Indiamart Lead Manager

🇮🇳 IndiaMART MCP 服务

一个功能完备的 模型上下文协议（MCP）服务，可将 Claude AI 连接到 IndiaMART 的线索管理 API。使用自然语言获取、搜索、分析和管理 IndiaMART 买家线索。

⚡ 快速安装（60 秒）

git clone https://github.com/Techmatic-sys/indiamart-mcp-server.git
cd indiamart-mcp-server
pip install -r requirements.txt

然后将其添加到 Claude Desktop 配置中，即可完成。完整设置步骤见下文。

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✨ 功能

• 10 个 MCP 工具 — 8 个读取工具 + 2 个写入工具，全面支持 CRM
• 获取线索 — 获取任意日期范围内的 IndiaMART 线索
• 销售管道管理 — 跟踪线索在销售阶段中的进展（新线索 → 已成交）
• 备注 — 为线索添加私人备注，补充相关背景
• 实时 Webhook — 通过 IndiaMART 的 Push API 即时接收线索
• 本地数据库 — 将所有线索存储在 SQLite 中，支持快速离线访问
• 分析 — 按城市、产品和日期获取统计数据
• 搜索 — 按产品或消息中的关键词查找线索
• 导出 CSV — 导出线索，用于电子表格和报告
• 回复草稿 — 即时生成专业的买家回复
• 输入验证 — Pydantic 架构可防止查询格式错误
• 重试逻辑 — API 失败时采用指数退避策略
• 支持 Claude Desktop — 附带即插即用配置

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📋 前置条件

• Python 3.10+（下载）
• IndiaMART 卖家账户，并拥有线索管理权限
• IndiaMART CRM API 密钥（见下文）
• Claude Desktop（可选，用于 AI 驱动的线索管理）

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🚀 安装

1. 克隆或下载

git clone https://github.com/Techmatic-sys/indiamart-mcp-server.git
cd indiamart-mcp-server

2. 创建虚拟环境（推荐）

python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
source venv/bin/activate

3. 安装依赖项

# MCP server only (lightweight, 4 packages)
pip install -r requirements.txt

# Full SaaS web app (includes FastAPI, uvicorn, etc.)
pip install -r requirements-saas.txt

4. 配置环境

# Copy the example env file
cp .env.example .env    # Linux/macOS
copy .env.example .env  # Windows

# Edit .env with your credentials

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🔑 如何获取 IndiaMART API 密钥

1. 登录 IndiaMART 卖家控制面板
2. 前往 线索管理器 → 设置（⚙️ 图标）
3. 打开 CRM 集成 或 API 设置
4. 生成或复制你的 CRM API 密钥（glusr_crm_key）
5. 在账户个人资料中找到你的 GLID（全局登录 ID）
6. 将这两个值粘贴到你的 .env 文件中

注意： API 密钥可用于访问你的线索。请妥善保密！

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▶️ 运行 MCP 服务

# Standard run (Claude Desktop starts this automatically)
python mcp_server.py

# Check version
python mcp_server.py --version

# Health check (verify DB connectivity)
python mcp_server.py --health

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🖥️ 连接到 Claude Desktop

1. 找到 Claude Desktop 配置文件

操作系统	路径
Windows	%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS	~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux	~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. 添加 MCP 服务

{
  "mcpServers": {
    "indiamart": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "cwd": "/ABSOLUTE/PATH/TO/indiamart-mcp-server",
      "env": {
        "INDIAMART_API_KEY": "your_crm_api_key_here",
        "INDIAMART_GLID": "your_glid_here"
      }
    }
  }
}

将 cwd 替换为你的实际路径：

• Windows： "C:\\Users\\YourName\\indiamart-mcp-server"
• macOS： "/Users/yourname/indiamart-mcp-server"
• Linux： "/home/yourname/indiamart-mcp-server"

3. 重启 Claude Desktop

关闭并重新打开 Claude Desktop。你应该会在工具菜单中看到可用的 IndiaMART 工具。

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🤖 连接到 Claude Code

选项 1：命令行（推荐）

claude mcp add indiamart -- python /ABSOLUTE/PATH/TO/indiamart-mcp-server/mcp_server.py

然后设置环境变量：

# In your shell profile or before launching Claude Code
export INDIAMART_API_KEY="your_crm_api_key_here"
export INDIAMART_GLID="your_glid_here"

选项 2：手动配置

添加到你的 .claude/settings.json（项目级）或 ~/.claude/settings.json（全局）：

{
  "mcpServers": {
    "indiamart": {
      "command": "python",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/indiamart-mcp-server/mcp_server.py"],
      "env": {
        "INDIAMART_API_KEY": "your_crm_api_key_here",
        "INDIAMART_GLID": "your_glid_here"
      }
    }
  }
}

将路径替换为 mcp_server.py 的实际绝对路径。

验证连接

连接后，向 Claude Code 提问：

• “同步我最新的 IndiaMART 线索”
• “显示过去 24 小时的线索”
• “我的线索统计数据是什么？”

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🦞 连接到 OpenClaw

OpenClaw 是一个可自托管的 AI Agent 平台。你的 IndiaMART 线索 将成为 OpenClaw 中的原生技能，可通过 OpenClaw 支持的任何界面访问。

1. 找到 OpenClaw 配置文件

操作系统	路径
Linux/macOS	~/.openclaw/openclaw.json
Windows	C:\Users\YourName\.openclaw\openclaw.json

2. 添加 IndiaMART 技能

打开配置文件，并在 skills.mcpServers 下添加：

{
  skills: {
    mcpServers: {
      indiamart: {
        command: "python",
        args: ["mcp_server.py"],
        cwd: "/absolute/path/to/indiamart-mcp-server",
        env: {
          INDIAMART_API_KEY: "your_crm_api_key_here",
          INDIAMART_GLID: "your_glid_here"
        }
      }
    }
  }
}

如需可直接复制的模板，请参阅仓库根目录中的 openclaw-config-example.json5。

3. 重启 OpenClaw 网关

openclaw gateway restart

4. 验证是否已加载

openclaw status --all
# You should see "indiamart" listed with 10 tools

远程 OpenClaw（VPS / EC2）

在服务器上以 SSE 模式运行 MCP 服务：

python mcp_server.py --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

然后将 OpenClaw 配置指向 http://your-server-ip:8000。

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💬 示例提示词

提示词	功能
"Show me all leads from the last 24 hours"	同步并显示近期线索
"How many leads did I get this week and from which cities?"	显示线索统计信息
"Search for leads asking about steel pipes"	按产品或消息中的关键词搜索
"Draft a reply for lead ID IML123456789"	生成专业的买家回复
"Move lead IML123 to qualified stage"	更新销售流程阶段
"Add a note to lead IML123: Very interested in bulk order"	添加备注
"Export all leads from January 2026 as CSV"	将线索导出为 CSV 格式
"Sync my latest IndiaMART leads"	将最新线索拉取到本地数据库

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🛠️ 可用的 MCP 工具（共 10 个）

读取工具（8 个）

工具	描述
tool_get_leads_by_date	获取 IndiaMART 在指定日期范围内的线索
tool_get_recent_leads	获取最近 N 小时内的线索
tool_get_lead_stats	分析统计：总数及按城市、产品和日期划分的数据
tool_search_leads	按关键词搜索线索
tool_get_lead_by_id	获取特定线索的完整详情
tool_draft_reply	为买家起草专业回复
tool_export_leads_csv	将线索导出为 CSV
tool_sync_latest_leads	将 IndiaMART 的最新线索同步到本地数据库

写入工具（2 个 — 新增）

工具	描述
tool_update_lead_stage	推进线索的销售流程阶段（new → contacted → qualified → won/lost）
tool_add_note	为线索添加私人备注，以便跟进记录

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📁 项目结构

indiamart-mcp-server/
├── 📄 mcp_server.py           ← SINGLE entry point
├── 📄 smithery.yaml            ← Smithery.ai marketplace manifest
├── 📄 pyproject.toml           ← Python package config
├── 📄 requirements.txt         ← MCP only (5 packages)
├── 📄 requirements-saas.txt    ← Web app deps
├── 📄 README.md                ← This file
├── 📄 CHANGELOG.md             ← Version history
├── 📄 LICENSE                  ← MIT License
├── 📄 .env.example             ← Annotated credential guide
├── 📄 .gitignore               ← Git ignore rules
├── 📄 docker-compose.yml       ← Full stack Docker setup
│
├── 📁 mcp_tools/               ← Core MCP Package
│   ├── __init__.py
│   ├── 🔧 tools.py            ← 10 MCP tools with rich docstrings
│   ├── 📋 schemas.py          ← Pydantic validation + response types
│   ├── 🌐 http_client.py      ← Resilient API client with retry
│   ├── 💾 database.py         ← SQLite operations
│   ├── 🔑 auth.py             ← API key helpers
│   └── 🐳 Dockerfile          ← MCP server Docker image
│
├── 📁 saas/                    ← SaaS Web App (FastAPI)
│   └── ...
│
├── 📁 tests/                   ← Test suite
│   ├── conftest.py             ← pytest fixtures
│   └── test_tools.py           ← Validation + integration tests
│
├── 📁 .github/                 ← CI/CD
│   └── workflows/ci.yml
│
└── 📁 docs/                    ← Documentation
    ├── tools.md
    └── examples.md

---

🔧 故障排除

"INDIAMART_API_KEY is not set"

• 确保你已创建 .env 文件（而不只是 .env.example）
• 检查密钥是否正确且未过期
• 确认 .env 文件位于项目根目录中

Claude Desktop 未显示 IndiaMART 工具

• 完全重启 Claude Desktop（退出后重新打开）
• 检查 claude_desktop_config.json 是否存在语法错误（是否为有效 JSON？）
• 确认 cwd 路径正确，且该路径下存在 mcp_server.py
• 检查 Claude Desktop 日志中是否有 MCP 连接错误

日期格式错误

• 支持的格式：YYYY-MM-DD、DD-MM-YYYY、DD/MM/YYYY、DD-Mon-YYYY
• 示例：2026-01-15、15-01-2026、15-Jan-2026

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📄 许可证

MIT 许可证。可自由用于你的业务。

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🤝 参与贡献

1. Fork 此仓库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/my-feature
3. 提交更改：git commit -m "Add my feature"
4. 推送：git push origin feature/my-feature
5. 创建 Pull Request

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