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K
Kylas

Kylas

ローカル
github.com/kylastechデータ・分析1237 週間前に更新

Kylas について

Kylas は、Kylas CRM のリード操作に特化した MCP サーバーです。リードの作成や絞り込みに加え、関連するユーザー、製品、パイプライン情報を参照できます。

主な機能

  1. 01リード項目の説明を取得
  2. 02動的な項目を指定してリードを作成
  3. 03リードの検索と絞り込み
  4. 04ユーザーと製品の ID を解決
  5. 05パイプラインとステージの参照
  6. 06一定期間活動のないリードを検索

活用シーン

  1. 01コンテキストから CRM リードを作成
  2. 02条件に合うリードを検索
  3. 03名前から CRM ID を解決
  4. 04指定期間活動のないリードを特定

MCP 対応

stdio トランスポートを使用し、Kylas CRM のリード操作と参照機能を MCP クライアントに提供します。Kylas API キーが必要です。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"kylas-crm": {
"command": "uvx",
"args": [
"kylas-crm-mcp-server"
],
"env": {
"KYLAS_API_KEY": "<KYLAS_API_KEY>",
"KYLAS_BASE_URL": "<KYLAS_BASE_URL>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx kylas-crm-mcp-server
設定が必要な環境変数
KYLAS_API_KEYシークレットYour Kylas API key (required)
KYLAS_BASE_URLKylas API base URL (optional, default: https://api.kylas.io/v1)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypikylas-crm-mcp-server1.0.4

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Kylas CRM MCP サーバー(リードのみ)

Kylas CRM のリード操作に対応する Model Context Protocol サーバーです。Cursor、Claude Desktop、または任意の MCP クライアントから使用して、リードの作成、検索と絞り込み、ユーザー、製品、パイプラインの参照を行えます。

機能

  • get_lead_field_instructions – リードのスキーマ(標準フィールドとカスタムフィールド、選択リスト ID)を取得します
  • create_lead – ユーザーコンテキストから動的にフィールドを設定してリードを作成します
  • search_leads – 複数の条件でリードを検索・絞り込みます
  • lookup_users – ユーザー名を ID に解決します(担当者、作成者など)
  • lookup_products – 製品名を ID に解決します
  • lookup_pipelines / get_pipeline_stages – 未完了/クローズ済み/成約済みのリードに対応するパイプラインとステージを解決します
  • search_idle_leads – N 日間アクティビティのないリードを検索します

必要条件

  • Python 3.10+
  • Kylas アカウントと API キー

インストール

pip install -e .
# or from PyPI (after publish): pip install kylas-crm-mcp-server

設定

環境変数を設定します(または .env ファイルを使用します)。

変数必須説明
KYLAS_API_KEYはいKylas API キー
KYLAS_BASE_URLいいえAPI のベース URL(デフォルト:https://api.kylas.io/v1)

サーバーの実行

このサーバーはstdioトランスポート(MCP のデフォルト)を使用します。次のコマンドを実行します。

python -m kylas_crm_mcp
# or: python main.py  (when developing from repo root)

MCP クライアント(例:Cursor)は通常、このプロセスを起動し、stdin/stdout 経由で通信します。

Docker

docker build -t kylas-crm-mcp .
docker run -e KYLAS_API_KEY=your_key -i kylas-crm-mcp

開発

pip install -e ".[dev]"
pytest

MCP Marketplace への公開

このサーバーを公式 MCP Registryに公開するには(Cursor やその他の MCP クライアントに表示されるようにするには):

  1. パッケージを PyPI に公開します(レジストリは README を使って所有権を確認します)。
  2. mcp-publisher をインストールし、mcp-publisher login github を実行してから、mcp-publisher publish を実行します。

詳しい手順については PUBLISHING.md をご覧ください。

ライセンス

ライセンス情報については、リポジトリをご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。