HubSpot MCP サーバー

Dockerハブライセンス: MIT

概要

AIアシスタントがHubSpot CRMデータと連携できるようにするモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。このサーバーはAIモデルとHubSpotアカウントを連携させ、コンタクト、企業、エンゲージメントデータへの直接アクセスを提供します。組み込みのベクターストレージとキャッシュメカニズムにより、HubSpot APIの制限を克服し、応答時間を短縮します。

HubSpotの実装では、堅牢なエラー処理とAPIの安定性を備え、最も頻繁に利用され価値の高いHubSpot操作を優先的に実行します。各コンポーネントはAIとの連携に最適化されており、複雑で多段階のCRMワークフローにおいても信頼性の高いパフォーマンスを実現します。

Related MCP server: HubSpot MCP

MCP-HubSpot を選ぶ理由

CRMへの直接アクセス：Claudeや他のAIアシスタントを、中間ステップなしでHubSpotデータに接続します
コンテキスト保持: FAISSによるベクトルストレージにより、過去のインタラクションをまたいだセマンティック検索が可能
ゼロ構成: 最小限のセットアップでシンプルな Docker 展開

プロンプトの例

Create HubSpot contacts and companies from this LinkedIn profile: [Paste LinkedIn profile text]

What's happening lately with my pipeline?

利用可能なツール

サーバーは、HubSpot の管理とデータ取得のためのツールを提供します。

道具	目的
`hubspot_create_contact`	重複を防止して連絡先を作成する
`hubspot_create_company`	重複防止機能を備えた会社を作成する
`hubspot_get_company_activity`	特定の企業のアクティビティを取得する
`hubspot_get_active_companies`	最近アクティブだった企業を取得する
`hubspot_get_active_contacts`	最近アクティブな連絡先を取得する
`hubspot_get_recent_conversations`	メッセージを含む最近の会話スレッドを取得する
`hubspot_search_data`	以前に取得したHubSpotデータ全体のセマンティック検索

パフォーマンス機能

ベクトルストレージ: 効率的なセマンティック検索と取得のためにFAISSを活用
スレッドレベルのインデックス作成: 正確な検索のために各会話スレッドを個別に保存します
埋め込みキャッシュ: 自動キャッシュを備えたSentenceTransformerを使用します
永続ストレージ: データは設定可能なストレージディレクトリ内のセッション間で保持されます
マルチプラットフォームサポート: さまざまなアーキテクチャ向けに最適化された Docker イメージ

設定

前提条件

次のスコープを持つ HubSpot アクセストークンが必要です。

crm.objects.contacts (読み取り/書き込み)
crm.objects.companies (読み取り/書き込み)
営業メールを読む

クイックスタート

# Install via Smithery (recommended) npx -y @smithery/cli@latest install mcp-hubspot --client claude # Or pull Docker image directly docker run -e HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token buryhuang/mcp-hubspot:latest

Dockerの設定

Claude デスクトップでの手動構成の場合:

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