Integrare HubSpot MCP Server

Ce face serverul “HubSpot” MCP?

Serverul HubSpot MCP (Model Context Protocol) este conceput pentru a permite asistenților AI să interacționeze direct cu datele din HubSpot CRM. Acționând ca o punte între modelele AI și contul tău HubSpot, acest server permite accesul fără întreruperi la contacte, companii și metrici de interacțiune. Are încorporată stocare vectorială (folosind FAISS) pentru căutare semantică și mecanisme de cache ce ajută la depășirea limitărilor API-ului HubSpot, asigurând răspunsuri mai rapide și fiabile. Accentul se pune pe operațiuni CRM de mare valoare, folosite frecvent, cu gestionare robustă a erorilor și optimizare pentru AI. Acest lucru eficientizează fluxurile CRM complexe, cu mai mulți pași, și îmbunătățește capabilitățile de dezvoltare AI oferind acces direct și bogat contextual la datele de business.

Listă de Prompt-uri

• (Nu au fost găsite template-uri explicite de prompt în repository. Secțiunea “Example Prompts” din README conține doar exemple de prompt pentru utilizatori, nu template-uri reutilizabile.)

Listă de Resurse

(Nu sunt descrise resurse explicite în repository sau documentație. Nu sunt listate primitive MCP resource.)

Listă de Unelte

• hubspot_create_contact
  Creează contacte HubSpot cu logică de prevenire a duplicatelor.

• hubspot_create_company
  Creează companii HubSpot cu logică de prevenire a duplicatelor.

• hubspot_get_company_activity
  Extrage activitatea pentru anumite companii.

• hubspot_get_active_companies
  Extrage cele mai recent active companii.

• hubspot_get_active_contacts
  Extrage cele mai recent active contacte.

• hubspot_get_recent_conversations
  Extrage fire de conversații recente cu mesaje.

• hubspot_search_data
  Căutare semantică pe datele HubSpot preluate anterior.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Creare automată de contacte
  Permite asistenților AI să creeze contacte noi în HubSpot direct din conversații, email-uri sau text de profil LinkedIn, eficientizând preluarea lead-urilor și reducând introducerea manuală a datelor.

• Gestionarea datelor companiilor
  Simplifică procesul de creare și actualizare a profilurilor de companie în HubSpot prin fluxuri AI, asigurând înregistrări CRM corecte și la zi.

• Monitorizare activitate și engagement
  Extrage cele mai recente activități pe companii și contacte, permițând echipelor de vânzări și agenților AI să urmărească tendințele de engagement și să acționeze mai eficient.

• Analiză conversații
  Accesează și analizează fire recente de conversații, permițând AI să rezume interacțiunile sau să identifice oportunități de follow-up.

• Căutare semantică CRM
  Folosește stocarea vectorială integrată pentru căutări semantice pe datele HubSpot, facilitând AI să găsească rapid informații relevante din interacțiuni și înregistrări CRM anterioare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Docker.
2. Obține token-ul de acces HubSpot cu scope-urile necesare.
3. În configurația Windsurf, localizează secțiunea pentru servere MCP.
4. Adaugă serverul HubSpot MCP folosind acest snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "hubspot": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run", "-i", "--rm",
           "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
           "-v", "/path/to/storage:/storage",
           "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică setup-ul interogând datele HubSpot prin Windsurf.

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja instalat.
2. Obține token-ul de acces HubSpot.
3. Editează configurația Claude pentru a include serverul MCP.
4. Inserează serverul HubSpot MCP astfel:

   {
     "mcpServers": {
       "hubspot": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run", "-i", "--rm",
           "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
           "-v", "/path/to/storage:/storage",
           "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salvează și repornește Claude.
6. Confirmă că serverul MCP apare și răspunde.

Cursor

1. Instalează Docker și Node.js.
2. Obține token-ul de acces HubSpot.
3. Deschide fișierul de configurare Cursor.
4. Adaugă sub mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hubspot": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run", "-i", "--rm",
           "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
           "-v", "/path/to/storage:/storage",
           "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salvează modificările și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Docker este instalat.
2. Obține token-ul de acces HubSpot.
3. În mediul Cline, deschide fișierul de configurare relevant.
4. Adaugă:

   {
     "mcpServers": {
       "hubspot": {
         "command": "docker",
         "args": [
           "run", "-i", "--rm",
           "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
           "-v", "/path/to/storage:/storage",
           "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API
Este recomandat să securizezi token-ul de acces HubSpot folosind variabile de mediu în locul valorilor hard-codate. Exemplu:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în flow-uri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "hubspot": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “hubspot” cu numele efectiv al serverului tău MCP (de exemplu, “github-mcp”, “weather-api” etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Evaluarea mea generală pentru serverul HubSpot MCP este:
Deși serverul este robust în ceea ce privește uneltele și documentația pentru configurare, lipsa template-urilor de prompt explicite și a primitivilor MCP resource îi limitează flexibilitatea pentru fluxuri AI avansate. Suportul pentru sampling și roots nu este menționat. Este potrivit pentru utilizare CRM practică, dar ar beneficia de o acoperire MCP mai completă.

Scor MCP

Scor tabel MCP: 7/10