1. Scope – das Token muss den passenden Write-Scope tragen. 2. Workspace-Einstellung – „Schreibaktionen erlauben“ muss unter Einstellungen → KI-Assistenten verbinden (MCP) eingeschaltet sein. Standardmäßig ist sie aus, und nur Inhaber oder Admins können sie ändern. Solange sie aus ist, liest der Connector und sonst nichts – egal welche Scopes ein Token hat. 3. Rolle – der Connector handelt als das angemeldete Konto und folgt dessen Teamrolle. Mitglieder mit der Rolle „Nur Lesen“ können über den Connector alles lesen, aber jedes Aktions-Tool verweigert ihnen Änderungen – genau wie in der App. 4. Bestätigung – das Tool muss mit confirm: true aufgerufen werden. Ohne das liefert es nur eine Vorschau dessen, was es anlegen würde – die Widgets des Berichts, Rhythmus und Empfänger des Versands, Empfänger und Betreff der E-Mail, was ein Freigabelink öffentlich macht, den Prompt-Text – und ändert nichts. Die Vorschau enthält ein einmaliges previewToken, und die Bestätigung muss es mit genau den Argumenten zurückschicken, die die Vorschau gezeigt hat. Es gilt einmal, 15 Minuten lang, für dasselbe Konto und in dem Workspace, in dem die Vorschau entstand. Eine Bestätigung ohne Token, mit geänderten Argumenten, nach einem Workspace-Wechsel, zu spät oder ein zweites Mal wird abgelehnt und ändert nichts; der Assistent holt sich dann eine neue Vorschau. Eine Bestätigung gilt nur für dieselben Angaben wie in der Vorschau; die Aktion selbst liest deine Daten so, wie sie in diesem Moment sind. Bei einem Scan, einem Content-Briefing oder einer Ranking-Aktualisierung müssen auch Umfang und Kosten, wie sie bei der Bestätigung berechnet werden, zur Vorschau passen: Wurden dazwischen Prompts hinzugefügt, muss der Assistent eine neue Vorschau holen und dir die neuen Kosten zeigen. Inhalte, die der Connector erstellt, folgen der Sprache deines Workspace. Steht dein Konto auf Deutsch, bekommt ein über den Connector entworfener Bericht deutsche Abschnittstitel statt englischer. (Das betrifft den Text, den CrunchJunkie selbst schreibt; dein Assistent hat ohnehin schon in der Sprache geantwortet, in der du gefragt hast.) Jede bestätigte Aktion wird festgehalten – wer sie ausgelöst hat, über welche Verbindung, mit welchem Tool und woran, nie der Text, den du geschickt hast –, und Inhaber und Admins sehen die letzten davon unter Einstellungen → KI-Assistenten verbinden (MCP). Die Einträge werden 12 Monate aufbewahrt. Aktionen bleiben auf dein Team begrenzt und rühren weder Abrechnung noch Kontoeinstellungen an. Du kannst Aktionen jederzeit wieder ausschalten, die lesenden Tools laufen unabhängig davon weiter. Dahinter steckt dieselbe geerdete, gegen den Katalog geprüfte Logik wie bei „Mit KI entwerfen“ und „Ask Crunch ein Widget bauen lassen“ in der App – ein Assistent kann also nur Dinge bauen, die CrunchJunkie tatsächlich unterstützt, und niemals eine Metrik oder eine Datenquelle erfinden.

Gehört dein Konto zu mehr als einem Workspace – etwa dem deiner Agentur und den Kunden-Workspaces, in die du eingeladen wurdest –, arbeitet der Connector immer in genau einem davon. Solange du nichts auswählst, ist das der Workspace, dem du zuerst beigetreten bist. Frag deinen Assistenten „Welche Workspaces siehst du?“ (list_workspaces) oder „Wechsle in den Workspace von Acme“ (switch_workspace), oder wähle ihn unter Einstellungen → KI-Assistenten verbinden (MCP). Die Wahl gilt nur für dich: für jeden Assistenten, den du mit deinem Konto verbunden hast, und für niemanden sonst. Der Wechsel ändert keine Daten und funktioniert auch dort, wo Schreib-Aktionen aus sind, zeigt aber wie jede Aktion zuerst eine Vorschau und passiert erst, wenn du zustimmst. Jeder weitere Aufruf arbeitet in diesem Workspace, mit deiner Rolle dort und den Schaltern dieses Workspaces: Sind Schreib-Aktionen dort aus oder hast du dort die Rolle „Nur Lesen“, werden Aktionen dort abgelehnt. Wer in mehreren Workspaces ist, sieht in Vorschau und Ergebnis jeder Aktion, welchen Workspace sie betrifft. Wirst du aus dem gewählten Workspace entfernt, arbeitet der Connector beim nächsten Aufruf wieder in dem Workspace, dem du zuerst beigetreten bist, und sagt das einmal dazu.

Neben den 68 Tools bringt der Connector sechs geführte Workflows als MCP-Prompts mit. Jeder ist eine erprobte Abfolge von Tool-Aufrufen, in der die Denkarbeit schon steckt – du bekommst eine fertige Antwort, statt dir einen Aufruf nach dem anderen zusammenzusuchen. In Claude tauchen sie im Anhang-Menü auf, sobald der Connector verbunden ist. In jedem Assistenten kannst du sie auch einfach mit eigenen Worten anfordern – die Formulierungen unten sind die, die der jeweilige Workflow erwartet. Wöchentlicher Kundenreview – diese Woche gegen die letzte, mit Stichprobengrößen, die Veränderungen, die der Signale-Posteingang gemeldet hat, echte Antworten als Beleg, wo die Ziele des Kunden stehen und was als Nächstes zu tun ist. „Mach den wöchentlichen Kundenreview für Acme." Wettbewerber-Analyse – wo ein Wettbewerber in Antworten genannt wird, in denen du nicht vorkommst: bei welchen Prompts und Engines, was die Engines über ihn sagen und welche Quellen diese Antworten zitieren. Braucht neben dem Kunden auch den Wettbewerber. „Analysiere Acme gegen Siege Media." Content-Lücken-Plan – ein priorisierter Seitenplan für die Prompts, in denen du in KI-Antworten fehlst, belegt mit dem, was die gewinnenden Antworten tatsächlich zitieren. „Erstell einen Content-Lücken-Plan für Acme." Sichtbarkeitsverlust untersuchen – ob ein Rückgang die Schwelle der Signale erreicht hat, wo er passiert ist und was sich zur selben Zeit verändert hat. Nenn eine Engine, wenn du sie schon kennst. „Untersuch den Sichtbarkeitsverlust von Acme bei ChatGPT." GEO-Audit-Triage – das letzte GEO-Audit als geordnete Fix-Liste: was KI-Engines zuerst blockiert, wer es behebt und wie du prüfst, dass es gewirkt hat. „Priorisier das GEO-Audit für Acme." Outreach-Zielliste – die fremden Seiten, die Engines statt deiner lesen, als Liste: wen du um eine Erwähnung bittest, mit den Belegen je Engine. „Bau eine Outreach-Zielliste für Acme." Gib den Kundennamen genau so an, wie er in deinem Workspace steht. Jeder Workflow folgt demselben Vertrag wie die Tools: eine Stichprobengröße neben jedem Prozentwert, kein Mitteln von Raten über Engines oder Tage, und „keine Daten" wird als „keine Daten" gelesen, nicht als Null.