Tích Hợp Máy Chủ HubSpot MCP

Máy chủ “HubSpot” MCP làm gì?

Máy chủ HubSpot MCP (Model Context Protocol) được thiết kế để cho phép các trợ lý AI tương tác trực tiếp với dữ liệu HubSpot CRM. Bằng cách đóng vai trò là cầu nối giữa các mô hình AI và tài khoản HubSpot của bạn, máy chủ này cho phép truy cập liền mạch vào liên hệ, công ty và các chỉ số tương tác. Nó tích hợp lưu trữ vector (dùng FAISS) cho tìm kiếm ngữ nghĩa và cơ chế cache giúp vượt qua giới hạn API HubSpot, đảm bảo phản hồi nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Máy chủ tập trung vào các thao tác CRM giá trị cao, được sử dụng thường xuyên, với xử lý lỗi mạnh mẽ và tối ưu hóa thân thiện với AI. Điều này làm cho các quy trình CRM nhiều bước trở nên hiệu quả hơn và tăng cường khả năng phát triển AI bằng cách cung cấp quyền truy cập trực tiếp, giàu ngữ cảnh vào dữ liệu doanh nghiệp.

Danh sách Prompt

• (Không tìm thấy mẫu prompt rõ ràng trong kho lưu trữ. Phần “Example Prompts” trong README chỉ chứa ví dụ prompt của người dùng, không phải mẫu dùng lại.)

Danh sách Tài nguyên

(Không có tài nguyên rõ ràng nào được mô tả trong kho lưu trữ hoặc tài liệu. Không có primitive MCP resource nào được liệt kê.)

Danh sách Công cụ

• hubspot_create_contact
  Tạo liên hệ HubSpot với logic chống trùng lặp.

• hubspot_create_company
  Tạo công ty HubSpot với logic chống trùng lặp.

• hubspot_get_company_activity
  Lấy hoạt động của các công ty cụ thể.

• hubspot_get_active_companies
  Lấy danh sách các công ty hoạt động gần đây nhất.

• hubspot_get_active_contacts
  Lấy danh sách các liên hệ hoạt động gần đây nhất.

• hubspot_get_recent_conversations
  Lấy các chuỗi hội thoại gần đây kèm tin nhắn.

• hubspot_search_data
  Tìm kiếm ngữ nghĩa trên dữ liệu HubSpot đã truy xuất trước đó.

Các Trường Hợp Sử Dụng Máy Chủ MCP này

• Tự Động Tạo Liên Hệ
  Cho phép trợ lý AI tạo liên hệ mới trên HubSpot trực tiếp từ hội thoại, email, hoặc văn bản hồ sơ LinkedIn, giúp đơn giản hóa tiếp nhận lead và giảm nhập liệu thủ công.

• Quản Lý Dữ Liệu Công Ty
  Đơn giản hóa việc tạo và cập nhật hồ sơ công ty trên HubSpot thông qua quy trình AI, đảm bảo hồ sơ CRM chính xác và cập nhật.

• Giám Sát Hoạt Động và Tương Tác
  Lấy hoạt động mới nhất của công ty và liên hệ, hỗ trợ đội bán hàng và tác nhân AI theo dõi xu hướng tương tác và chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn.

• Phân Tích Hội Thoại
  Truy cập và phân tích các chuỗi hội thoại gần đây, cho phép AI tóm tắt tương tác hoặc xác định cơ hội chăm sóc tiếp.

• Tìm Kiếm CRM Ngữ Nghĩa
  Sử dụng lưu trữ vector tích hợp để tìm kiếm ngữ nghĩa trên dữ liệu HubSpot, giúp AI dễ dàng tìm thông tin liên quan trong các tương tác và hồ sơ CRM trước đây.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Docker.
2. Lấy mã truy cập HubSpot với các quyền cần thiết.
3. Trong cấu hình Windsurf, tìm phần máy chủ MCP.
4. Thêm máy chủ HubSpot MCP bằng đoạn JSON sau:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Kiểm tra thiết lập bằng cách truy vấn dữ liệu HubSpot thông qua Windsurf.

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Lấy mã truy cập HubSpot của bạn.
3. Sửa cấu hình Claude để thêm máy chủ MCP.
4. Thêm máy chủ HubSpot MCP với:

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

5. Lưu và khởi động lại Claude.
6. Xác nhận máy chủ MCP đã được liệt kê và phản hồi.

Cursor

1. Cài đặt Docker và Node.js.
2. Lấy mã truy cập HubSpot.
3. Mở file cấu hình của Cursor.
4. Thêm vào dưới 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. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Docker đã được cài đặt.
2. Lấy mã truy cập HubSpot.
3. Trong môi trường Cline, mở file cấu hình liên quan.
4. Thêm:

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

5. Lưu và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Key
Nên bảo mật mã truy cập HubSpot của bạn bằng biến môi trường thay vì mã hóa trực tiếp. Ví dụ:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

Bấm vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “hubspot” thành tên thật của máy chủ MCP bạn sử dụng (vd: “github-mcp”, “weather-api”, v.v.) và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá tổng thể của tôi về máy chủ HubSpot MCP là:
Mặc dù máy chủ này mạnh về công cụ và tài liệu hướng dẫn cài đặt, việc thiếu các mẫu prompt rõ ràng và primitive resource MCP hạn chế sự linh hoạt cho các workflow AI nâng cao. Không đề cập đến sampling và roots. Rất phù hợp cho mục đích CRM thực tiễn, nhưng sẽ tốt hơn nếu mở rộng đầy đủ tính năng MCP.

Điểm MCP

Điểm MCP Table: 7/10