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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge People Data Labs mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
Gib deiner KI B2B-Daten zu Personen und Unternehmen von People Data Labs: Personen oder Firmen aus E-Mail, Profil oder Website anreichern, Personen anhand loser Angaben identifizieren, Personen und Firmen per SQL suchen, das Unternehmen hinter einer IP-Adresse finden und Namen, Orte und Jobtitel bereinigen.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für People Data Labs
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → People Data Labs klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
People Data Labs
Gib deiner KI B2B-Daten zu Personen und Unternehmen von People Data Labs: Personen oder Firmen aus E-Mail, Profil oder Website anreichern, Personen anhand loser Angaben identifizieren, Personen und Firmen per SQL suchen, das Unternehmen hinter einer IP-Adresse finden und Namen, Orte und Jobtitel bereinigen.
Einrichtung
- Registriere dich unter
https://dashboard.peopledatalabs.com. Der Free-Plan braucht keine Karte. - Öffne im Dashboard API Keys und kopiere den Key.
- Füge ihn in
PEOPLE_DATA_LABS_API_KEYein und installiere den Connector. Der Key geht nur an People Data Labs. - Starte mit einem kostenlosen Tool wie
people_data_labs_autocompleteoder einem der Cleaner: Sie verbrauchen keine Credits.
Personenbezogene Daten und DSGVO: Personenergebnisse beschreiben echte Menschen: Namen, Arbeitgeber, Werdegang, Orte und je nach Plan E-Mail-Adressen und Telefonnummern. Nutze sie nur für einen Zweck, den du begründen kannst, etwa B2B-Vertrieb oder Recruiting auf Basis des berechtigten Interesses, speichere nur, was du brauchst, und denk daran, dass Menschen in der EU ein Recht auf Information und Widerspruch haben. Schlag keine Privatpersonen aus Neugier nach und kombiniere keine Ergebnisse, um jemanden über deinen erklärten Zweck hinaus zu profilieren. Der Connector gibt der KI dieselben Regeln mit.
Abgerechnet über deine eigenen PDL-Credits: Abfragen verbrauchen die monatlichen Credits deines People-Data-Labs-Kontos (Free-Plan: bis zu 100 pro Monat; Pro ab 98 $ pro Monat mit 350 Credits und mehr), getrennt gezählt pro API:
- Personen- und Firmenanreicherung, IP-Anreicherung und Jobtitel-Anreicherung: 1 Credit nur bei einem Treffer. Kein Treffer (404) ist kostenlos.
- Person identify: 1 Credit pro Aufruf, auch wenn nichts gefunden wird, egal wie viele Profile zurückkommen.
- Personen- und Firmensuche: 1 Credit pro zurückgegebenem Datensatz. Der Connector fragt standardmäßig 1 Datensatz ab, und die KI prüft
total, bevor sie mehr holt. - Cleaner für Firmen, Orte und Schulen sowie Autocomplete: kostenlos (Cleaner bis zu 10.000 Aufrufe pro Monat, Autocomplete 1.000 pro Tag bei Self-Serve-Plänen).
Vor einer Suche mit großem size oder einer langen Reihe von Abfragen fragt dich die KI.
Was er kann: eine Person aus einer E-Mail-Adresse, einer Telefonnummer mit Ländervorwahl, einer LinkedIn-URL oder einem Namen plus Firma, Schule oder Ort anreichern und nur für Treffer zahlen, die das Gewünschte enthalten (zum Beispiel eine E-Mail-Adresse); bis zu 20 Kandidaten aus losen Angaben identifizieren; Personen und Firmen per SQL (SELECT * FROM person WHERE ...) oder Elasticsearch-Query suchen; eine Firma über Website, Namen, Profil oder Börsenkürzel anreichern; das Unternehmen hinter einer IP-Adresse finden, etwa bei einem Website-Besucher; und ähnliche Titel und Skills zu einem Jobtitel liefern. Werte in PDL sind kleingeschrieben, deshalb ermittelt die KI vor einer Suche mit Autocomplete und den Cleanern die genauen Titel, Firmen und Orte.
Rate Limits (Standard): Anreicherung 100 pro Minute im Free-Plan und 1.000 in bezahlten Plänen (Firmenanreicherung 10 pro Minute im Free-Plan); Identify, Suchen und Cleaner 10 pro Minute.
Häufige Fehler: 404 heißt kein Treffer: keine fehlerhafte Anfrage und, außer bei Identify, kostenlos. 401: Der Key ist falsch, widerrufen oder fehlt. 402: Die Credits dieser API sind für den Monat aufgebraucht; wechsle den Plan oder warte auf das Zurücksetzen. 400: zu wenige Angaben (zum Beispiel ein Name ohne Firma oder Ort), eine fehlerhafte SQL- oder Elasticsearch-Query oder eine IP-Adresse, die zu einem Hosting-Anbieter oder Proxy gehört. 429: zu viele Aufrufe pro Minute; warte und versuch es erneut.
Der Connector unterstützt keine Bulk-Anreicherung, kein Personen-Changelog, keine Suche nach Stellenanzeigen, keine Skill-Anreicherung, keine Preview-APIs und keine Sandbox.
Voraussetzungen: PEOPLE_DATA_LABS_API_KEY
Connector lokal installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Öffne http://localhost:3000/connectors/store, wähle People Data Labs und trage die unter Voraussetzungen aufgelisteten Variablen ein.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
people_data_labs_enrich_person | Find one person in People Data Labs from what you know about them and get their profile: name, current job title and company, work history… |
people_data_labs_identify_person | Find up to 20 people who could match loose information (for example only a name and a city), ranked by match score, when… |
people_data_labs_search_people | Search the People Data Labs person dataset with SQL or an Elasticsearch query, e.g. everyone with a given job title at a company or in a… |
people_data_labs_enrich_company | Find one company in People Data Labs and get its profile: name, website, industry, size and employee count, founding year, headquarters and… |
people_data_labs_search_companies | Search the People Data Labs company dataset with SQL or an Elasticsearch query, e.g. software companies in Germany with 51 to 200 employees |
people_data_labs_clean_company | Normalize a messy company name, website or profile URL to PDL's canonical company: name, website, linkedin_url, size, industry, location… |
people_data_labs_clean_location | Normalize free-text location to PDL's canonical form: name, locality, region, country, continent and geo coordinates, as used by the… |
people_data_labs_clean_school | Normalize a school or university name, website or profile URL to PDL's canonical school: name, type, website, location, profiles and the… |
people_data_labs_autocomplete | Suggest the exact values PDL uses for a field, from a few letters, with how many person records carry each: companies, schools, titles… |
people_data_labs_enrich_job_title | Clean a job title and get up to five similar titles and the most relevant skills for it, from PDL's resume data, e.g. for widening a people… |
people_data_labs_enrich_ip | Find the company behind an IP address (for example a website visitor) and optionally its location and network metadata (mobile, hosting… |
Beispiel-Prompts
- „Schlag das Unternehmen hinter northwind-logistics.com nach: Branche, Mitarbeiterzahl, Hauptsitz und Gründungsjahr.“
- „Wie viele Einkaufsleiter arbeiten bei Logistikfirmen in Deutschland mit 51 bis 200 Mitarbeitern? Sag mir zuerst die Gesamtzahl und zeig mir dann 5.“
- „Welches Unternehmen steckt hinter der IP-Adresse 203.0.113.42, die heute unsere Preisseite besucht hat?“
- „Ein Lead hat mit [email protected] eine Demo gebucht. Was ist ihr aktueller Jobtitel und bei welcher Firma arbeitet sie?“
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