Hunter MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Hunter” MCP Server?

Hunter MCP Server gir integrasjon mellom Hunter API og enhver LLM-leverandør som støtter Model Context Protocol (MCP), som for eksempel Claude for Desktop. Denne serveren lar AI-assistenter få tilgang til, søke i og manipulere B2B-data om personer og selskaper fra Hunter-plattformen ved hjelp av naturlig språk. Ved å eksponere Hunters kraftige API-endepunkter som verktøy, effektiviserer serveren arbeidsflyter som domenesøk, finne og verifisere e-postadresser, berike selskapsdata og håndtere leads. Denne tette integrasjonen gir utviklere og forretningsfolk mulighet til å automatisere leadgenerering og berikelse, slik at AI-agenter sømløst kan samhandle med eksterne B2B-datasett, noe som øker produktiviteten og akselererer forretningsutviklingsprosesser.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i repositoryet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke MCP-ressurser er oppført i repositoryet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• Domain Search
  Muliggjør søk etter e-postadresser tilknyttet et spesifikt domene.
• Email Finder
  Finner den sannsynlige e-postadressen til en gitt person og domene.
• Email Verifier
  Verifiserer gyldighet og leveringsdyktighet for en e-postadresse.
• Email Enrichment
  Henter tilleggsdata om en gitt e-postadresse.
• Company Enrichment
  Gir detaljert informasjon om et spesifikt selskap.
• Lead Creation
  Lar deg lagre kontakter og selskaper som leads i Hunter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Domeneforskning og leadgenerering
  Automatiser oppdagelse av selskapskontakter og e-poster for salg og oppsøkende kampanjer ved å søke på domener og identifisere nøkkelpersonell.
• E-postverifisering for kampanjer
  Valider e-postadresser før du starter markedsførings- eller salgsutsendelser for å redusere avvisningsrater og forbedre leveringsdyktighet.
• Kontakt- og selskapsberikelse
  Samle omfattende opplysninger om selskaper og enkeltpersoner for å bygge rikere kundprofiler for CRM-systemer.
• Automatisert lead-håndtering
  Legg sømløst til nye leads på Hunter-plattformen via konversasjonsbaserte AI-grensesnitt, og effektiviser salgsprosesser.
• B2B-dataintegrasjon
  Integrer oppdaterte B2B-data i egendefinerte applikasjoner eller AI-agenter for å støtte sanntids beslutningstaking og personalisering.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python 3.13+ og uv installert.
2. Skaff en Hunter API-nøkkel.
3. Rediger eller opprett konfigurasjonsfilen for Windsurf.
4. Legg til Hunter MCP Server med følgende JSON-snutt:

   {
     "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. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Sørg for at Python 3.13+ og uv er installert.
2. Skaff din Hunter API-nøkkel.
3. Kjør følgende kommando i terminalen:

   mcp install main.py -v HUNTER_API_KEY=YOUR_HUNTER_API_KEY
   

4. Konfigurer Claude til å koble til den nye MCP-serveren.
5. Test tilgangen ved å bruke et Hunter-verktøy via Claude.

Cursor

1. Installer Python 3.13+ og uv.
2. Skaff deg din Hunter API-nøkkel.
3. Finn MCP-konfigurasjonen i Cursor-innstillingene.
4. Legg til Hunter MCP Server som vist her:

   {
     "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. Lagre og start Cursor på nytt for å aktivere serveren.

Cline

1. Sørg for at Python 3.13+ og uv er installert.
2. Skaff din Hunter API-nøkkel.
3. Rediger MCP-konfigurasjonsfilen for Cline.
4. Sett inn følgende snutt:

   {
     "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. Lagre endringer og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

Lagre alltid sensitive API-nøkler i miljøvariabler, ikke hardkodet i konfigurasjonsfiler. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “hunter-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Denne MCP-serveren gir solid integrasjon med Hunter API, og gjør B2B-data og lead-håndtering tilgjengelig for LLM-drevne verktøy. Den mangler imidlertid dokumenterte prompt-maler og ressursprimitiver, og nevner ikke avanserte MCP-funksjoner som roots eller sampling. Koden er åpen kildekode med en tillatende lisens, men prosjektet er fortsatt tidlig med beskjeden samfunnsengasjement. Alt i alt et godt valg for Hunter API-brukere som ønsker MCP-kompatibilitet, men det kunne vært bedre dokumentasjon og støtte for MCP-funksjoner.

MCP-score