Integrazione Server MCP di HubSpot

Cosa fa il Server MCP “HubSpot”?

Il Server MCP (Model Context Protocol) di HubSpot è progettato per permettere agli assistenti AI di interagire direttamente con i dati CRM di HubSpot. Agendo come ponte tra i modelli AI e il tuo account HubSpot, questo server consente un accesso senza interruzioni a contatti, aziende e metriche di interazione. Integra un’archiviazione vettoriale (tramite FAISS) per la ricerca semantica e meccanismi di caching che aiutano a superare i limiti delle API di HubSpot, garantendo risposte più rapide e affidabili. Il focus è sulle operazioni CRM di maggior valore e più utilizzate, con una gestione degli errori robusta e ottimizzazione AI-friendly. Questo rende più efficienti i flussi di lavoro CRM complessi multi-step e migliora le capacità dei workflow di sviluppo AI fornendo un accesso diretto e ricco di contesto ai dati aziendali.

Elenco dei Prompt

• (Nessun template di prompt esplicito trovato nel repository. La sezione “Example Prompts” nel README contiene solo esempi di prompt utente, non template riutilizzabili.)

Elenco delle Risorse

(Nessuna risorsa esplicita è descritta nel repository o nella documentazione. Nessun primitivo di risorsa MCP elencato.)

Elenco degli Strumenti

• hubspot_create_contact
  Crea contatti HubSpot con logica di prevenzione dei duplicati.

• hubspot_create_company
  Crea aziende HubSpot con logica di prevenzione dei duplicati.

• hubspot_get_company_activity
  Recupera le attività per aziende specifiche.

• hubspot_get_active_companies
  Recupera le aziende più attive di recente.

• hubspot_get_active_contacts
  Recupera i contatti più attivi di recente.

• hubspot_get_recent_conversations
  Recupera i thread di conversazione recenti con messaggi.

• hubspot_search_data
  Ricerca semantica sui dati HubSpot precedentemente recuperati.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Creazione Automatica di Contatti
  Permette agli assistenti AI di creare nuovi contatti in HubSpot direttamente da conversazioni, email o testo di profili LinkedIn, semplificando la raccolta lead e riducendo l’inserimento manuale dei dati.

• Gestione Dati Aziendali
  Semplifica la creazione e l’aggiornamento dei profili aziendali in HubSpot tramite flussi di lavoro guidati dall’AI, garantendo registri CRM accurati e aggiornati.

• Monitoraggio Attività e Coinvolgimento
  Recupera le attività più recenti su aziende e contatti, permettendo ai team vendita e agli agenti AI di monitorare le tendenze di engagement e seguire in modo più efficace.

• Analisi delle Conversazioni
  Accedi e analizza i thread di conversazione recenti, consentendo all’AI di riassumere le interazioni o identificare opportunità di follow-up.

• Ricerca Semantica nel CRM
  Usa l’archiviazione vettoriale integrata per eseguire ricerche semantiche sui dati HubSpot, facilitando all’AI la ricerca di informazioni rilevanti nelle interazioni e nei registri CRM passati.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Docker installato.
2. Ottieni il tuo token di accesso HubSpot con gli scope richiesti.
3. Nella configurazione di Windsurf, individua la sezione per i server MCP.
4. Aggiungi il server MCP di HubSpot usando il seguente snippet JSON:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica la configurazione interrogando i dati HubSpot tramite Windsurf.

Claude

1. Installa Node.js se non presente.
2. Ottieni il tuo token di accesso HubSpot.
3. Modifica la configurazione di Claude per includere il server MCP.
4. Inserisci il server MCP di HubSpot con:

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

5. Salva e riavvia Claude.
6. Conferma che il server MCP sia elencato e risponda.

Cursor

1. Installa Docker e Node.js.
2. Ottieni il token di accesso HubSpot.
3. Apri il file di configurazione di Cursor.
4. Aggiungi questa configurazione sotto mcpServers:

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

5. Salva le modifiche e riavvia Cursor.

Cline

1. Assicurati che Docker sia installato.
2. Ottieni il token di accesso HubSpot.
3. Nel tuo ambiente Cline, apri il file di configurazione rilevante.
4. Aggiungi:

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

5. Salva e riavvia Cline.

Protezione delle API Key
È buona pratica proteggere il token di accesso HubSpot usando variabili d’ambiente invece di inserire i valori nel codice. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "hubspot": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “hubspot” con il vero nome del tuo server MCP (ad es. “github-mcp”, “weather-api”, ecc.) e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La mia valutazione complessiva per il server MCP di HubSpot è:
Sebbene il server sia robusto negli strumenti e nella documentazione per la configurazione, la mancanza di template di prompt espliciti e primitivi di risorsa MCP ne limita la flessibilità per workflow AI avanzati. Il supporto per sampling e roots non è menzionato. È adatto per l’uso CRM pratico, ma potrebbe beneficiare di una copertura MCP più ampia.

MCP Score

Punteggio Tabella MCP: 7/10