Serveur MCP Smartlead

Que fait le serveur MCP “Smartlead” ?

Le serveur MCP Smartlead fournit une interface simplifiée pour connecter des assistants IA et des outils d’automatisation à la plateforme d’email marketing Smartlead. En tant que serveur Model Context Protocol (MCP), il permet à des clients tels que les assistants basés LLM et les outils d’automatisation de workflow d’interagir de manière programmatique avec les fonctionnalités de gestion de campagnes et de leads de Smartlead. Cela permet aux développeurs d’automatiser et d’améliorer les workflows impliquant la création, la gestion, la récupération d’analyses de campagnes email, et plus encore, en exploitant la puissance de Smartlead directement depuis des clients MCP compatibles ou des plateformes comme n8n. Le serveur est conçu pour un déploiement rapide et ne nécessite pas de clé de licence, rendant l’automatisation avancée de l’email marketing accessible et extensible via des interactions MCP standardisées.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans les fichiers du dépôt disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est détaillée dans les fichiers du dépôt disponible.

Liste des outils

Aucune définition d’outil explicite trouvée dans server.py ou d’autres sources. Les fonctionnalités sont décrites de façon générale comme une interface avec la gestion des campagnes et des leads Smartlead.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de campagnes email
  Permet aux développeurs de créer, lancer et gérer des campagnes email de façon programmatique via des workflows IA, réduisant l’effort manuel et augmentant l’agilité des campagnes.
• Intégration de la gestion des leads
  Permet la gestion automatisée des leads (ajout, mise à jour, suivi) dans Smartlead via des agents IA ou des outils de workflow, optimisant les processus commerciaux et marketing.
• Récupération des analyses de campagnes
  Facilite l’extraction automatisée des données de performance des campagnes pour le reporting, l’analyse ou l’optimisation pilotée par l’IA.
• Opérations marketing en masse
  Prend en charge l’automatisation des actions en masse (ex : mise à jour de listes, clonage de campagnes) via des clients compatibles MCP.
• Automatisation de workflow avec n8n
  Intègre la gestion de campagnes Smartlead dans les workflows n8n, permettant des automatisations marketing complexes et multi-étapes.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Téléchargez ou clonez le dépôt du serveur MCP Smartlead.
3. Ajoutez le serveur à votre fichier de configuration Windsurf.
4. Utilisez l’extrait JSON suivant dans votre configuration :

   {
     "mcpServers": {
       "smartlead": {
         "command": "npx",
         "args": ["smartlead-mcp-server", "start"]
       }
     }
   }
   

5. Redémarrez Windsurf et vérifiez que Smartlead MCP est détectable.

Claude

1. Installez Node.js.
2. Utilisez Smithery ou npx pour installer le serveur :

   npx -y @smithery/cli install @jean-technologies/smartlead-mcp-server-local --client claude
   

3. Configurez l’extension Claude avec le JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "smartlead": {
         "command": "npx",
         "args": ["smartlead-mcp-server", "start"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Au premier lancement, saisissez votre clé API Smartlead si demandé.

Cursor

1. Installez Node.js sur votre système.
2. Clonez le dépôt du serveur MCP Smartlead ou installez-le via npm.
3. Modifiez la configuration de Cursor pour inclure :

   {
     "mcpServers": {
       "smartlead": {
         "command": "npx",
         "args": ["smartlead-mcp-server", "start"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Cursor et confirmez que le serveur est connecté.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Clonez ou téléchargez le serveur MCP Smartlead.
3. Ajoutez ce qui suit à votre configuration Cline :

   {
     "mcpServers": {
       "smartlead": {
         "command": "npx",
         "args": ["smartlead-mcp-server", "start"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser votre clé API Smartlead, utilisez des variables d’environnement. Exemple de configuration :

{
  "mcpServers": {
    "smartlead": {
      "command": "npx",
      "args": ["smartlead-mcp-server", "start"],
      "env": {
        "SMARTLEAD_API_KEY": "votre-api-key-ici"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${env.SMARTLEAD_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Remplacez "votre-api-key-ici" par votre vraie clé API et assurez-vous de la gérer de manière sécurisée.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "smartlead": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votremcpserver.exemple/cheminverslemcp/url"
  }
}

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

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Smartlead offre une interface simple pour intégrer les fonctionnalités d’email marketing de Smartlead dans des clients compatibles MCP. Si les cas d’usage et la configuration sont bien documentés, l’absence de définitions explicites de prompts, ressources et outils dans le dépôt limite la transparence pour les utilisateurs avancés et les concepteurs d’agents LLM. Le dépôt est ouvert, sous licence permissive et facile à mettre en place, mais une documentation technique plus détaillée permettrait d’améliorer sa note.

Score MCP

Score : 4/10
Le serveur MCP Smartlead est simple à déployer et remplit une fonction claire, mais il manque de métadonnées MCP détaillées et de listes explicites d’outils/ressources qui faciliteraient l’adoption par les développeurs et l’intégration LLM.