HubSpot MCP Server

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개요

AI 어시스턴트가 HubSpot CRM 데이터와 상호작용할 수 있게 해주는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 모델과 HubSpot 계정을 연결하여 연락처, 회사 및 참여 데이터에 직접 액세스할 수 있게 합니다. 내장된 벡터 저장소와 캐싱 메커니즘은 HubSpot API 제한을 극복하고 응답 시간을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이 구현은 가장 자주 사용되는 고가치 HubSpot 작업을 강력한 오류 처리 및 API 안정성과 함께 우선시합니다. 각 구성 요소는 AI 친화적인 상호작용에 최적화되어 있어 복잡한 다단계 CRM 워크플로 중에도 안정적인 성능을 보장합니다.

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왜 MCP-HubSpot인가?

• 직접 CRM 액세스: 중간 단계 없이 Claude 및 기타 AI 어시스턴트를 HubSpot 데이터에 연결합니다.

• 컨텍스트 유지: FAISS를 사용한 벡터 저장소는 이전 상호작용에 대한 의미론적 검색을 가능하게 합니다.

• 제로 구성: 최소한의 설정으로 간단한 Docker 배포가 가능합니다.

예시 프롬프트

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

What's happening lately with my pipeline?

사용 가능한 도구

이 서버는 HubSpot 관리 및 데이터 검색을 위한 도구를 제공합니다:

성능 기능

• 벡터 저장소: 효율적인 의미론적 검색 및 조회를 위해 FAISS를 활용합니다.

• 스레드 수준 인덱싱: 각 대화 스레드를 개별적으로 저장하여 정확한 검색을 지원합니다.

• 임베딩 캐싱: 자동 캐싱과 함께 SentenceTransformer를 사용합니다.

• 영구 저장소: 구성 가능한 저장소 디렉터리에 세션 간 데이터가 유지됩니다.

• 다중 플랫폼 지원: 다양한 아키텍처에 최적화된 Docker 이미지를 제공합니다.

설정

사전 요구 사항

다음 범위를 가진 HubSpot 액세스 토큰이 필요합니다:

• crm.objects.contacts (읽기/쓰기)

• crm.objects.companies (읽기/쓰기)

• sales-email-read

Docker 구성

Claude desktop에서 수동으로 구성하려면:

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

Docker 이미지 빌드

로컬에서 Docker 이미지를 빌드하려면:

git clone https://github.com/dennis19741216/AI-assistant-with-HubSpot-CRM.git
cd mcp-hubspot
docker build -t mcp-hubspot .

다중 플랫폼 빌드의 경우:

docker buildx create --use
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t dennis/mcp-hubspot:latest --push .

개발

pip install -e .