Wie postmakr funktioniert.
Von der Idee bis zum veröffentlichten Beitrag: Diese Seite erklärt das System dahinter, inklusive MCP-Anbindung und der kompletten Tool-Referenz für dein KI-Modell.
Was ist postmakr?
postmakr ist die Content-Plattform, die alles rund um die Social-Media-Beiträge deiner Marke zusammenhält: Ideen, Entwürfe, Freigabe, Planung und Veröffentlichung für Instagram und TikTok, ob Karussell, Reel oder Story. Das Besondere: postmakr erstellt die Beiträge nicht selbst, sondern arbeitet über das offene Model Context Protocol (MCP) mit dem Modell zusammen, das du sowieso schon nutzt: Claude, GPT, Gemini oder ein anderes. Deine KI erstellt, postmakr organisiert und postet.
Jede Marke bekommt einen eigenen Workspace. Darin leben ihr Styleguide, ihre Ideen, ihr Beitragsarchiv und ihre Learnings, also alles, was dein KI-Modell braucht, um Beiträge zu bauen, die wirklich nach deiner Marke aussehen. Von einem Login aus kannst du mehrere Workspaces führen, etwa einen je Kundenmarke. Und die härteste Regel des Systems: Nichts geht live ohne deine Freigabe.
Für wen sich das lohnt, zeigen die Anwendungsfälle, und wie sich postmakr von Planungs-Tools und reinen KI-Bildgeneratoren unterscheidet, steht unter Was postmakr anders macht. Die wichtigsten Begriffe erklärt das Glossar.
So arbeitet das System
postmakr denkt in zwei ineinandergreifenden Kreisläufen. Der Produktions-Loop bringt Beiträge von der Idee bis zur Veröffentlichung, der Lern-Loop holt die Zahlen jedes Beitrags zurück ins System.
Der Produktions-Loop
- Ideen: Sie kommen von deiner KI oder von dir. Bei jeder Idee entscheidest du: umsetzen, merken oder verwerfen. Gemerkte Ideen gehen nicht verloren, auch wenn du gerade keine Zeit hast.
- Erstellung: Setzt du eine Idee um, baut dein KI-Modell daraus einen kompletten Beitrag: Texte, Slides, Rendering, gestützt auf Styleguide und ähnliche Beiträge aus dem Archiv.
- Freigabe: Du siehst den fertigen Entwurf im Dashboard, passt bei Bedarf die Caption an und gibst ihn frei, oder du lässt ihn von deinem KI-Modell überarbeiten.
- Veröffentlichen: Der freigegebene Beitrag wandert ins Archiv, und zum geplanten Termin veröffentlicht postmakr ihn über deine verbundenen Kanäle.
Der Lern-Loop
- Performance: Aufrufe, Likes, Retention: Die Kennzahlen jedes veröffentlichten Beitrags fließen zurück.
- Analyse: Aus den Zahlen werden Muster: Welche Hooks ziehen? Wo springen Leute ab?
- Learnings: Die Erkenntnisse bekommt deine KI bei der nächsten Idee und der nächsten Erstellung mit. Jeder Beitrag macht den nächsten besser.
Die Funktionen im Detail
Ideen
Ideen sind der Anfang von allem: Sie halten fest, was du als Nächstes posten könntest. Sie kommen von deiner KI, die mit dem geführten Ablauf start_ideas Vorschläge für deine Marke entwickelt, oder von dir selbst, wenn dir etwas einfällt.
Bei jeder Idee entscheidest du: umsetzen, merken oder verwerfen. Gemerkte Ideen bleiben liegen, bis du sie brauchst, und verworfene verschwinden aus der Liste. Setzt du eine Idee um, baut deine KI daraus den Beitrag und legt ihn als Entwurf an, den du wie jeden anderen prüfst und freigibst.
Mit der Zeit werden die Vorschläge treffender, weil deine KI die Learnings aus der Analyse kennt und bei jeder neuen Idee berücksichtigt.
Alle Formate nach deinem Formatkatalog
postmakr produziert gegen einen Formatkatalog: Karussell, animiertes Karussell, Reel, Story oder Sharepic. Jedes Format bringt eine eigene Spezifikation für Aufbau, Slide-Anzahl und Dramaturgie mit. Das KI-Modell wählt nicht frei drauflos, sondern baut entlang dieser Spezifikation, damit jeder Beitrag den Stil deiner Marke trifft.
Fertig heißt dabei nicht eingefroren: Bis zur Freigabe lässt du jeden Entwurf überarbeiten, indem du deinem KI-Modell sagst, was sich ändern soll. Die Caption passt du im Dashboard auch direkt von Hand an, frühere Dateiversionen lassen sich wiederherstellen, und gerendert wird auf dem Server, als MP4 oder als PNG, gebündelt als ZIP zum Herunterladen.
Dein eigenes KI-Modell
postmakr bringt bewusst kein eigenes KI-Modell mit. Stattdessen verbindet sich das Modell, das du sowieso schon bezahlst (Claude, GPT, Gemini oder ein anderes) über das offene Model Context Protocol mit deinem Workspace. Das hat drei Vorteile: Du bezahlst keine doppelten KI-Kosten, deine Inhalte laufen über dein eigenes Konto, und du entscheidest, welchem Modell du vertraust.
postmakr speichert dabei keine fremden API-Schlüssel. Die Verbindung läuft über einen Workspace-eigenen Zugangsschlüssel, den du im Dashboard erzeugst und jederzeit widerrufen kannst. Wie die Verbindung technisch funktioniert, steht im Kapitel MCP verstehen.
Team-Workspaces
Jede Marke lebt in einem eigenen Workspace mit eigenem Styleguide, eigenen Ideen, eigenem Archiv und eigenen Learnings. Nichts vermischt sich. Eine Agentur kann so zehn Kundenmarken parallel führen, ohne dass der Ton der einen in die Beiträge der anderen rutscht.
Innerhalb eines Workspace arbeiten mehrere Personen zusammen: Jeder Zugang hat seinen eigenen Schlüssel, produziert mit seinem eigenen KI-Konto und sieht nur die Workspaces, die ihn betreffen. Die Freigabe bleibt dabei ein eigener, klar definierter Schritt im Dashboard, und ihr legt im Team fest, wer ihn übernimmt.
Performance-Lernen
Nach der Veröffentlichung fängt die zweite Hälfte des Systems an. Die Kennzahlen jedes Beitrags (Aufrufe, Likes, Kommentare, Shares, Abspringpunkte) fließen zurück in den Workspace und werden in der Analyse zu Mustern verdichtet: Welche Hook-Typen ziehen bei deinem Publikum? Welche Formate laufen? An welcher Slide steigen Leute aus?
Aus den Mustern werden Learnings, und die landen genau dort, wo die nächste Produktion beginnt: im Kontext, den dein KI-Modell bei der nächsten Idee und der nächsten Erstellung mitbekommt. So wird das System mit jedem veröffentlichten Beitrag ein Stück treffsicherer, nicht als Blackbox, sondern nachlesbar im Dashboard.
MCP verstehen
Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, der KI-Modellen einen einheitlichen Weg gibt, mit externen Systemen zu sprechen, oft beschrieben als „USB-C für KI-Anwendungen". Statt für jedes Werkzeug eine eigene Integration zu bauen, verbindet sich dein KI-Modell einmal per MCP und kann dann alles nutzen, was der Server anbietet.
postmakr ist so ein MCP-Server. Dein KI-Modell (der MCP-Client, z. B. Claude im Terminal oder in der App) verbindet sich mit deinem Workspace und bekommt drei Dinge:
- Tools: Aktionen, die das Modell ausführen kann: Ideen speichern, Entwürfe speichern, Slides rendern, Workflows starten. Alle 30 stehen unten in der Referenz.
- Kontext: Styleguide, Formatkatalog, Archiv und Learnings deiner Marke, damit der Beitrag klingt wie du.
- Workflows: Geführte Abläufe wie die Ideensuche mit
start_ideasoder/create, die das Modell Schritt für Schritt durch die Produktion führen.
Alle genannten Marken und Logos sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. Keine Partnerschaft impliziert.
Tool-Referenz
Diese 30 Tools stellt dein Workspace dem verbundenen KI-Modell über MCP bereit. Du musst sie nicht auswendig kennen, denn dein Modell wählt sie selbst. Aber sie zeigen genau, was das System kann.
Kontext & Archiv
get_workspace_context | Liefert den Überblick über den Workspace: Marke, Styleguide, Formatkatalog und aktuelle Learnings. |
update_workspace_context | Aktualisiert den Kontext des Workspace, den deine KI bei jeder Erstellung mitbekommt. |
update_brand | Aktualisiert Marke und Styleguide des Workspace. |
get_reference_posts | Findet die zwei bis drei ähnlichsten bereits veröffentlichten Beiträge zu einem Thema, als Stilvorlage für den neuen. |
archive_search | Durchsucht das komplette Beitragsarchiv nach Thema, Hook oder Format. |
Ideen
list_ideas | Listet die Ideen des Workspace mit ihrem Status: offen, gemerkt oder umgesetzt. |
save_idea | Speichert eine neue Idee im Workspace, damit du sie umsetzen, merken oder verwerfen kannst. |
Vorbilder
save_reference | Legt einen Beitrag von anderen, der dir gefällt, als Vorbild ab, zusammen mit der Analyse deiner KI und dem, was übernommen werden soll. Die Bilder fügst du im Dashboard hinzu. |
list_references | Listet die Vorbilder des Workspace, auf Wunsch gefiltert nach Stichwort oder Format. |
get_reference | Holt ein Vorbild mit Analyse und bis zu sechs Bildern, damit deine KI es vor dem Erstellen ansehen kann. |
Entwürfe
list_drafts | Listet alle aktuellen Entwürfe mit ihren Dateien. |
save_draft | Speichert eine Datei in einem Entwurf: Texte, Slides, Captions. |
read_draft | Liest eine Datei aus einem Entwurf, etwa um sie zu überarbeiten. |
Rendering
render_slide | Rendert eine Slide zu einem fertigen PNG in Beitragsauflösung. |
start_animation_render | Startet das Rendern einer animierten Slide als Video (MP4). |
check_render_status | Fragt den Status eines laufenden Video-Renderings ab. |
Serienformate
list_templates | Listet die gespeicherten Templates für Serienformate mit Name, Feldern und Ursprungsbeitrag. |
create_template | Speichert einen bestehenden Beitrag als Template für eine wiederkehrende Serie, bei der sich nur Datum, Ausgabe oder Thema ändern. |
create_from_template | Legt aus einem Template eine neue Ausgabe als Entwurf an und sagt genau, welche Stellen auf die neuen Werte zu ändern sind. |
Sounds & Material
find_sounds | Sucht passende Sounds für ein Reel nach Stimmung, Klang oder Bild. |
suggest_sounds | Schlägt Sounds zu einem fertigen Entwurf vor. |
find_footage | Durchsucht dein Lager mit Rohvideos nach passenden Szenen. |
use_footage | Holt einen Clip aus dem Lager in einen Entwurf. |
check_reel_sound | Hörcheck für ein fertiges Reel: prüft Schnitte, Lautheit und ob die Stimme zum Text passt. |
Workflows
start_onboarding | Startet das Onboarding: Deine KI liest die Website deiner Marke und legt Marke und Styleguide an. |
start_ideas | Startet den geführten Ablauf, in dem deine KI Ideen für die nächsten Beiträge entwickelt und speichert. |
start_create | Startet die geführte Erstellung eines Beitrags, wahlweise aus einer Idee (idee=<id>), inklusive Format-Spezifikation und Referenzen. |
start_revise | Startet die Überarbeitung eines bestehenden Entwurfs nach deinem Feedback. |
start_approve | Startet den Freigabe-Check: letzte Qualitätskontrolle vor der Veröffentlichung. |
approve_post | Archiviert den freigegebenen Beitrag und macht ihn bereit für die Veröffentlichung. |
Sicherheit & Daten
postmakr ist für Marken gebaut, die ihre Inhalte ernst nehmen. Deshalb gelten ein paar harte Grundsätze:
- Strikt getrennte Workspaces: Jede Marke lebt in ihrem eigenen, abgeschotteten Datenbereich. Niemand sieht die Entwürfe, das Archiv oder die Zahlen einer anderen Marke, auch nicht versehentlich.
- Ein zentraler Login: Die Anmeldung läuft über einen eigenen, selbst gehosteten Identitätsdienst (Keycloak). Dein Konto gehört dir, Passwörter landen nie in der Anwendung selbst.
- Keine fremden API-Schlüssel: Dein KI-Modell läuft über dein eigenes Konto. postmakr speichert dafür keine Schlüssel von Drittanbietern, sondern nur den Workspace-Zugangsschlüssel, den du selbst erzeugst und jederzeit widerrufen kannst.
- Hosting in Deutschland: Die Plattform läuft auf Servern in Deutschland, mit täglichen Backups aller Workspaces.
- Deine Inhalte gehören dir: Alles, was in deinem Workspace entsteht (Beiträge, Medien, Learnings), bleibt dein Eigentum und lässt sich jederzeit exportieren.
Häufige Fragen
Brauche ich ein eigenes KI-Abo?
Ja. postmakr bringt bewusst kein eigenes KI-Modell mit, sondern arbeitet mit dem Abo, das du schon hast (Claude, GPT, Gemini oder ein anderes). Dadurch zahlst du keine doppelten KI-Kosten, und deine Inhalte laufen über dein eigenes Konto.
Was kann ich im Dashboard ohne KI erledigen?
Alles rund um Prüfung und Veröffentlichung: Du siehst jeden Entwurf, passt die Caption von Hand an, gibst frei, planst den Termin im Kalender und lässt den Beitrag als MP4 oder PNG rendern und als ZIP herunterladen. Das Rendern übernimmt der Server, egal ob du es im Dashboard anstößt oder dein KI-Modell es per Tool auslöst. Änderungen an den Slides selbst übernimmt dein KI-Modell.
Kann mein Team mitarbeiten?
Ja. Ein Workspace kann mehrere Zugänge haben: Jede Person arbeitet mit ihrem eigenen Login und ihrem eigenen KI-Konto am selben Markenauftritt, mit klaren Freigabewegen.
Veröffentlicht postmakr direkt auf Instagram und TikTok?
Freigegebene Beiträge planst du im Kalender. Hast du den Kanal in deinem Workspace verbunden, veröffentlicht postmakr den Beitrag zum geplanten Termin automatisch. Für Kanäle, die nicht verbunden sind, bleibt der Termin eine Erinnerung, und du lädst den gerenderten Beitrag selbst hoch. Veröffentlicht wird in jedem Fall nur, was du freigegeben hast.
Was kostet postmakr in der Beta?
Nichts. Während der Beta-Phase testest du alles kostenlos. Faire Preise kommen danach, und wer früh dabei war, bekommt Sonderkonditionen.
Verbinden & loslegen
Die Verbindung ist in wenigen Minuten eingerichtet:
- 1. Zugang und Workspace: Du fragst den Beta-Zugang an, und wir richten deinen Workspace gemeinsam mit dir ein. Beim Onboarding liest deine KI deine Website und legt Marke und Styleguide an.
- 2. KI-Modell verbinden: Trag den postmakr-MCP-Server in deinem KI-Client ein, zum Beispiel in Claude Code im Terminal oder in Claude Desktop. Die Anmeldung läuft per Browser-Login. Nur Clients ohne Browser-Login brauchen einen API-Key, den du im Dashboard unter „Verbindung & API-Keys“ erzeugst. Alle Varianten stehen auf der MCP-Seite.
- 3. Produzieren: Lass dir von deiner KI Ideen vorschlagen und entscheide, welche du umsetzt, dann baut dein Modell mit
/createden Beitrag. Freigeben tust am Ende immer du, im Dashboard.
Eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Beispielen steht unter Beiträge mit KI erstellen.