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Kylas CRM

Kylas CRM

本地服务
github.com/akshaykylas94商业与营销038 周前更新
代码仓库

关于 Kylas CRM

Kylas CRM 的 MCP 服务面向需要通过 MCP 客户端处理 CRM 线索的用户，支持创建、搜索和筛选线索，并可查询用户、产品及销售管道信息。

主要功能

  1. 01获取线索字段说明
  2. 02创建线索
  3. 03搜索和筛选线索
  4. 04查询用户与产品 ID
  5. 05查询销售管道和阶段
  6. 06查找长期未活动线索

适用场景

  1. 01按用户上下文创建线索
  2. 02按多个条件筛选线索
  3. 03将负责人、产品和销售阶段名称解析为 ID

MCP 相关

通过 stdio 向 MCP 客户端提供 Kylas CRM 线索操作及相关查询工具。需要配置 KYLAS_API_KEY。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "akshaykylas94-kylas-crm": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kylas-crm-mcp"
      ],
      "env": {
        "KYLAS_API_KEY": "<KYLAS_API_KEY>",
        "KYLAS_BASE_URL": "<KYLAS_BASE_URL>"
      }
    }
  }
}
启动命令uvx kylas-crm-mcp
需要配置的环境变量
KYLAS_API_KEY密钥Your Kylas API key (required)
KYLAS_BASE_URLKylas API base URL (optional, default: https://api.kylas.io/v1)

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypikylas-crm-mcp1.0.0

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Kylas CRM MCP 服务（仅限线索）

用于 Kylas CRM 线索操作的模型上下文协议服务。可在 Cursor、Claude Desktop 或任何 MCP 客户端中使用，以创建线索、搜索和筛选线索，并查找用户、产品和销售管道。

功能

  • get_lead_field_instructions – 获取线索架构（标准字段和自定义字段、选项列表 ID）
  • create_lead – 根据用户上下文中的动态字段创建线索
  • search_leads – 按多个条件搜索/筛选线索
  • lookup_users – 将用户名称解析为 ID（用于负责人、创建者等）
  • lookup_products – 将产品名称解析为 ID
  • lookup_pipelines / get_pipeline_stages – 解析开放/已关闭/已赢单线索对应的销售管道和阶段
  • search_idle_leads – 查找 N 天内没有活动的线索

要求

  • Python 3.10+
  • Kylas 账户和 API 密钥

安装

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

配置

设置环境变量（或使用 .env 文件）：

变量必需描述
KYLAS_API_KEY是你的 Kylas API 密钥
KYLAS_BASE_URL否API 基础 URL（默认值：https://api.kylas.io/v1）

运行服务

服务使用 stdio 传输（MCP 的默认方式）。运行：

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

MCP 客户端（例如 Cursor）通常会启动此进程，并通过 stdin/stdout 通信。

Docker

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

开发

pip install -e ".[dev]"
pytest

许可证

许可证信息请参阅代码库。

评论

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。