Integrace Hunter MCP Serveru

Co dělá “Hunter” MCP Server?

Hunter MCP Server poskytuje integraci mezi Hunter API a jakýmkoli poskytovatelem LLM podporujícím Model Context Protocol (MCP), jako je například Claude pro Desktop. Tento server umožňuje AI asistentům přistupovat k B2B datům o osobách a firmách z platformy Hunter, dotazovat je a upravovat pomocí přirozeného jazyka. Zpřístupněním silných API endpointů Hunteru jako nástrojů server zjednodušuje workflowy jako vyhledávání informací o doménách, hledání a ověřování e-mailových adres, obohacování dat o firmách a správu leadů. Tato úzká integrace umožňuje vývojářům i obchodním profesionálům automatizovat generování a obohacování leadů, umožňuje AI agentům bezproblémově pracovat s externími B2B daty, čímž zvyšuje produktivitu a urychluje obchodní rozvoj.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné specifické MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Domain Search
  Umožňuje vyhledávat e-mailové adresy spojené s konkrétní doménou.
• Email Finder
  Najde nejpravděpodobnější e-mailovou adresu pro danou osobu a doménu.
• Email Verifier
  Ověřuje platnost a doručitelnost e-mailové adresy.
• Email Enrichment
  Získává další informace o zadané e-mailové adrese.
• Company Enrichment
  Poskytuje detailní informace o konkrétní společnosti.
• Lead Creation
  Umožňuje ukládat kontakty a firmy jako leady v Hunteru.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Výzkum domén a generování leadů
  Automatizujte vyhledávání firemních kontaktů a e-mailů pro prodejní a oslovovací kampaně hledáním v doménách a identifikací klíčových osob.
• Ověřování e-mailů pro kampaně
  Validujte e-mailové adresy před spuštěním marketingových či prodejních oslovovacích kampaní, abyste snížili míru odmítnutí a zvýšili doručitelnost.
• Obohacování kontaktů a firem
  Získejte komplexní informace o firmách a osobách pro vytváření bohatších zákaznických profilů v CRM systémech.
• Automatizovaná správa leadů
  Přidávejte nové leady do platformy Hunter přes konverzační AI rozhraní a zjednodušte obchodní workflow.
• B2B datová integrace
  Integrujte aktuální B2B data do vlastních aplikací nebo AI agentů pro zajištění rozhodování v reálném čase a personalizace.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.13+ a uv .
2. Získejte API klíč od Hunteru.
3. Upravte nebo vytvořte svůj konfigurační soubor pro Windsurf.
4. Přidejte Hunter MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "hunter-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "mcp[cli]",
           "mcp",
           "run",
           "PATH_TO_hunter-mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "HUNTER_API_KEY": "YOUR_HUNTER_API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.13+ a uv .
2. Získejte svůj Hunter API klíč.
3. V terminálu spusťte následující příkaz:

   mcp install main.py -v HUNTER_API_KEY=YOUR_HUNTER_API_KEY
   

4. Nakonfigurujte Claude pro připojení k novému MCP serveru.
5. Otestujte přístup spuštěním Hunter nástroje přes Claude.

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.13+ a uv .
2. Získejte svůj Hunter API klíč.
3. Najděte MCP konfiguraci v nastavení Cursoru.
4. Přidejte Hunter MCP Server následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "hunter-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "mcp[cli]",
           "mcp",
           "run",
           "PATH_TO_hunter-mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "HUNTER_API_KEY": "YOUR_HUNTER_API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cursor, abyste server povolili.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.13+ a uv .
2. Získejte svůj Hunter API klíč.
3. Upravte konfigurační soubor MCP pro Cline.
4. Vložte následující úryvek:

   {
     "mcpServers": {
       "hunter-mcp": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "mcp[cli]",
           "mcp",
           "run",
           "PATH_TO_hunter-mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "HUNTER_API_KEY": "YOUR_HUNTER_API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte změny a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé API klíče vždy ukládejte pomocí proměnných prostředí, nikdy je nezapisujte přímo do konfiguračních souborů. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "hunter-mcp": {
      "env": {
        "HUNTER_API_KEY": "${HUNTER_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "HUNTER_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflowu ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "hunter-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “hunter-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server nabízí solidní integraci s Hunter API a zpřístupňuje B2B data a správu leadů LLM nástrojům. Chybí však dokumentované šablony promptů a základní MCP resource primitives, stejně tak nejsou zmíněny pokročilé MCP funkce jako roots nebo sampling. Kód je open-source s permisivní licencí, ale projekt je stále v rané fázi s menším zapojením komunity. Celkově jde o dobrou volbu pro uživatele Hunter API, kteří hledají MCP kompatibilitu, avšak prospěla by mu širší dokumentace a podpora MCP funkcí.

MCP Skóre