Icp Fit Scorer

ICP Fit Scorer MCP サーバー

企業が理想的な顧客プロファイルにどの程度適合するかをスコアリングする MCP サーバーです。Apify 上の Mamba Labs ICP Fit Scorer アクターをラップし、任意の MCP クライアントに Clay 対応のフラットな JSON 行を返します。

内容

• 機能
• クイックスタート
• 前提条件
• プロンプトの例
• 入力
• 出力
• 出力例
• 機能
• 料金
• 各呼び出しの実行方法
• アクターの完全なドキュメント
• Mamba Labs GTM Suite
• ライセンス

機能

企業のドメインと ICP の定義を指定すると、重み付けされたシグナルに基づいて企業を評価し、0～100 のスコア、A～D のランク、シグナルごとの内訳を返します。ICP は、組み込みテンプレート、JSON スコアリング設定、または平易な英語の説明（独自の LLM キーを使用）の3つの方法で定義できます。fetch_signals を有効にすると、スコアリングの前にアクターが採用状況と技術スタックのシグナルを収集します。Clay、CRM、AI エージェントのワークフローですぐに使える、フラットな1行のデータを返します。スコアリングはすべて Apify 上で実行されます。このパッケージは、アクターを呼び出して結果を返す薄いクライアントです。

クイックスタート

Node.js 18 以降と、API トークンを持つ Apify アカウントが必要です。

Claude Desktop の設定に次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mamba-icp-scorer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
      }
    }
  }
}

https://console.apify.com/account/integrations でトークンを取得して貼り付け、Claude Desktop を再起動します。score_icp_fit と list_icp_templates のツールが利用可能になります。

前提条件

• Node.js 18 以降
• API トークンを持つ Apify アカウント

プロンプトの例

• 「clay.com を b2b_saas テンプレートに照らしてスコアリングし、シグナルを取得してください。」
• 「stripe.com は中堅市場のフィンテック企業という ICP にどの程度適合しますか？スコアの理由を説明してください。」
• 「私のスコアリング設定を使って figma.com をスコアリングし、シグナルごとの内訳も含めてください。」
• 「この ICP の説明に照らして openai.com を評価してください：市場投入に向けて採用を進めているエンタープライズ AI チーム。」

入力

サーバー独自のツール一覧から生成された、このツールが受け付けるすべての入力です。

score_icp_fit

入力	型	必須	説明
company_domain	string	はい	スコアリングする会社の主要ドメインです。例：clay.com
company_name	string	いいえ	会社の表示名（任意）です。
template	one of full_signal, saas_outbound, b2b_services, fintech, smb_local, enterprise	いいえ	事前構築済みスコアリング設定の名前です。このアクターに付属する6種類（full_signal、saas_outbound、b2b_services、fintech、smb_local、enterprise）のいずれかです。scoring_config または icp_description の代わりに使用できます。list_icp_templates を呼び出すと一覧を確認できます。
scoring_config	object	いいえ	スコアリングの重みを指定する JSON オブジェクトです。template または icp_description の代わりに使用できます。
icp_description	string	いいえ	ターゲット ICP の平易な英語での説明です。llm_api_key が必要です。template または scoring_config の代わりに使用できます。
llm_api_key	string	いいえ	OpenAI または Anthropic の API キーです。icp_description を使用する場合にのみ必要です。
llm_provider	one of openai, anthropic	いいえ	icp_description で使用する LLM プロバイダーです。openai または anthropic を指定します。
fetch_signals	boolean	いいえ	true の場合、スコアリング前にアクターが会社の採用情報と技術スタックのシグナルを自動取得します。
include_explanation	boolean	いいえ	true の場合、スコアの算出方法を説明する score_explanation 文字列を出力に追加します。
tier_thresholds	object	いいえ	任意です。各ティアの最小スコアを { "tier_a": number, "tier_b": number, "tier_c": number } として指定します。tier_a 以上は A、tier_b 以上は B、tier_c 以上は C、それ以外は D です。デフォルトは 80 / 60 / 40 です。
funded_within_days	integer	いいえ	任意です。recently_funded シグナルの対象とする資金調達ラウンドの経過日数です。デフォルトは 540（18 か月）です。
min_score_to_output	integer	いいえ	設定すると、このしきい値を下回るスコアの行は出力から除外され（データセットに追加されません）、除外された行はログにのみ記録されます。
previous_score	integer	いいえ	この会社の以前の ICP スコアです。指定すると、出力に score_change フィールドと score_trend フィールドが含まれます。
gtm_hiring_signal	string	いいえ	会社が GTM／営業職を積極的に採用しているかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。
gtm_role_count	string	いいえ	募集中の GTM／営業職の数です。min_gtm_roles（デフォルトは 2）以上の場合、gtm_role_count_strong シグナルでスコアリングされます。数値文字列（例："8"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時に整数に変換されます。
uses_hubspot	string	いいえ	会社が HubSpot を使用しているかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。
uses_salesforce	string	いいえ	会社が Salesforce を使用しているかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。
uses_clay	string	いいえ	会社が Clay を使用しているかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。
crm_detected	string	いいえ	CRM が検出されたかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）または空でない CRM 名（例："Salesforce"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。未設定の場合、uses_hubspot／uses_salesforce から自動的に導出されます。
seq_tool_detected	string	いいえ	営業シーケンスツール（Outreach、SalesLoft、Apollo、Lemlist）が検出されたかどうかです。ブール値相当の文字列（"true"／"false"）または空でないツール名（例："Outreach"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時にブール値に変換されます。
tech_stack	string	いいえ	技術のカンマ区切りリストです。ブール値が設定されていない場合に、CRM／シーケンスツールを自動検出するために使用されます。
headcount	string	いいえ	現在の従業員数です。数値文字列（例："3000"）を受け付けます。Clay との互換性のため文字列として送信され、実行時に整数に変換されます。
headcount_min	integer	いいえ	headcount_in_range シグナルの最小従業員数です。
headcount_max	integer	いいえ	headcount_in_range シグナルの最大従業員数です。
headcount_in_range	boolean	いいえ	上書き設定：従業員数がターゲット範囲内かどうかです。
employee_band	string	いいえ	Company Firmographic Enricher（Actor ID YlUtLWjfPpqykmB8g）から取得する企業統計情報の従業員規模帯です（例："201-500"）。target_employee_bands に含まれる場合、employee_band_match でスコアリングされます。
revenue_estimate	string	いいえ	Company Firmographic Enricher（Actor ID YlUtLWjfPpqykmB8g）から取得する年間売上高の推定値（ドル）です。revenue_in_range でスコアリングされます。数値文字列（例："50000000"）を受け付けます。実行時に整数に変換されます。
hq_location	string	いいえ	Company Firmographic Enricher（Actor ID YlUtLWjfPpqykmB8g）から取得する本社所在地です。参照用に引き継がれますが、現在はスコアリングされません。
founded_year	string	いいえ	Company Firmographic Enricher（Actor ID YlUtLWjfPpqykmB8g）から取得する会社の創業年です。参照用に引き継がれますが、現在はスコアリングされません。数値文字列（例："2015"）を受け付けます。
recently_funded	boolean	いいえ	上書き設定：会社が最近（funded_within_days 以内、デフォルトは 540 日）資金調達したかどうかです。
last_funding_date	string	いいえ	最後の資金調達ラウンドの日付を示す ISO 日付です（旧フィールド。latest_funding_date が推奨されます）。ブール値が設定されていない場合、recently_funded の自動判定に使用されます。
latest_funding_date	string	いいえ	最新の資金調達ラウンドの日付を示す ISO 日付です（提供開始後は C1 Funding & Press Signal Scanner から取得）。funded_within_days に基づいて recently_funded を判定します。
latest_funding_amount	string	いいえ	最新の資金調達ラウンドの金額（ドル）です（提供開始後は C1 から取得）。min_funding_amount（デフォルトは 1000000）以上の場合、well_funded でスコアリングされます。数値文字列（例："50000000"）を受け付けます。
funding_stage	string	いいえ	資金調達段階です（例：seed、series_a、series_b、growth）。recently_funded の推定に使用されます。
industry	string	いいえ	会社の業種です（Company Firmographic Enricher、Actor ID YlUtLWjfPpqykmB8g から取得）。
industry_match	boolean	いいえ	上書き設定：会社の業種がターゲットリストに一致するかどうかです。
target_industries	string	いいえ	industry_match シグナルの対象業種をカンマ区切りで指定します。
social_platforms_found	string	いいえ	Company Social Presence Mapper（Actor ID 4k6CCemkgBDz18m2h）から取得する、見つかった公式ソーシャルプラットフォームの数です。min_social_platforms（デフォルトは 2）以上の場合、social_presence でスコアリングされます。数値文字列を受け付けます。
total_followers	string	いいえ	Company Social Presence Mapper（Actor ID 4k6CCemkgBDz18m2h）から取得する、各プラットフォームのソーシャルフォロワー総数です。min_total_followers（デフォルトは 1000）以上の場合、strong_social_following でスコアリングされます。数値文字列を受け付けます。
has_linkedin	string	いいえ	会社の LinkedIn ページが見つかったかどうかです。Company Social Presence Mapper（Actor ID 4k6CCemkgBDz18m2h）または Domain to LinkedIn URL Resolver（Actor ID 3HtnSaqPHOg1Qg5gx）から取得します。social_presence に加算されます。ブール値相当の文字列を受け付けます。
has_twitter	string	いいえ	会社の X／Twitter プロフィールが見つかったかどうかです。Company Social Presence Mapper（Actor ID 4k6CCemkgBDz18m2h）から取得します。social_presence に加算されます。ブール値相当の文字列を受け付けます。
job_count	string	いいえ	Job Board Keyword Signal Scanner（Actor ID 4DvqpvhMR74NLcDDY）から取得する、見つかった募集中の求人件数です。min_job_count（デフォルトは 3）以上の場合、active_hiring_volume でスコアリングされます。数値文字列を受け付けます。
keyword_match_count	string	いいえ	Job Board Keyword Signal Scanner（Actor ID 4DvqpvhMR74NLcDDY）から取得する、見つかったターゲットキーワードの一致件数です。min_keyword_matches（デフォルトは 1）以上の場合、keyword_signal_match でスコアリングされます。数値文字列を受け付けます。
max_charge_usd	number	いいえ	任意です。この呼び出しの USD 建て支出上限です。実行コストがこの金額を超える課金の直前にアクターは停止し、すでに課金済みの行はすべて保持されます。

list_icp_templates

入力はありません。score_icp_fit が受け付ける6つの組み込みテンプレート名と、それぞれの違いについてのアクターの説明を返します。ローカルで応答するため、Apify の実行もトークンも料金も不要です。

template、scoring_config、icp_description のいずれか1つだけを使って ICP を定義してください。

このサーバーが提供するのは、単一企業のスコアリング経路です。アクターはバッチ入力（企業のデータセットまたは CSV）と結果の Webhook にも対応しています。これらを利用するには、Apify でアクターを直接実行してください。

出力

このツールは、スコアリング対象の企業について、icp_score（0〜100）、icp_tier（A〜D）、シグナルごとの内訳、任意の説明を含む、アクターのフラットな JSON 行を返します。出力スキーマの全容については、Apify Store のページをご覧ください。

出力例

{
  "company_domain": "ramp.com",
  "icp_score": 87,
  "icp_tier": "A",
  "lead_tag": "priority",
  "score_hiring": 25,
  "score_tech_stack": 22,
  "score_headcount": 20,
  "score_funding": 20,
  "score_industry": 0,
  "run_date": "2026-05-28"
}

機能

• カスタムウェイトを設定できる、ユーザー定義の JSON スコアリング設定
• icp_score（0〜100）、icp_tier（A〜D）、lead_tag を返します
• シグナルごとのポイント内訳：採用、技術スタック、従業員数、資金調達、業界
• Clay で手動管理していた6つ以上の数式列を置き換えます

料金

Apify のイベントごとに料金が発生し、ご自身の Apify アカウントに請求されます。以下は、2026-10-16 に取得した最新の料金情報に基づく価格です。

イベント	イベントごとの料金（USD）	発生条件
apify-default-dataset-item	Free プランでは $0.05、上位の Apify プランでは $0.0425 まで割引	デフォルトのデータセットに結果が1件追加されたとき。
apify-actor-start	$0.00005	アクターの実行開始時に課金されます。課金されるイベント数はアクターのメモリによって異なります（1 GB あたり1イベント、最低1イベント）。

アクターの Apify ページに最新の料金が掲載されています。このサーバーを実行すると、Apify クレジットを消費します。

各呼び出しの実行方法

各呼び出しでアクターの実行を開始し、完了するまでポーリングしてから、データセットを読み込みます。実行時間の上限は1,800秒です。この呼び出しが待機を終了した時点で実行がまだ続いている場合、タイムアウトではなく実行 ID とコンソールへのリンクを返すため、結果が失われることはありません。

アクターのドキュメント全文

このサーバーは薄いクライアントであり、スコアリングロジックを持ちません。入力と出力の完全なリファレンス、料金、実行履歴については、Apify Store のページをご覧ください。

https://apify.com/mambalabs/icp-account-lead-scoring-fit-scorer-0-100-for-clay

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Mamba Labs GTM Suite

このサーバーは、Mamba Labs MCP サーバー58個のうちの1つです。それぞれ専用のApify actorを使用しており、@mambalabsdev on npmで公開されています。このサーバーと特に関連性の高いものは次のとおりです。

Actor	変更不可のActor ID
GTM Hiring Signal Scraper	D7O1SA2EqwHGsGr1P
Tech Stack Signal Detector	qyd7nNyqFPelQViBx
GTM Signals Aggregator	xKdRfnfFNkdMpFuNs
Job Board Keyword Signal Scanner	4DvqpvhMR74NLcDDY
Domain to LinkedIn URL Resolver	3HtnSaqPHOg1Qg5gx
ICP Fit Scorer	W161DT8W4kW55dMFh
Domain Deliverability Checker	0tVgxI7A6o9jMlxmc
Company Firmographic Enricher	YlUtLWjfPpqykmB8g
Company Social Presence Mapper	4k6CCemkgBDz18m2h
Company Identity Resolver	lr8fTRAmZCBZmuwwh
Company Change Event Feed	oX44rS0fkEJ3rXLWe
Funding and Press Signal Scanner	FS13X6dhQVgX3XOM6

1つのインストールでこれらのうち21個を利用するには、@mambalabsdev/mcp-gtm-suiteをお使いください。

Mamba Labsが開発 | npm | Apify Store

ライセンス

MIT

Mamba Labsが開発。https://apify.com/mambalabs