LeadPipe MCP

Model Context Protocol을 위한 AI 기반 리드 자격 검증 엔진

License: MIT TypeScript MCP

LeadPipe는 모든 소스에서 리드를 수집하고, 회사 데이터로 보강하며, 구성 가능한 AI 규칙을 사용하여 0-100점으로 점수를 매기고, 자격이 검증된 리드를 CRM으로 내보냅니다. 이 모든 과정은 MCP 프로토콜을 통해 이루어집니다.

기능

리드 수집: 웹훅, 양식, API 또는 CSV를 통한 단일 또는 일괄(최대 100개) 수집
자동 보강: 회사 데이터(산업, 규모, 국가, 기술 스택) 자동 보강 (Hunter.io 또는 도메인 휴리스틱 사용)
AI 점수 엔진: 6가지 가중치 차원 + 사용자 지정 규칙을 사용한 점수 산정(0-100점)
CRM 내보내기: HubSpot, Pipedrive, Google Sheets, CSV 또는 JSON으로 내보내기
파이프라인 분석: 실시간 통계, 점수 분포, 전환율 제공
구성 가능: 점수 가중치, 고가치 직함/산업, 사용자 지정 규칙 설정 가능
8개의 MCP 도구 + 3개의 MCP 리소스: 전체 리드 수명 주기 지원

빠른 시작

MCPize 마켓플레이스에서 설치

mcpize.com에서 LeadPipe MCP를 검색합니다.
설치를 클릭하고 구독 티어를 선택합니다.
도구와 리소스는 모든 MCP 호환 클라이언트(Cursor, VS Code 등)에서 자동으로 사용할 수 있습니다.

소스에서 빌드

git clone https://github.com/enzoemir1/leadpipe-mcp.git
cd leadpipe-mcp
npm ci
npm run build

MCP 클라이언트 구성에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "leadpipe": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/leadpipe-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

도구

lead_ingest

파이프라인에 단일 리드를 추가합니다.

{
  "email": "jane@acme.com",
  "first_name": "Jane",
  "last_name": "Smith",
  "job_title": "VP of Engineering",
  "company_name": "Acme Corp",
  "company_domain": "acme.com",
  "source": "website_form",
  "tags": ["demo-request"]
}

lead_batch_ingest

한 번에 1-100개의 리드를 추가합니다. 중복 항목은 자동으로 건너뜁니다.

{
  "leads": [
    { "email": "lead1@corp.com", "job_title": "CEO" },
    { "email": "lead2@startup.io", "job_title": "CTO" }
  ]
}

lead_enrich

이메일 도메인을 사용하여 회사 데이터로 리드를 보강합니다.

{ "lead_id": "uuid-of-lead" }

반환값: 회사명, 산업, 규모, 국가, 기술 스택, LinkedIn URL.

lead_score

자격 검증 점수(0-100)를 계산합니다. 60점 이상인 리드는 **자격 있음(qualified)**으로 표시됩니다.

{ "lead_id": "uuid-of-lead" }

반환값: 점수 + 6가지 차원 전반에 걸친 상세 분석.

lead_search

페이지 매김을 사용하여 리드를 검색하고 필터링합니다.

{
  "query": "acme",
  "status": "qualified",
  "min_score": 60,
  "limit": 20,
  "offset": 0
}

lead_export

리드를 CRM 또는 파일 형식으로 내보냅니다.

{
  "target": "hubspot",
  "min_score": 60
}

대상: hubspot, pipedrive, google_sheets, csv, json

pipeline_stats

파이프라인 분석을 가져옵니다. 입력이 필요하지 않습니다.

반환값: 총 리드 수, 상태/소스별 분석, 평균 점수, 점수 분포, 자격 검증 비율, 오늘/이번 주/이번 달 리드 수.

config_scoring

점수 구성 설정을 확인하거나 업데이트합니다.

{
  "job_title_weight": 0.30,
  "high_value_titles": ["ceo", "cto", "vp", "founder"],
  "custom_rules": [
    {
      "field": "company_industry",
      "operator": "equals",
      "value": "fintech",
      "points": 15,
      "description": "Bonus for fintech companies"
    }
  ]
}

리소스

리소스	설명
`leads://recent`	가장 최근에 추가된 리드 50개
`leads://pipeline`	상태별 수, 점수, 전환율을 포함한 파이프라인 요약
`leads://config`	현재 점수 엔진 구성

점수 엔진

리드는 6가지 차원의 가중 평균을 사용하여 0-100점으로 점수가 매겨집니다:

차원	기본 가중치	작동 방식
직함	25%	C-level/창업자: 100, VP/이사: 85, 매니저: 65, 시니어: 50, 주니어: 15
회사 규모	20%	선호 규모(11-50, 51-200, 201-500): 90, 기타 규모에 따라 조정
산업	20%	고가치 산업(SaaS, 핀테크 등): 90, 기타: 40
참여도	15%	전화번호 제공, 전체 이름, 태그, 소스 유형(랜딩 페이지 > CSV)
최신성	10%	오늘: 100, 지난주: 75, 지난달: 35, 3개월 이상: 5
사용자 지정 규칙	10%	사용자 정의 규칙(각 -50 ~ +50점)

공식: score = sum(dimension_score * weight)

60점 이상인 리드는 **자격 있음(qualified)**입니다. 60점 미만은 **자격 없음(disqualified)**입니다.

CRM 통합

HubSpot

HUBSPOT_API_KEY 환경 변수를 HubSpot 비공개 앱 액세스 토큰으로 설정하세요.

export HUBSPOT_API_KEY="pat-xxx-xxx"

Pipedrive

PIPEDRIVE_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.

export PIPEDRIVE_API_KEY="xxx"

Google Sheets

GOOGLE_SHEETS_CREDENTIALS를 서비스 계정 JSON으로 설정하세요.

CSV / JSON

별도의 구성이 필요하지 않습니다. 내보내기 시 데이터를 직접 반환합니다.

보강(Enrichment)

LeadPipe는 리드의 이메일에서 도메인을 추출하여 회사 데이터를 조회합니다:

Hunter.io (HUNTER_API_KEY가 설정된 경우) — 조직, 산업, 국가, 기술 스택 반환
도메인 휴리스틱 — 알려진 도메인을 회사 데이터에 매핑
무료 이메일 감지 — gmail.com, yahoo.com 등은 플래그 처리됨(회사 보강 없음)

가격

티어	가격	리드/월	기능
무료	$0	50	기본 점수 산정, 웹훅 수집
프로	$20/월	500	AI 점수 산정, 보강, 이메일 알림
비즈니스	$40/월	5,000	CRM 동기화, 파이프라인 분석, 사용자 지정 규칙

MCPize 마켓플레이스에서 이용 가능합니다.

개발

npm run dev        # Hot reload development
npm run build      # Production build
npm test           # Run unit tests
npm run inspect    # Open MCP Inspector

라이선스

MIT 라이선스. 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.

Automatia BCN 제작.

leadpipe-mcp