Lead Intelligence

リードインテリジェンス

リード記録から、進行中の営業パイプラインを評価します。成約確率と成約までの予想期間、リスクにさらされている金額とコンタクト1件の価値、ファネルのステージ別見通し、複数タッチポイントのチャネル貢献度（シャプレーアトリビューション）、そしてSDRや営業マネージャー向けの日次CALL／NURTURE／VERIFYキューを提示します。リードIDと作成日があれば、あらゆるCRMやCSVエクスポートを利用できます。

レジストリ名	ai.saifs/lead-intelligence
エンドポイント	https://lead-scoring-mcp.saifs.ai/mcp
トランスポート	Streamable HTTP（リモート、インストール不要）
認証	OAuth 2.1 — PKCE（S256）と動的クライアント登録。初回利用時にクライアントでサインインページが開きます
公開元	SAIFS AI

インストール

VS Code / GitHub Copilot

ワークスペースの .vscode/mcp.json またはユーザーの mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "saifs-lead-intelligence": {
      "type": "http",
      "url": "https://lead-scoring-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

次に、MCP ビューからサーバーを起動し、プロンプトが表示されたらサインインします。

Claude (claude.ai, Desktop)

Settings → Connectors → カスタムコネクターを追加 を選択し、次を貼り付けます。

https://lead-scoring-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-lead-intelligence https://lead-scoring-mcp.saifs.ai/mcp

その他の MCP クライアント

Streamable HTTP トランスポートを使用して、https://lead-scoring-mcp.saifs.ai/mcp に接続します。サーバーは WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… チャレンジを含む 401 を返すため、OAuth 対応クライアントは自動的にサインインします。

ツール

ツール	機能
lead_pipeline	最大500件のリードを評価します。成約確率、リスクにさらされているパイプライン価値、ステージ別見通し、チャネルアトリビューション、マネージャー向けの判断（CALL TODAY / PUSH FORWARD / QUALIFY）、およびリードごとの台帳を提示します。任意のタッチポイントログとステージ履歴を追加すると、結果の精度が向上します。
lead_pipeline_get_engine	500件を超えるパイプライン向けに、ネットワーク呼び出しなしでエクスポートデータをローカル評価する、実行可能なPythonスクリプトを返します。

プロンプトの例

• 「HubSpotのリードエクスポートはこちらです。チームは今日、誰に電話するべきですか？」
• 「成約の見込みが薄れているリードはどれですか？また、リスクにさらされているパイプライン価値はいくらですか？」
• 「メール、デモ、ウェビナーのうち、実際に成約につながるチャネルはどれですか？」

サポート

• ウェブサイト：https://saifs.ai
• 問題の報告：https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
• プライバシー：https://saifs.ai/privacy_policy