HubSpot MCP 服务器
概述
模型上下文协议 (MCP) 服务器,使 AI 助手能够与 HubSpot CRM 数据交互。该服务器将 AI 模型与您的 HubSpot 帐户连接起来,让您直接访问联系人、公司和互动数据。内置的向量存储和缓存机制有助于克服 HubSpot API 的限制,同时缩短响应时间。
我们的实施优先考虑最常用、高价值的 HubSpot 操作,并提供强大的错误处理和 API 稳定性。每个组件都针对 AI 友好型交互进行了优化,即使在复杂、多步骤的 CRM 工作流程中也能确保可靠的性能。
为什么选择 MCP-HubSpot?
- 直接 CRM 访问:无需中间步骤即可将 Claude 和其他 AI 助手连接到您的 HubSpot 数据
- 上下文保留:使用 FAISS 进行向量存储可以跨先前的交互进行语义搜索
- 零配置:只需最少的设置即可进行简单的 Docker 部署
示例提示
Create HubSpot contacts and companies from this LinkedIn profile:
[Paste LinkedIn profile text]
What's happening lately with my pipeline?
可用工具
该服务器提供 HubSpot 管理和数据检索工具:
工具 | 目的 |
---|
hubspot_create_contact | 创建具有重复预防功能的联系人 |
hubspot_create_company | 创建具有重复预防能力的公司 |
hubspot_get_company_activity | 检索特定公司的活动 |
hubspot_get_active_companies | 检索最近活跃的公司 |
hubspot_get_active_contacts | 检索最近活跃的联系人 |
hubspot_get_recent_conversations | 检索最近包含消息的对话线程 |
hubspot_search_data | 对先前检索到的 HubSpot 数据进行语义搜索 |
性能特点
- 矢量存储:利用 FAISS 进行高效的语义搜索和检索
- 线程级索引:单独存储每个对话线程,以便进行精确检索
- 嵌入缓存:使用具有自动缓存功能的 SentenceTransformer
- 持久存储:数据在可配置的存储目录中的会话之间持久保存
- 多平台支持:针对各种架构优化的 Docker 镜像
设置
先决条件
您需要具有以下范围的 HubSpot 访问令牌:
- crm.objects.contacts(读/写)
- crm.objects.companies(读/写)
- 销售电子邮件阅读
快速入门
# 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 配置
对于 Claude 桌面中的手动配置:
{
"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"
]
}
}
}
构建 Docker 镜像
要在本地构建 Docker 镜像:
git clone https://github.com/buryhuang/mcp-hubspot.git
cd mcp-hubspot
docker build -t mcp-hubspot .
对于多平台构建:
docker buildx create --use
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t buryhuang/mcp-hubspot:latest --push .
发展
执照
MIT 许可证