Claude Code → n8n
Von der Messe-CSV zur Anrufliste.
Claude Code richtet Liste, Score und Regeln ein. Die Liste sucht Mobilnummern für passende Messekontakte und übergibt sie – im Beispiel an n8n. Ändere den Mindestscore und sieh, wer die Anrufliste erreicht.
Dein Agent richtet ein, die Liste läuft
Messekontakte„Erstelle eine Liste für unsere Messekontakte. Lege einen Fit-Score an und übergib qualifizierte Kontakte an n8n.“
- Kontaktliste mit Status Qualified
create_list - Fit-Score und CRM-Abgleich
add_column - Passende Kontakte anreichern, dann an n8n übergeben
create_trigger
Für GTM Engineers
Wer kommt auf die Anrufliste?
Claude Code richtet die Regeln einmal ein. Für jeden neuen Messekontakt prüft die Liste den Fit, sucht fehlende Kontaktdaten und übergibt qualifizierte Kontakte an n8n.
- Claude CodeRecht zum Einrichten aktiv
- Liste erstellenMessekontakte
- Score-Spalte anlegenPunkte für Branche, Größe und Rolle
- Trigger einrichtenMobilnummer suchen und an n8n übergeben
Richte unsere Messeliste ein. Bewerte Modefirmen ab 201 Mitarbeitenden und Personen im Einkauf. Gleiche die Kontakte mit unserer HubSpot-Referenzliste ab.
Die Liste hat einen Fit-Score, einen CRM-Abgleich und ein Statusfeld. Probiere eine andere Score-Schwelle aus.
MCP-Aufrufe zu diesem Schritt
describe_setup({})
create_list({
"name": "Messekontakte",
"kind": "contacts",
"statuses": [
{
"name": "Qualified"
}
],
"columns": [
"first_name",
"last_name",
"company_name",
"job_title",
"industry",
"company_size",
"linkedin_profile_url",
"mobile_phone"
]
})
describe_setup({
"list_id": "trade_show_leads"
})
add_column({
"list_id": "trade_show_leads",
"columns": [
{
"kind": "in_list",
"title": "CRM match",
"reference_list_id": "hubspot_customers"
},
{
"kind": "score",
"title": "Fit score",
"criteria": [
{
"label": "Apparel",
"points": 40,
"when": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "industry"
},
"op": "isAnyOf",
"values": [
"Apparel"
]
}
]
]
}
},
{
"label": "201+ employees",
"points": 30,
"when": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "company_size"
},
"op": "isAnyOf",
"values": [
"201-500",
"501-1000",
"1001-5000",
"5001-10000",
"10001+"
]
}
]
]
}
},
{
"label": "Buying role",
"points": 30,
"when": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "job_title"
},
"op": "isAnyOf",
"values": [
"Head of Buying",
"Buyer"
]
}
]
]
}
}
]
}
]
})
create_trigger({
"list_id": "trade_show_leads",
"name": "Ready for a call",
"on": "match",
"conditions": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "blank"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "valid"
}
],
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "isProfile"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "valid"
}
]
]
},
"actions": [
{
"kind": "status",
"status": "Qualified"
}
]
})
create_trigger({
"list_id": "trade_show_leads",
"name": "Qualified → n8n",
"on": "match",
"conditions": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "blank"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "valid"
},
{
"field": {
"kind": "status"
},
"op": "isAnyOf",
"values": [
"Qualified"
]
}
],
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "isProfile"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "valid"
},
{
"field": {
"kind": "status"
},
"op": "isAnyOf",
"values": [
"Qualified"
]
}
]
]
},
"actions": [
{
"kind": "pipeline",
"pipeline": "Sales Call Queue"
}
]
})
create_trigger({
"list_id": "trade_show_leads",
"name": "Find missing contact details",
"on": "match",
"activate": false,
"conditions": {
"groups": [
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "blank"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "blank"
}
],
[
{
"field": {
"kind": "column",
"name": "fit_score"
},
"op": "greaterThanOrEqual",
"values": [
"80"
]
},
{
"field": {
"kind": "reference",
"listId": "hubspot_customers"
},
"op": "isNotIn"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "linkedin_profile_url"
},
"op": "isProfile"
},
{
"field": {
"kind": "contentType",
"key": "mobile_phone"
},
"op": "blank"
}
]
]
},
"actions": [
{
"kind": "enrich",
"fields": [
"mobile_phone",
"linkedin_profile_url"
],
"fill": "empty_only",
"budget_per_record": "25"
}
]
})
add_records({
"list_id": "trade_show_leads",
"records": [
{
"first_name": "Giulia",
"last_name": "Ferri",
"company_name": "Moda Vesuvio",
"job_title": "Buyer",
"industry": "Apparel",
"company_size": "201-500"
},
{
"first_name": "Luca",
"last_name": "Greco",
"company_name": "Tessile Ionio",
"job_title": "Buyer",
"industry": "Apparel",
"company_size": "201-500"
},
{
"first_name": "Sofia",
"last_name": "Costa",
"company_name": "Seta Sicilia",
"job_title": "Buyer",
"industry": "Apparel",
"company_size": "201-500",
"linkedin_profile_url": "linkedin.com/company/seta-sicilia",
"mobile_phone": "+39 000 000 0000"
},
{
"first_name": "Elena",
"last_name": "Rizzo",
"company_name": "Linea Bari",
"job_title": "Marketing Manager",
"industry": "Apparel",
"company_size": "201-500"
}
]
})Fit-Score
CRM-Abgleich über deine freigegebene Kundenliste- Messe-CSV4 Kontakte
- CRM-Abgleich3 neuBereits in HubSpotLuca Greco
- Datenchecks2 ohne BefundManuell prüfenSofia Costa
- Fit-Score ≥ 801 im ZielbereichUnter MindestscoreElena Rizzo
- AnreichernMobilnummer · LinkedIn
- QualifiedMobilnummer gefunden
n8n-AnruflisteGiulia Ferri
Im Video
Einrichtung
So baust du den Ablauf nach.
Eine Messe-CSV, deine ICP-Kriterien und eine freigegebene CRM-Referenzliste. Im Beispiel zählen Branche, Unternehmensgröße und Rolle im Einkauf.
Was kostet der Lauf?
Bei 80 Punkten ist im Beispiel ein Kontakt für die Anreicherung ausgewählt. Die Schätzung liegt bei 5 Credits, höchstens 23 Credits (0,69 € im Pro-Tarif). Im Playground ändern sich Auswahl und Schätzung mit dem Mindestscore. Die Ziel-Pipeline hat einen eigenen Preis.
- Claude Code per Aufruf
Kampagnenliste einrichten
Aktiviere das Verbindungsrecht „Einrichten“. Lass den Agenten die Liste „Messekontakte“, die benötigten Felder und den Status Qualified anlegen.
- ListPlus läuft automatisch
Score berechnen und Kontakte prüfen
Die Modebranche gibt 40 Punkte, mindestens 201 Mitarbeitende und eine Rolle im Einkauf je 30. Prüfe Kontaktdaten und CRM-Treffer. Nur geeignete neue Kontakte kommen für bezahlte Ergänzungen infrage.
- Dein Team manuell in ListPlus
Anreicherung einmal freigeben
Prüfe die Schätzung für die ausgewählten Kontakte und gib die Regel frei. Danach startet die Liste die Suche bei jedem neuen passenden Kontakt selbst.
- ListPlus · n8n läuft automatisch
Anrufbereite Kontakte übergeben
Erst mit nutzbarer Mobilnummer setzt die Listenregel den Status auf Qualified und übergibt die Zeile an die vorhandene Pipeline Sales Call Queue. Ohne Treffer bleibt sie in der Liste.
Mit deinem Agenten
Diesen Auftrag kannst du kopieren.
„Einrichten“ für die Agentenverbindung, geeignete Listenrechte, freigegebene CRM-Referenzliste und eine vorbereitete Webhook-Pipeline zu n8n.
Derselbe Aufruf aus Claude Code, ChatGPT, Cursor oder einem n8n-HTTP-Knoten – MCP und REST bieten dieselben Werkzeuge.
Agenten-Anleitung (.md) ↗Erstelle die Liste „Messekontakte“ mit Status Qualified. Lege eine Fit-Score-Spalte für Modebranche (+40), mindestens 201 Mitarbeitende (+30) und Einkauf (+30) sowie einen Abgleich mit meiner freigegebenen Kundenliste an. Importiere meine Messekontakte und prüfe sie. Schätze fehlende Mobilnummern und LinkedIn-Profile nur für neue, geprüfte Kontakte ab 80 Punkten. Zeige mir erwartete und maximale Credits. Richte die Anreicherung als Listenregel ein. Aktiviere sie nach meiner Budgetfreigabe. Bei nutzbarer Mobilnummer soll die Liste den Status auf Qualified setzen und den Kontakt an die vorhandene Pipeline Sales Call Queue geben.
Werkzeuge und Beispielaufruf
describe_setup · create_list · add_column · add_records · check_list · enrich_records · create_trigger · update_trigger · query_records
describe_setup({})
create_list({"name":"Messekontakte","kind":"contacts","statuses":[{"name":"Qualified"}]})
describe_setup({ list_id: "<new_list_id>" })Mit eigenen Daten starten
Die Liste berechnet Scores und führt eingerichtete Regeln nach dem Setup weiter aus. Externe Rechercheaufträge brauchen weiterhin den Agenten. Ein bestätigter Webhook-Empfang wird im Ziel geprüft.