
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Forbind dine AI-agenter med HubSpot CRM for realtidsstyring af kontakter, virksomheder og aktiviteter—sikkert, hurtigt og optimeret til forretningsworkflows.
HubSpot MCP (Model Context Protocol) Server er designet til at gøre det muligt for AI-assistenter at interagere direkte med HubSpot CRM-data. Ved at fungere som bro mellem AI-modeller og din HubSpot-konto giver denne server problemfri adgang til kontakter, virksomheder og engagement-målinger. Den indeholder indbygget vektorlager (ved brug af FAISS) til semantisk søgning samt caching-mekanismer, der hjælper med at omgå HubSpot API-begrænsninger og sikrer hurtigere og mere pålidelige svar. Fokus er på værdifulde, ofte anvendte CRM-operationer med robust fejlhåndtering og AI-venlig optimering. Det gør komplekse CRM-workflows med flere trin mere effektive og forbedrer mulighederne i AI-udviklingsworkflows ved at give direkte, kontekst-rig adgang til forretningsdata.
(Der er ikke beskrevet eksplicitte ressourcer i repository eller dokumentation. Ingen MCP resource-primitiver er nævnt.)
hubspot_create_contact
Opret HubSpot kontakter med dubletforebyggelseslogik.
hubspot_create_company
Opret HubSpot virksomheder med dubletforebyggelseslogik.
hubspot_get_company_activity
Hent aktiviteter for specifikke virksomheder.
hubspot_get_active_companies
Hent de senest aktive virksomheder.
hubspot_get_active_contacts
Hent de senest aktive kontakter.
hubspot_get_recent_conversations
Hent nylige samtaletråde med beskeder.
hubspot_search_data
Semantisk søgning i tidligere hentede HubSpot-data.
Automatiseret oprettelse af kontakter
Gør det muligt for AI-assistenter at oprette nye kontakter i HubSpot direkte ud fra samtaler, e-mails eller LinkedIn-profiler, hvilket effektiviserer lead-indtag og reducerer manuel dataindtastning.
Styring af virksomhedsdata
Forenkler processen med at oprette og opdatere virksomhedsprofiler i HubSpot via AI-drevne workflows, så CRM-registreringer altid er nøjagtige og opdaterede.
Overvågning af aktivitet og engagement
Hent den seneste aktivitet på virksomheder og kontakter, så salgsteams og AI-agenter kan overvåge engagement-trends og følge mere effektivt op.
Samtaleanalyse
Få adgang til og analysér nylige samtaletråde, så AI kan opsummere interaktioner eller identificere opfølgningsmuligheder.
Semantisk CRM-søgning
Brug indbygget vektorlager til at udføre semantiske søgninger i HubSpot-data, så AI nemt kan finde relevante oplysninger fra tidligere interaktioner og CRM-poster.
{
"mcpServers": {
"hubspot": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
"-v", "/path/to/storage:/storage",
"buryhuang/mcp-hubspot:latest"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"hubspot": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
"-v", "/path/to/storage:/storage",
"buryhuang/mcp-hubspot:latest"
]
}
}
}
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"hubspot": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
"-v", "/path/to/storage:/storage",
"buryhuang/mcp-hubspot:latest"
]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"hubspot": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
"-v", "/path/to/storage:/storage",
"buryhuang/mcp-hubspot:latest"
]
}
}
}
Sikker håndtering af API-nøgler
Det er best practice at sikre din HubSpot adgangstoken ved at bruge miljøvariabler fremfor at hardcode værdier. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"hubspot": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=${HUBSPOT_ACCESS_TOKEN}",
"-v", "/path/to/storage:/storage",
"buryhuang/mcp-hubspot:latest"
],
"env": {
"HUBSPOT_ACCESS_TOKEN": "your_token"
}
}
}
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer ved brug af dette JSON-format:
{
"hubspot": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu benytte denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “hubspot” til det faktiske navn på din MCP-server (f.eks. “github-mcp”, “weather-api” osv.) og udskifte URL’en med din egen MCP-server URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Givet i README.md |
Liste over Prompts | ⛔ | Kun brugerrettede prompteksempler fundet, ikke genanvendelige skabeloner |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte MCP-ressourcer beskrevet |
Liste over Værktøjer | ✅ | 7 værktøjer listet i dokumentationen |
Sikker håndtering af API-nøgler | ✅ | Docker-/miljøvariabel-konfiguration vist i docs |
Sampling Support (mindre vigtig ved evaluering) | ⛔ | Ingen omtale af sampling-support |
Min samlede vurdering af HubSpot MCP-serveren er:
Selvom serveren er robust med hensyn til værktøjer og dokumentation for opsætning, begrænser manglen på eksplicitte promptskabeloner og MCP resource-primitiver dens fleksibilitet til avancerede AI-workflows. Sampling og roots-support er ikke nævnt. Den er velegnet til praktisk CRM-brug, men kunne drage fordel af bredere MCP-funktionalitet.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal Forks | 42 |
Antal Stars | 83 |
MCP Tabel-score: 7/10
HubSpot MCP Server er en connector, der gør det muligt for AI-modeller og assistenter at få sikker adgang til og interagere med HubSpot CRM-data—kontakter, virksomheder og engagement—ved hjælp af avancerede værktøjer, vektorlager og semantisk søgning.
Kernefunktioner omfatter oprettelse af kontakter og virksomheder med dubletforebyggelse, hentning af virksomheds- og kontaktaktiviteter, adgang til nylige samtaletråde og semantisk søgning i tidligere hentede HubSpot-data.
Brug miljøvariabler i stedet for at hardcode din token. I Docker-konfigurationer sættes HUBSPOT_ACCESS_TOKEN som en miljøvariabel for at beskytte dine legitimationsoplysninger.
Automatiseret oprettelse af kontakter og virksomheder, aktivitetsmonitorering, samtaleanalyse og semantisk søgning til salgs- og supportworkflows—direkte fra AI-drevne flows.
Ja, den benytter indbygget FAISS-vektorlager til hurtig og præcis semantisk søgning i lagrede HubSpot-data, hvilket gør det nemt for AI at finde relevante oplysninger.
Der er ikke defineret eksplicitte genanvendelige promptskabeloner, men brugerprompt-eksempler findes i dokumentationen.
Tilføj HubSpot MCP-serveren i din flows MCP-konfiguration, brug det angivne JSON-format og forbind din AI-agent for at få direkte CRM-funktionalitet i dine workflows.
Lås op for kraftfulde HubSpot CRM-workflows i FlowHunt ved at integrere HubSpot MCP Server. Automatiser problemfrit oprettelse af kontakter, styring af virksomhedsdata og analyse af engagement med AI.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Honeycomb MCP Server forbinder AI-assistenter og Honeycomb-observabilitetsdata, hvilket gør det muligt for LLM'er at analysere metrics, dashboards og kodeadfærd...
Cloudflare MCP Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Cloudflares cloudtjenester, hvilket muliggør automatisering af konfigurationer, logs, builds og ...