
Azure MCP Hub MCP サーバー
Azure MCP Hub は、Azure 上で Model Context Protocol (MCP) サーバーを発見・構築・統合するための中央リソースです。ガイダンス、SDK、リンクを提供し、複数のプログラミング言語で本物の API 統合による AI エージェント開発を加速します。...
AIエージェントをHubSpot CRMに接続し、リアルタイムでコンタクト・会社・アクティビティ管理を実現—安全・高速・ビジネスワークフロー最適化。
HubSpot MCP(Model Context Protocol)サーバーは、AIアシスタントがHubSpot CRMデータと直接やり取りできるよう設計されています。AIモデルとHubSpotアカウント間の橋渡しとして機能し、コンタクト・会社・エンゲージメント指標へのシームレスなアクセスを実現します。ベクトルストレージ(FAISS採用)によるセマンティックサーチやキャッシュ機構を備え、HubSpot APIの制約を克服しつつ高速かつ信頼性の高い応答を実現します。頻繁に利用される高付加価値のCRM操作に特化し、堅牢なエラーハンドリングとAIフレンドリーな最適化もポイントです。これにより、複雑なCRMワークフローも効率化でき、AI開発ワークフローでのビジネスデータ活用能力が大幅に向上します。
(リポジトリやドキュメントで明示的なリソース記述はありません。MCPリソースプリミティブも未記載です。)
hubspot_create_contact
重複防止ロジック付きのHubSpotコンタクト作成
hubspot_create_company
重複防止ロジック付きのHubSpot会社作成
hubspot_get_company_activity
指定会社のアクティビティを取得
hubspot_get_active_companies
直近でアクティブな会社を取得
hubspot_get_active_contacts
直近でアクティブなコンタクトを取得
hubspot_get_recent_conversations
最近の会話スレッドとメッセージを取得
hubspot_search_data
取得済みHubSpotデータ全体へのセマンティックサーチ
コンタクトの自動作成
会話・メール・LinkedInプロフィール文などから、AIアシスタントがHubSpotに直接新しいコンタクトを作成。リード取り込みを効率化し、手入力の手間を削減します。
会社データ管理
AI主導のワークフローで会社プロファイルの作成・更新を簡単にし、CRM記録の正確性・最新性を担保します。
アクティビティ・エンゲージメント監視
会社やコンタクトの最新アクティビティを取得でき、営業チームやAIエージェントがエンゲージメント傾向を把握し、効果的なフォローアップを実現します。
会話分析
最近の会話スレッドへのアクセス・分析により、AIがやり取りの要約やフォローアップ機会の特定を行えます。
セマンティックCRM検索
内蔵ベクトルストレージを活用したセマンティックサーチで、過去のやり取りやCRM記録からAIが簡単に関連情報を発見できます。
{
"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
セクションに以下を追加します:{
"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"
]
}
}
}
APIキーの安全な管理
HubSpotアクセストークンはハードコーディングせず、環境変数で安全に管理しましょう。例:
{
"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"
}
}
}
}
FlowHuntでのMCP利用
MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントへ接続します。
MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションに以下のJSON形式でサーバー情報を入力します。
{
"hubspot": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定完了後、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセス可能になります。“hubspot"の部分は実際のMCPサーバー名(例:“github-mcp”、“weather-api"等)や、ご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。
セクション | 対応状況 | 詳細・備考 |
---|---|---|
概要 | ✅ | README.mdに記載 |
プロンプト一覧 | ⛔ | ユーザー向けプロンプト例のみ、再利用テンプレなし |
リソース一覧 | ⛔ | 明示的なMCPリソース記述なし |
ツール一覧 | ✅ | ドキュメントに7ツール記載 |
APIキー管理 | ✅ | Docker/環境変数による設定例あり |
サンプリングサポート(評価上は重要度低) | ⛔ | 言及なし |
HubSpot MCPサーバーの総合評価:
ツール群やセットアップドキュメントは充実していますが、明確なプロンプトテンプレートやMCPリソースプリミティブがないため、高度なAIワークフローでの柔軟性は限定的です。サンプリングやrootサポートも記載されていません。実用的なCRM用途には十分ですが、さらなるMCP機能対応が望まれます。
ライセンス有無 | ✅ (MIT) |
---|---|
ツールが1つ以上ある | ✅ |
フォーク数 | 42 |
スター数 | 83 |
MCPテーブルスコア: 7/10
HubSpot MCPサーバーは、AIモデルやアシスタントがHubSpot CRMのデータ(コンタクト、会社、エンゲージメント)へ安全にアクセス・連携できるコネクタです。高度なツール群やベクトルストレージ、セマンティックサーチ機能を備えています。
主な操作は、重複防止付きのコンタクト・会社の作成、会社およびコンタクトのアクティビティ取得、会話スレッドへのアクセス、過去のHubSpotデータへのセマンティックサーチです。
トークンをハードコーディングせず、環境変数として設定しましょう。Docker設定ではHUBSPOT_ACCESS_TOKENを環境変数で渡すことで資格情報の安全性を確保できます。
コンタクト・会社の自動作成、アクティビティ監視、会話分析、営業やサポートワークフロー向けのセマンティックサーチなど、AI主導のフローから直接活用できます。
はい、内蔵のFAISSベクトルストレージを用いて、保存されたHubSpotデータ全体に対して高速かつ高精度なセマンティックサーチを実現しています。
再利用可能なプロンプトテンプレートは明示的には用意されていませんが、ユーザープロンプト例がドキュメントに記載されています。
フローのMCP設定セクションでHubSpot MCPサーバーを追加し、提供されたJSON形式を使ってAIエージェントを連携してください。これでCRM機能をフロー内で直接利用可能になります。
Azure MCP Hub は、Azure 上で Model Context Protocol (MCP) サーバーを発見・構築・統合するための中央リソースです。ガイダンス、SDK、リンクを提供し、複数のプログラミング言語で本物の API 統合による AI エージェント開発を加速します。...
FlowHunt 用ヒューマン・イン・ザ・ループ MCP サーバーは、リアルタイムのインタラクティブなGUIダイアログを通じて、人間の判断・承認・入力をAIワークフローにシームレスに統合し、安全性・コンプライアンス・カスタマイズ性を強化します。...
Kubernetes MCPサーバーは、AIアシスタントとKubernetes/OpenShiftクラスターを橋渡しし、プログラムによるリソース管理、Pod操作、DevOps自動化を自然言語ワークフローで実現します。...