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Case Study · Eigenes Venture · Agent-Ready-Verzeichnis · Next.js + MCP

Das Verzeichnis, das KI-Agenten wirklich lesen können

anewera macht Schweizer Unternehmen für KI-Agenten sichtbar, verständlich und kontaktierbar — mit Profil-Check, MCP-Schnittstelle und verifizierten Einträgen.

~60 Sek.
Automatisierter Profil-Check
MCP-API
Maschinenlesbare Schnittstelle live
Stripe
Self-Service-Abo mit Zahlungs-Verifizierung
Kurzfassung

anewera (anewera.ch) ist ein Agent-Ready-Unternehmensverzeichnis für die Schweiz, entwickelt und betrieben von loaded.ch auf Next.js. Kernstücke: ein automatisierter Profil-Check, der in rund 60 Sekunden analysiert, was KI-Agenten über eine Website lesen können; eine MCP-Schnittstelle, über die Agenten Profile maschinell abfragen und Unternehmen kontaktieren können; und ein zweistufiges Verifizierungsmodell (Zahlung oder persönlicher Call), das das Verzeichnis spamfrei hält.

Ausgangslage

Das Problem hinter dem Projekt

KI-Agenten übernehmen zunehmend Recherche- und Kontaktaufgaben — aber die meisten Schweizer Unternehmenswebsites sind für Maschinen undurchsichtig: keine strukturierten Leistungsdaten, keine Kontaktfunktionen, die ein Agent bedienen kann. Klassische Verzeichnisse (Listen von Links) lösen das nicht.

Die Produktfrage: Wie sieht ein Verzeichnis aus, dem KI-Agenten vertrauen können? Die Antwort brauchte drei Bausteine — maschinenlesbare Profile (llms.txt, agent.json, MCP), einen Check, der Agent-Readiness messbar macht, und ein Verifizierungsmodell gegen Spam.

Customer Journey

Vom ersten Kontakt bis zum Abschluss — die Mechanik dahinter

01

Check in einer Minute

Website eingeben — die Daytona-Sandbox rendert die Seite, Claude extrahiert die Fakten, der Readiness-Score zeigt: Das können KI-Agenten heute über dieses Unternehmen lesen. Das Tool ist Produkt-Demo und Lead-Mechanik zugleich.

02

Profil-Entwurf statt leerem Formular

Aus der Analyse entsteht automatisch ein vollständiger Profil-Entwurf (menschenlesbar + agent.json) — der Interessent korrigiert, statt bei null zu tippen.

03

Zahlung als Verifizierung

Selbsteintrag: CHF 29/Mt. via Stripe, sofort live — die aktive Zahlung ist der Spam-Filter. Alternativ: kuratierte Gratis-Einladung mit persönlichem Verifizierungs-Call, limitiert auf 30 pro Tag.

04

Von Agenten gefunden und kontaktiert

Das Profil ist ab Publikation über MCP, REST und agent.json abrufbar; Agenten können mit Consent-Gate Offerten anfragen, Termine anstossen oder Fragen stellen — Anfragen landen per Resend beim Unternehmen.

Die Lösung

Was wir gebaut haben

Profil-Check in ~60 Sekunden

Website eingeben, Analyse erhalten: Was können ChatGPT & Co. heute über das Unternehmen lesen? Der Check ist zugleich Produkt-Demo und Lead-Mechanik — er zeigt jedem Unternehmen den eigenen Handlungsbedarf.

MCP-Schnittstelle für Agenten

Profile sind nicht nur HTML: Über die MCP-API (GET /api/mcp) können Claude Code, ChatGPT Agents und alle MCP-Clients Einträge abfragen und Kontaktfunktionen nutzen. Das Verzeichnis ist selbst agent-ready — nicht nur ein Verzeichnis darüber.

Zweistufige Verifizierung

Bezahlte Einträge (Self-Service via Stripe, CHF 29/Mt.) verifizieren sich durch die aktive Zahlung; kostenlose Einträge durch einen persönlichen Verifizierungs-Call, limitiert auf 30 kuratierte Einladungen pro Tag. Kein Spam — bewusstes Architektur-Prinzip, nicht Marketing.

llms.txt + agent.json als Standard

Jedes Profil liefert die maschinenlesbaren Formate mit, die KI-Systeme tatsächlich abrufen — dieselbe Technik, die loaded auf allen eigenen Plattformen einsetzt.

Tech-Stack: Next.jsMCPStripellms.txt
Die Architektur

Wie es wirklich gebaut ist

Der Profil-Check ist das technische Herzstück: Für jede Analyse wird eine ephemere Daytona-Sandbox gestartet — eine isolierte Micro-VM, in der die fremde Website mit headless Chromium gerendert, gescreenshottet und ausgewertet wird. Untrusted Content läuft nie auf der eigenen Infrastruktur. Ein dokumentierter Latenz-Trade-off: Der volle Lighthouse-Audit (~40 Sekunden) wird im Chat-Pfad bewusst übersprungen, damit der Check unter dem Serverless-Zeitlimit bleibt; Fakten plus Screenshot reichen für die Erstdiagnose. Fällt die Sandbox aus, greift ein direkter Fetch-Fallback — das Onboarding bricht nie ab.

Die Extraktion übernimmt Claude Haiku mit einem strikten «nur extrahieren, nie erfinden»-Prompt: Firmendaten, Leistungen, Regionen, Vertrauenssignale werden aus Homepage plus Unterseiten (Kontakt, Impressum, Über-uns) gezogen und zu einem Profil-Entwurf samt Readiness-Score (0–92) verdichtet. Der Score ist kanonisch gespeichert — Chat, Outreach-E-Mail und öffentliche Check-Seite zeigen garantiert dieselbe Zahl.

Die Agenten-Schnittstelle ist dreifach ausgelegt: ein handgeschriebener JSON-RPC-2.0-MCP-Server (acht Tools, von search_companies über read_company_profile bis call_company_function mit Consent-Pflicht), eine parallele REST-API mit publizierter OpenAPI-Spezifikation, und statische Discovery-Dateien (/.well-known/webmcp.json, agents.md, llms.txt, pro Firma agent.json und agent.md). Agenten, die nicht POSTen können, bekommen vorbefüllte klickbare Kontakt-Links — Abdeckung für jede Agenten-Generation.

Der ungewöhnlichste Flow: Ein KI-Agent kann ein Unternehmen eintragen, das ihm nicht gehört. Der Eintrag bleibt unsichtbar und kostenlos, bis der echte Inhaber den per E-Mail zugestellten Stripe-Link klickt — die Zahlung ist gleichzeitig Consent und Verifizierung. Bei Zahlungseingang publiziert der Webhook das Profil und provisioniert automatisch den Dashboard-Zugang. Dual-Domain obendrauf: anewera.ch (Deutsch) und anewera.ai (Englisch) laufen aus einer Codebasis, per Middleware-Rewriting getrennt.

Stack im Detail
Framework
Next.js (App Router), React, Tailwind 4
Analyse-Sandbox
Daytona (ephemere VMs, headless Chromium, Lighthouse)
KI-Extraktion
Claude Haiku (strict JSON, kein Erfinden)
Agenten-API
MCP (JSON-RPC 2.0) + REST mit OpenAPI-Spec
Billing
Stripe Subscriptions (CHF 29/Mt., Pay-Link-Consent)
Datenbank
Supabase (Postgres, RLS, 20+ Tabellen)
E-Mail
Resend (bilingual DE/EN)
Design-Rationale

Warum es so aussieht

Die Gestaltung nutzt Commissioner Variable (Body, mit fein justierten Variable-Font-Achsen) und Space Grotesk fürs Logo auf einer warmen OKLCH-Off-White-Palette — technisch-glaubwürdig, aber nicht kalt. Die Zielgruppe sind Schweizer KMU, die «KI-Agenten» noch für Zukunftsmusik halten: Der Ton ist Sie-Form, konkret, ohne Hype-Vokabular.

Das Produktversprechen («lesbar · auffindbar · kontaktierbar») wird im Interface wörtlich durchdekliniert — inklusive live gerendertem JSON-Beispiel und API-Statuszeile im Hero. Die Website zeigt, was sie verkauft.

Was wir daraus gelernt haben

Verifizierung ist Produktarchitektur, kein Nachgedanke: Ein Verzeichnis, dem KI-Agenten vertrauen sollen, muss Spam strukturell verhindern — deshalb ist die Zahlung selbst der Verifizierungsmechanismus. Und: Ein Tool (Profil-Check) erklärt ein neues Produkt besser als jede Landingpage.

FAQ

Fragen zu diesem Projekt

Mit welchem Stack ist anewera.ch gebaut?
Next.js mit einer eigenen MCP-Schnittstelle, Stripe für Self-Service-Abos und automatisierter Website-Analyse für den Profil-Check. Entwickelt und betrieben von loaded.ch als eigenes Venture — die Technik dahinter gibt es für Kundenprojekte unter /leistungen/agent-readiness/.
Was ist ein Agent-Ready-Profil?
Ein Unternehmensprofil, das KI-Agenten maschinell lesen, verstehen und kontaktieren können: strukturierte Leistungs- und Regionsdaten, llms.txt, agent.json und MCP-Kontaktfunktionen. Der Unterschied zum klassischen Verzeichniseintrag: Agenten können nicht nur finden, sondern handeln.
Kann loaded meine Website agent-ready machen?
Ja — mit WebMCP, OpenHermit, llms.txt und strukturierten Daten, als Teil eines Website-Projekts oder als Agent-Readiness-Paket (CHF 2'900). Details unter /leistungen/agent-readiness/. Der Eintrag bei anewera funktioniert unabhängig davon für jede Website.

Passende Leistung zu diesem Projekt: Agent Readiness

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