Intégration du serveur MCP Hunter

Que fait le serveur MCP “Hunter” ?

Le serveur Hunter MCP assure l’intégration entre l’API Hunter et tout fournisseur LLM supportant le Model Context Protocol (MCP), tel que Claude pour Desktop. Ce serveur permet aux assistants IA d’accéder, d’interroger et de manipuler des données B2B sur les personnes et les entreprises issues de la plateforme Hunter via le langage naturel. En exposant les points de terminaison puissants de l’API Hunter sous forme d’outils, le serveur fluidifie les workflows comme la recherche d’informations de domaines, la recherche et la vérification d’adresses email, l’enrichissement des données d’entreprise et la gestion des leads. Cette intégration étroite permet aux développeurs et professionnels de l’entreprise d’automatiser la génération et l’enrichissement des leads, et de faire interagir les agents IA de façon transparente avec des bases de données B2B externes, améliorant ainsi la productivité et accélérant les processus de développement commercial.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP spécifique n’est listée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• Domain Search
  Permet de rechercher les adresses email associées à un domaine spécifique.
• Email Finder
  Trouve l’adresse email la plus probable pour une personne et un domaine donnés.
• Email Verifier
  Vérifie la validité et la délivrabilité d’une adresse email.
• Email Enrichment
  Récupère des données additionnelles sur une adresse email donnée.
• Company Enrichment
  Fournit des informations détaillées sur une entreprise spécifique.
• Lead Creation
  Permet d’enregistrer des contacts et entreprises comme leads dans Hunter.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Recherche de domaines et génération de leads
  Automatisez la découverte de contacts en entreprise et d’emails pour vos campagnes de vente et prospection en recherchant des domaines et en identifiant les personnes clés.
• Vérification d’emails pour les campagnes
  Validez les adresses email avant de lancer vos actions marketing ou commerciales afin de réduire le taux de rebond et d’améliorer la délivrabilité.
• Enrichissement de contacts et d’entreprises
  Rassemblez des informations complètes sur les entreprises et individus pour bâtir des profils clients plus riches dans vos systèmes CRM.
• Gestion automatisée des leads
  Ajoutez sans effort de nouveaux leads sur la plateforme Hunter via des interfaces IA conversationnelles, pour fluidifier vos workflows commerciaux.
• Intégration de données B2B
  Intégrez des données B2B à jour dans vos applications personnalisées ou agents IA pour alimenter la prise de décision en temps réel et la personnalisation.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Python 3.13+ et uv sont installés.
2. Récupérez une clé API Hunter.
3. Modifiez ou créez votre fichier de configuration Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MCP Hunter à l’aide de l’exemple JSON suivant :

   {
     "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. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Vérifiez que Python 3.13+ et uv sont installés.
2. Récupérez votre clé API Hunter.
3. Exécutez la commande suivante dans votre terminal :

   mcp install main.py -v HUNTER_API_KEY=YOUR_HUNTER_API_KEY
   

4. Configurez Claude pour se connecter au nouveau serveur MCP.
5. Testez l’accès en invoquant un outil Hunter via Claude.

Cursor

1. Installez Python 3.13+ et uv.
2. Récupérez votre clé API Hunter.
3. Localisez la configuration MCP dans les paramètres de Cursor.
4. Ajoutez le serveur MCP Hunter comme suit :

   {
     "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. Sauvegardez et redémarrez Cursor pour activer le serveur.

Cline

1. Vérifiez que Python 3.13+ et uv sont installés.
2. Récupérez votre clé API Hunter.
3. Modifiez le fichier de configuration MCP de Cline.
4. Ajoutez l’extrait suivant :

   {
     "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. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cline.

Sécuriser les clés API

Stockez toujours les clés API sensibles dans des variables d’environnement, et non en dur dans les fichiers de configuration. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, insérez les informations de votre serveur MCP dans ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “hunter-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP offre une intégration solide avec l’API Hunter, rendant les données B2B et la gestion de leads accessibles aux outils pilotés par LLM. Cependant, il manque des modèles de prompts documentés et des primitives de ressource, et il ne mentionne pas les fonctionnalités MCP avancées comme les roots ou le sampling. Le code est open source sous licence permissive, mais le projet est encore jeune et la communauté modeste. Dans l’ensemble, c’est un bon choix pour les utilisateurs de l’API Hunter recherchant la compatibilité MCP, mais il pourrait bénéficier de davantage de documentation et d’un support élargi des fonctionnalités MCP.

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