Case Study

Content-Automatisierung mit KI: Minuten statt Stunden

Wie eine MCP-Pipeline KI direkt mit WordPress verbindet — recherchieren, schreiben, formatieren, SEO — und jeden Beitrag als Entwurf zur Freigabe ablegt. Im Dauereinsatz auf agentur.purin.dev und dem Techblog stoffl.info.
KI & Automatisierung
MCP
WordPress
GEO
Use Case auf einen Blick

Problem

Ein Blog ist der beste SEO-Motor — und der erste, der einschläft. Pro Beitrag mehrere Stunden Recherche, Text, Formatierung und SEO.

Lösung

Eine MCP-Pipeline verbindet KI direkt mit WordPress: recherchieren, schreiben, formatieren, SEO — und als Entwurf ablegen. Die Freigabe bleibt beim Menschen.

Ergebnis

Vom Thema zum freigabefertigen, SEO-optimierten Entwurf in unter 3 Minuten. Im Dauerbetrieb auf zwei Seiten (agentur.purin.dev & stoffl.info).

ROI

Aus Stunden pro Beitrag werden Minuten. Ein täglicher Task schlägt sogar Themen vor — der Blog läuft, statt zu verstauben.
Auf einen Blick

Projekt in Zahlen & Fakten

Branche

Agentur / Content & Marketing

Leistung

KI-Content-Pipeline via MCP

Tech-Stack

MCP · WordPress · Bricks · Gutenberg · Rank Math · lokale Open-Source-Modelle

Einsatz

Jeder Beitrag auf agentur.purin.dev + Techblog stoffl.info
Die Ausgangslage

Der beste SEO-Motor — und der erste, der stirbt

Ein Blog ist der beste SEO-Motor, den eine Website haben kann — und gleichzeitig der erste, der stirbt. Jeder Beitrag bedeutet Recherche, Schreiben, Formatieren, Bilder, Alt-Texte, SEO-Title, Meta-Description, Kategorien und interne Links. Das summiert sich pro Artikel schnell auf mehrere Stunden — der Grund, warum so viele Firmenblogs nach drei Beiträgen verstauben.

Die Frage war nie, ob KI Texte schreiben kann — das kann sie. Die eigentliche Hürde liegt dazwischen: der Weg vom KI-Rohtext bis zum fertig veröffentlichten, sauber formatierten und SEO-optimierten Beitrag im CMS. Genau dort steckt die Fleißarbeit, die niemand machen will und die jede Content-Routine ausbremst.

Gesucht war deshalb kein weiteres Schreibwerkzeug, sondern ein durchgängiger Prozess — von der Idee bis zum freigabefertigen Entwurf, ohne Copy-Paste, und mit dem Menschen fest in der Kontrolle.

Die Ziele

Was die Pipeline leisten musste

Durchgängiger Prozess

Von der Recherche bis zum fertigen Entwurf in einem Durchlauf, ohne Medienbrüche.

Mensch entscheidet

Nichts wird ohne Freigabe veröffentlicht — Entwurf statt Auto-Publish.

SEO & GEO eingebaut

Jeder Beitrag ist von Anfang an für klassische Suche und KI-Suchen optimiert.

DSGVO-konform

Bei sensiblen Themen läuft die KI rein lokal — keine Cloud.
Der Lösungsweg

Vom Thema zum freigabefertigen Beitrag — in vier Schritten

So sieht die Pipeline aus: Vier Schritte laufen automatisch über MCP, dann kommst du ins Spiel. Erst nach deiner Freigabe geht ein Beitrag online.

1 · MCP-Anbindung

Die KI bekommt über das Model Context Protocol Schreibrechte in WordPress — sie legt Beiträge an, setzt Felder und lädt Medien. Kein Copy-Paste aus dem Chat.

2 · Recherche & Text

Sie recherchiert das Thema mit aktuellen Quellen und schreibt den Beitrag — formatiert als natives Bricks- bzw. Gutenberg-Markup, nicht als Roh-HTML.

3 · SEO, Medien & Struktur

SEO-Title, Meta-Description und Schema laufen über Rank Math, dazu Kategorien, interne Links und Alt-Texte — von Anfang an GEO-fähig strukturiert.

4 · Entwurf zur Freigabe

Der fertige Beitrag landet als Entwurf — nie live. Du prüfst Fakten und Ton und gibst per Klick frei.
Automatisiert · KI über MCP
1 · Recherche
→
2 · Schreiben & Format
→
3 · SEO & Medien
→
4 · Entwurf im CMS
↓
Du prüfst & gibst frei
→
Veröffentlicht ✓
↺ Korrektur: Freigabe führt bei Bedarf zurück zu „Schreiben & Format“.
📸 Screenshot einfügen: Claude-Chat mit MCP — sichtbar die Schritte „Seite gelesen“, „Alt-Texte ergänzt“, „SEO gesetzt“, „Als Entwurf gespeichert“.
📸 Screenshot einfügen: WordPress-Beitragsübersicht mit dem KI-Beitrag in der Status-Spalte „Entwurf“.
Herausforderungen

Wo es knifflig wurde

Formattreue ins CMS

KI liefert gern Roh-HTML oder Markdown. Die Pipeline schreibt stattdessen sauberes, natives Bricks- und Gutenberg-Markup — sonst bricht das Layout.

Fakten statt Halluzination

KI erfindet im Zweifel Details. Deshalb sitzt die Freigabe bewusst beim Menschen: Jeder Entwurf wird gegen die Quellen geprüft, bevor er online geht.

Datenschutz ohne Cloud

Für heikle Themen läuft die Generierung komplett lokal — auf einer eigenen Workstation mit Open-Source-Modellen. Keine Cloud, keine Datenweitergabe.
Das Ergebnis

Aus Stunden werden Minuten — mit Mensch am Steuer

< 3 Min

bis freigabefertig

2

Seiten im Dauerbetrieb

100%

menschliche Freigabe

GEO

von Anfang an strukturiert

Jeder Beitrag auf agentur.purin.dev entsteht heute über diese Pipeline — vom Thema bis zum fertig strukturierten Entwurf in unter drei Minuten. Einzig das Beitragsbild lädst du noch selbst hoch; generiert wird es bereits. Ein täglicher Recherche-Task schlägt von sich aus neue Themen vor. Dasselbe System läuft auf dem Techblog stoffl.info — und genauso bei dir. Gelebte Digitalisierung statt Folien über KI: ein laufendes System, das ich täglich selbst nutze.

Übrigens: Das hier ist die laufende Content-Pipeline. Wie diese Agentur-Website selbst KI-gestützt über MCP gebaut wurde, zeigt die Case Study Website mit KI gebaut.

Zum Nachbauen

So gehst du es an (grob)

Die Methode kannst du übernehmen — den fertigen MCP-Workflow (meine Eigenentwicklung) richte ich dir ein. Worauf es ankommt:
  • Erst den Prozess manuell sauber durchspielen, dann automatisieren — zu früh automatisiert skaliert nur Fehler.
  • MCP statt Copy-Paste: Die KI bekommt klar abgegrenzte Schreibrechte für Beiträge, SEO-Felder und Medien — kein direkter Datenbankzugriff.
  • Natives Markup erzwingen (Bricks/Gutenberg), kein Roh-HTML — sonst bricht das Layout.
  • Entwurf statt Auto-Publish: Nichts geht ungeprüft online.
  • Fakten gegen die Quellen prüfen — im Zweifel halluziniert die KI.
  • Heikle Daten? Die KI lokal laufen lassen, keine Cloud.
📸 Screenshot einfügen: der geplante tägliche Recherche-Task (Task-/Cron-Übersicht) — sichtbar Zeitplan und letzter erfolgreicher Lauf.
Tech-Stack

Eingesetzte Technologien

MCP
WordPress
Bricks
Gutenberg
Rank Math
Open-Source-Modelle (Ollama)
Lokale KI-Workstation

Das Rückgrat ist eine MCP-Anbindung an WordPress: Die KI bekommt klar abgegrenzte Lese- und Schreibrechte für Beiträge, SEO-Felder, Medien und Kategorien — kein direkter Datenbankzugriff, keine Plugins von der Stange. SEO läuft über Rank Math, die Formatierung nativ in Bricks und Gutenberg. Wiederkehrende Aufgaben wie die tägliche Themen-Recherche laufen als geplante Tasks. Und wo Daten heikel sind, übernimmt eine lokale Installation mit Open-Source-Modellen.

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