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mcp-hubspot

一个连接AI助手与HubSpot CRM数据的MCP服务器,提供联系人、公司和互动数据访问,内置向量存储和缓存机制优化性能。

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README

🚀 虎牙HubSpot MCP服务器

本项目是一个模型上下文协议(MCP)服务器,可让AI助手与HubSpot CRM数据进行交互。它将AI模型与HubSpot账户相连接,能直接访问联系人、公司和互动数据。内置的向量存储和缓存机制,可突破HubSpot API限制,提升响应速度。

🚀 快速开始

先决条件

您需要拥有具备以下权限的HubSpot访问令牌:

  • crm.objects.contacts(读写)
  • crm.objects.companies(读写)
  • sales-email-read

快速安装

# 通过Smithery安装(推荐)
npx -y @smithery/cli@latest install mcp-hubspot --client claude

# 或直接拉取Docker镜像
docker run -e HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token buryhuang/mcp-hubspot:latest

Docker配置

在Claude桌面中手动配置:

{
  "mcpServers": {
    "hubspot": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
        "-v", "/path/to/storage:/storage",  # 可选持久化存储
        "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
      ]
    }
  }
}

构建Docker镜像

要在本地构建Docker镜像:

git clone https://github.com/buryhuang/mcp-hubspot.git
cd mcp-hubspot
docker build -t mcp-hubspot .

对于多平台构建:

docker buildx create --use
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 .

✨ 主要特性

  • 直接CRM访问:可将Claude和其他AI助手直接连接到您的HubSpot数据,无需中间步骤。
  • 上下文保留:借助FAISS进行语义搜索,能在先前的交互中检索信息。
  • 零配置:通过简单的Docker部署即可轻松完成安装。

💻 使用示例

基础用法

以下是一些示例提示:

从这个LinkedIn个人资料创建HubSpot联系人和公司:
[粘贴LinkedIn个人资料文本]
我的管道最近有什么动向?

📚 详细文档

可用工具

该服务器提供了以下用于HubSpot管理和数据检索的工具: | 工具 | 目的 | |------|---------| | hubspot_create_contact | 创建具有重复项预防功能的联系人 | | hubspot_create_company | 创建具有重复项预防功能的公司 | | hubspot_get_company_activity | 检索特定公司的活动记录 | | hubspot_get_active_companies | 检索最近活跃的公司 | | hubspot_get_active_contacts | 检索最近活跃的联系人 | | hubspot_get_recent_conversations | 检索包含消息的最新对话线程 | | hubspot_search_data | 在先前检索的HubSpot数据上进行语义搜索 |

性能特点

  • 向量存储:利用FAISS实现高效的语义搜索和检索。
  • 线程级索引:每个会话单独存储,确保精确检索。
  • 嵌入缓存:使用SentenceTransformer并自动缓存。
  • 持久化存储:数据在配置的存储目录之间持久化。
  • 多平台支持:针对各种架构优化了Docker镜像。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证Docker Hub License: MIT

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端