Einleitung: Was steckt hinter dem Hype um KI-Integration in HubSpot?
HubSpot ist für meine Kunden das Herzstück ihrer Vertriebs- und Marketingprozesse. Doch mit dem Aufkommen generativer KI erweitern sich die Spielregeln: Warum Informationen manuell suchen, wenn ein KI-Assistent sie direkt aus HubSpot ziehen kann? Genau hier kommen Connectors und das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel. Zwei unterschiedliche Wege, um KI tief in deine HubSpot-Nutzung zu integrieren. Doch welcher passt besser zu deinem Setup?
Was sind Connectors?
Connectors sind vorgefertigte Schnittstellen zwischen ChatGPT und Tools wie HubSpot, Google Drive oder OneDrive. Sie ermöglichen es, dass ChatGPT Informationen aus diesen Anwendungen in Echtzeit abruft. Dabei greifen sie nur auf Daten zu, für die du auch regulär eine Berechtigung hast. Das heißt konkret: Du kannst ChatGPT fragen, „Was ist der aktuelle Status von Lead X in HubSpot?“ und bekommst eine Antwort mit Quelle.
Wichtig: Connectors sind aktuell auf lesenden Zugriff beschränkt. ChatGPT kann also Informationen abrufen und analysieren, aber keine Daten in HubSpot schreiben oder verändern.
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
MCP ist ein offener Standard, entwickelt von Anthropic, um KI-Modelle mit nahezu jeder externen Datenquelle zu verbinden. Stell es dir wie einen universellen Adapter vor: Statt eine spezielle Schnittstelle für jedes Tool zu bauen, spricht deine KI einfach "MCP" – und ein entsprechender MCP-Server sorgt für die Verbindung zur Datenquelle.
Mit MCP kannst du nicht nur lesen, sondern auch Aktionen ausführen: Tickets erstellen, Kontakte aktualisieren, Workflows auslösen. Auch HubSpot kann über MCP angebunden werden, besonders dann, wenn komplexe oder individuelle Prozesse im Spiel sind.
Direkter Vergleich: Connector vs. MCP
| Kriterium | Connector | MCP |
|---|---|---|
| Einfachheit | Plug & Play in ChatGPT | Einmalige IT-Einrichtung notwendig |
| Datenzugriff | Nur lesend | Lesen & Schreiben |
| Anpassbarkeit | Begrenzt auf OpenAI-Angebote | Komplett flexibel, auch für eigene Systeme |
| Sicherheit | Vertrauen in OpenAI erforderlich | Volle Kontrolle, Self-Hosting möglich |
| Einsatzbereich | Standard-SaaS wie HubSpot, Drive | Auch für Spezial- oder Legacy-Systeme |
Wann ist was sinnvoll?
- Connector: Wenn du mit Standard-Use-Cases arbeitest und schnell Ergebnisse brauchst.
- MCP: Wenn du komplexe HubSpot-Workflows automatisieren oder unternehmensspezifische Tools einbinden willst.
- Hybrid: Die clevere Kombi: Connector fürs Tagesgeschäft, MCP für strategische Projekte.
Wie passt Breeze von HubSpot ins Bild?
Breeze ist HubSpots eigener KI-Assistent. Er nutzt ausschließlich die HubSpot-Daten und bleibt innerhalb des Kosmos. Das macht ihn stark, wenn es um tiefes CRM-Verständnis geht. Aber: Breeze kann (noch) nicht auf externe Datenquellen zugreifen und ist funktional limitiert im Vergleich zu ChatGPT plus Connector oder MCP. Wer also HubSpot mit weiteren Tools verknüpfen will, kommt um Connector oder MCP nicht herum.
Fazit: Dein nächster Schritt zur smarten KI-Integration
Connectors bieten dir einen schnellen, unkomplizierten Einstieg in die Welt der KI-unterstützten HubSpot-Nutzung. MCP hingegen ist dein Werkzeug für langfristige Unabhängigkeit und tiefgreifende Prozessintegration. Beide Technologien haben ihre Berechtigung – und kombiniert entfalten sie ihr volles Potenzial.
Und jetzt?
Welche HubSpot-Daten wären für deine KI besonders hilfreich? Gibt es interne Systeme, die du gerne anschließen würdest? Denk darüber nach und starte mit einem Pilotprojekt. Denn nur, wer anfängt, kann auch lernen.
