Zoho CRM MCP demo

Небольшой MCP-сервер, который предоставляет четыре операции Zoho CRM (модули Deals и Leads, настоящие имена полей Zoho API v8) как инструменты, которые LLM/агент может вызывать на естественном языке:

• search_deals(stage=None, min_amount=None) — фильтрует воронку по этапу/сумме

• summarize_pipeline() — количество сделок и суммарное значение Amount по этапам: открытые и закрытые

• find_duplicate_leads() — группирует Leads по полям (Email, Company), чтобы выявлять один и тот же контакт, поступающий через разные каналы захвата, с чуть разным написанием имени (например, через форму расширения Marketplace и вебхук)

• create_lead(first_name, last_name, company, email, lead_source) — создаёт Lead

Почему это существует

Проект сделан как короткий, автономный proof-of-concept — это не привязка к какой-либо конкретной клиентской работе. Он полностью работает на синтетическом наборе данных в data/seed.json; никакой связи с реальной организацией Zoho CRM, а также каких-либо CRMOZ или клиентских данных в нём нет.

Он повторяет тот же паттерн, что и продакшен-разработки с MCP, уже внедрённые в других местах (интеграции n8n MCP, интеграция GoHighLevel MCP для живого клиента), но применённый к схеме Zoho CRM, чтобы показать, что паттерн подходит, а не заменить существующий инструментарий «AI + Zoho».

Related MCP server: Zoho CRM MCP Server

Run it

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python3 server.py

Это запускает сервер на stdio, готовый к добавлению в конфигурацию любого MCP‑клиента (Claude Desktop, Claude Code и т. д.) в качестве локального сервера.

Проверено: работает

Все четыре инструмента были проверены напрямую и через mcp.list_tools() — search_deals, summarize_pipeline, find_duplicate_leads и create_lead зарегистрировались и вернули корректные результаты на основе seed‑данных, включая намеренно добавленный дубликат лида (sam.carter@bramwellfoods.example, введённый один раз через канал в стиле «Email to Lead» и второй раз через канал в стиле «Google Sheets», где имя написано как «Sam» и «Samuel»), который find_duplicate_leads() корректно обнаружил.