Clay

Name: Clay
Author: clay-inc

本地服务

github.com/clay-inc通信协作3615 周前更新

代码仓库

关于 Clay

Clay（Mesh）MCP 服务可让 AI 客户端搜索用户的联系人、互动记录、邮件、日历等数据，并支持添加联系人、记笔记和管理分组。适合希望在 AI 助手中查询个人人脉信息的用户。

主要功能

01按职位、公司、地点搜索联系人
02检索过往互动记录
03联系人统计与百分比
04添加联系人与联系人备注
05创建与更新分组，查询笔记和日程

适用场景

01查询人脉网络中在特定公司任职的联系人
02回顾某段时间内的沟通记录与笔记
03为联系人添加跟进备注或创建分组

MCP 相关

该项目是一个通过 OAuth 连接的远程 MCP 服务，地址为 https://mcp.me.sh/mcp，可连接至 ChatGPT、Claude 和 Smithery 等客户端。

#contacts #crm #productivity

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": {
    "clay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@clayhq/clay-mcp"
      ],
      "env": {
        "CLAY_API_KEY": "<CLAY_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

启动命令npx -y @clayhq/clay-mcp

需要配置的环境变量

CLAY_API_KEY密钥

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

npm@clayhq/clay-mcpstdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数	类型	必填	说明
job_title	array	否	如果查询涉及职位、职务或行业，请列出与 LinkedIn 个人资料中相同的相关职位。例如，Developer 应返回“Software Engineer”“Full Stack Developer”“Data Scientist”等职位。Banker 应返回“Financial Analyst”“Investment Banker”“Credit Analyst”等职位。Healthcare 行业应返回“Registered Nurse”“Physician”“Medical Director”等职位。Legal 行业应返回“Attorney”“Legal Counsel”“Paralegal”等职位。
company_name	array	否	如果查询涉及公司或公司缩写，请列出与 LinkedIn 个人资料中相同的公司名称。
location	array	否	如果查询涉及人员所在或居住的地点（城市、州、国家/地区、区域），请列出与 LinkedIn 个人资料中相同的地点。例如，如果有人询问“纽约的人”，请返回“New York City Metropolitan Area”；如果询问“加利福尼亚的联系人”，请返回“San Francisco Bay Area”“Greater Los Angeles Area”等。
query	string	是	用户的原始搜索查询。必须保留准确意图和细节，以便准确搜索，包括：关系限定条件、互动指标、关系强度、姓名、公司、地点、日期（如果用户提及具体日期、日期范围或“上周”等相对日期，则必须保留）、职位、技能和逻辑条件（OR/AND）。
keywords	array	否	提取并列出与用户搜索的专业知识、技能、兴趣或爱好相关的具体关键词。例如，如果用户询问“了解机器学习或打网球的人”，关键词应为 ['machine learning', 'tennis']。此处不要包含职位或公司名称，因为它们有专用字段。重点提取有助于识别相关联系人的领域知识、技术技能、个人兴趣和爱好相关词语。
limit	number	否	用户询问数量时要返回的联系人数量。
exclude_contact_ids	array	否	当用户要求查看更多结果时（例如“还有谁”或“再多显示一些”），用于排除之前已返回的联系人 ID。应传入之前 searchContacts 响应中的所有联系人 ID，以确保显示新结果。
sort_instructions	string	否	希望如何对结果排序？例如，“最近联系的联系人”将按最后互动日期排序，“关系最密切的联系人”将按互动次数排序，“按字母顺序”将按姓名排序。如果未指定排序偏好，可以留空。

详细介绍

Mesh MCP 服务

一个适用于 Mesh 的简单模型上下文协议（MCP）服务。

演示视频

开始使用

通过 Mesh（首选）

前往 Settings > Integrations > MCP Server，即可一键连接 ChatGPT、Claude 和 Smithery。
按照引导式登录流程连接你的账户。

自定义

告诉你喜欢的 Agent 或机器人通过 OAuth 连接 https://mcp.me.sh/mcp。

功能

联系人搜索：按职位名称、公司、地点或特定关键词查找联系人。
互动记录搜索：根据各种条件检索过往互动记录。
联系人统计：获取与联系人相关的数量统计和百分比。
详细联系人信息：通过 ID 查看特定联系人的详细信息。
添加新联系人：创建包含姓名、电话、电子邮件等信息的新联系人。
添加联系人备注：创建与特定联系人关联的备注。
获取分组：获取所有用户定义的分组或列表。
创建新分组：创建新的分组或列表。
更新分组：更新分组标题或修改其成员。
获取备注：获取指定日期范围内创建的备注。
获取事件：获取指定日期范围内安排的会议和事件。

示例

“我的人脉中，谁在 Google 担任产品经理？”
“今年我给谁发过最多电子邮件？”
“我的联系人中有多少人住在纽约？”
“John Smith 是谁？”
“添加一位名为 Jane Doe 的新联系人，她是 Figma 的设计师。”
“为 John Smith 保存一条备注：‘跟进第二季度报告。’”
“创建一个名为‘2025 年投资者’的分组。”
“将 Jane Doe 和 John Smith 添加到‘2025 年投资者’分组。”
“我上周记了哪些备注？”
“我明天安排了哪些会议？”

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。

阅读入门指南

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。

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