Integración del Servidor Hunter MCP

¿Qué hace el Servidor “Hunter” MCP?

El Servidor Hunter MCP proporciona integración entre la API de Hunter y cualquier proveedor LLM que soporte el Model Context Protocol (MCP), como Claude para Desktop. Este servidor permite que los asistentes de IA accedan, consulten y manipulen datos B2B sobre personas y empresas de la plataforma Hunter utilizando lenguaje natural. Al exponer los potentes endpoints de la API de Hunter como herramientas, el servidor agiliza flujos de trabajo como la búsqueda de información de dominios, la localización y verificación de direcciones de correo electrónico, el enriquecimiento de datos de empresas y la gestión de leads. Esta integración estrecha permite a desarrolladores y profesionales automatizar tareas de generación y enriquecimiento de leads, posibilitando que los agentes de IA interactúen sin problemas con conjuntos de datos B2B externos, mejorando así la productividad y acelerando los procesos de desarrollo de negocio.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en la documentación.

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Lista de Recursos

No se listan recursos MCP específicos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• Domain Search
  Permite buscar direcciones de correo asociadas a un dominio específico.
• Email Finder
  Encuentra la dirección de correo más probable para una persona y dominio dados.
• Email Verifier
  Verifica la validez y entregabilidad de una dirección de correo electrónico.
• Email Enrichment
  Recupera datos adicionales sobre una dirección de correo dada.
• Company Enrichment
  Proporciona información detallada sobre una empresa específica.
• Lead Creation
  Permite guardar contactos y empresas como leads en Hunter.

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Casos de Uso de este Servidor MCP

• Investigación de dominios y generación de leads
  Automatiza el descubrimiento de contactos y correos de empresas para campañas de ventas y alcance buscando dominios e identificando personal clave.
• Verificación de correos para campañas
  Valida direcciones de correo antes de lanzar campañas de marketing o ventas para reducir rebotes y mejorar la entregabilidad.
• Enriquecimiento de contactos y empresas
  Recopila detalles completos sobre empresas e individuos para construir perfiles de clientes más ricos en sistemas CRM.
• Gestión automatizada de leads
  Añade nuevos leads sin esfuerzo a la plataforma Hunter a través de interfaces conversacionales de IA, agilizando los flujos de ventas.
• Integración de datos B2B
  Integra datos B2B actualizados en aplicaciones personalizadas o agentes de IA para potenciar la toma de decisiones en tiempo real y la personalización.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.13+ y uv instalados.
2. Obtén una clave API de Hunter .
3. Edita o crea tu archivo de configuración para Windsurf.
4. Añade el Servidor Hunter MCP usando el siguiente fragmento JSON:

   {
     "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. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor esté funcionando y accesible.

Claude

1. Asegúrate de tener Python 3.13+ y uv instalados.
2. Obtén tu clave API de Hunter.
3. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

   mcp install main.py -v HUNTER_API_KEY=YOUR_HUNTER_API_KEY
   

4. Configura Claude para conectarse al nuevo servidor MCP.
5. Prueba el acceso invocando una herramienta de Hunter vía Claude.

Cursor

1. Instala Python 3.13+ y uv .
2. Obtén tu clave API de Hunter.
3. Localiza la configuración MCP en los ajustes de Cursor.
4. Añade el Servidor Hunter MCP como se muestra:

   {
     "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. Guarda y reinicia Cursor para habilitar el servidor.

Cline

1. Asegúrate de tener Python 3.13+ y uv instalados.
2. Obtén tu clave API de Hunter.
3. Edita el archivo de configuración MCP para Cline.
4. Inserta el siguiente fragmento:

   {
     "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. Guarda los cambios y reinicia Cline.

Protección de Claves API

Guarda siempre las claves API sensibles usando variables de entorno, no las incluyas directamente en los archivos de configuración. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “hunter-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Este servidor MCP ofrece una integración sólida con la API de Hunter, haciendo que los datos B2B y la gestión de leads sean accesibles para herramientas potenciadas por LLM. Sin embargo, carece de plantillas de prompts documentadas y recursos primitivos, y no menciona características avanzadas de MCP como roots o sampling. El código es de código abierto con una licencia permisiva, pero el proyecto aún está en una etapa temprana con una comunidad modesta. En general, es una buena opción para usuarios de la API de Hunter que buscan compatibilidad con MCP, pero se beneficiaría de más documentación y soporte de características MCP.

Puntuación MCP