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L
Leadenrich Mcp

Leadenrich Mcp

本地服务
github.com/carsonlabs商业与营销226 周前更新

关于 Leadenrich Mcp

Leadenrich Mcp 是面向 AI Agent 的线索与公司数据补全 MCP 服务,可按线索标识组合 Apollo、Clearbit 和 Hunter 的数据。结果包含字段来源,并支持缓存、用量跟踪及批量处理。

主要功能

  1. 01瀑布式整合多个数据源
  2. 02补全联系人和公司资料
  3. 03查找并验证电子邮件
  4. 04批量补全最多 25 条线索
  5. 05显示字段来源与用量

适用场景

  1. 01按邮箱补全潜在客户资料
  2. 02按姓名和域名查找邮箱
  3. 03按公司域名获取企业资料
  4. 04批量处理销售线索

MCP 相关

通过 MCP 向 Claude、Cursor 等客户端暴露线索补全、邮箱查找、公司资料、批量处理、用量查询和健康检查工具。服务可配置 Apollo、Clearbit 和 Hunter,并按配置使用数据源。

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": {
"leadenrich": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"leadenrich-mcp"
],
"env": {
"APOLLO_API_KEY": "<APOLLO_API_KEY>",
"CLEARBIT_API_KEY": "<CLEARBIT_API_KEY>",
"HUNTER_API_KEY": "<HUNTER_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y leadenrich-mcp
需要配置的环境变量
APOLLO_API_KEY密钥
CLEARBIT_API_KEY密钥
HUNTER_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
npmleadenrich-mcp

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

LeadEnrich MCP 服务

License: MIT Python 3.11+ PyPI MCP MCPize

为 AI Agent 提供瀑布式潜在客户信息丰富功能。依次调用 Apollo、Clearbit 和 Hunter,只需一次调用即可构建最完整的潜在客户档案。

一键安装: 在 MCPize 上安装 | pip install leadenrich-mcp

LeadEnrich MCP 通过模型上下文协议(MCP)提供潜在客户和公司信息丰富功能,让 Claude 和 Cursor 等工具可以直接运行信息丰富工作流。提供电子邮件、域名或姓名后,它会返回合并后的档案,并标明每项数据由哪个提供商提供。

快速连接

1. 安装并启动服务
pip install leadenrich-mcp
leadenrich-mcp

服务默认在 http://localhost:8300/mcp 上启动。

2a. 从 Claude Desktop 连接

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "leadenrich": {
      "url": "http://localhost:8300/mcp"
    }
  }
}
2b. 从 Claude Code 连接
claude mcp add leadenrich --transport http http://localhost:8300/mcp

工具

工具描述
enrich_lead对单个潜在客户执行完整的瀑布式信息丰富(电子邮件、域名或姓名+域名)
find_email根据名字、姓氏和公司域名查找电子邮件地址
enrich_company根据域名获取公司企业统计数据(行业、规模、收入等)
enrich_batch并发批量丰富最多 25 位潜在客户的信息
check_usage配额、费用跟踪和剩余查询次数
health_check服务状态、已配置的提供商和缓存统计信息

工作原理

LeadEnrich 使用瀑布式策略:每个提供商都会补充前一个提供商遗漏的信息。已知电子邮件地址时,所有提供商会并发运行以提高速度。仅提供姓名+域名时,Apollo 会先查找电子邮件地址,然后 Clearbit 和 Hunter 并行运行。

Input (email / domain / name+domain)
         |
         v
  +-----------+     +-----------+     +----------+
  |   Apollo  | --> |  Clearbit | --> |  Hunter  |
  +-----------+     +-----------+     +----------+
  |  Contact  |     |  Company  |     |  Email   |
  |  Company  |     |  Person   |     |  Verify  |
  |  LinkedIn |     |  Firmo    |     |  Domain  |
  +-----------+     +-----------+     +----------+
         |               |                |
         v               v                v
  +------------------------------------------+
  |        Merged Profile                    |
  |  16+ fields with per-field attribution   |
  |  Confidence score + lookup cost          |
  +------------------------------------------+

结果中的每个字段都包含来源标注,让你确切知道它来自哪个提供商。内置缓存可避免重复调用 API。

定价

套餐费用详情
免费$0.00每月 50 次查询
命中 1 个提供商$0.05/次查询单个提供商返回了数据
命中 2 个提供商$0.10/次查询两个提供商提供了字段
命中 3 个提供商$0.15/次查询完整瀑布流程,覆盖范围最大

要求

  • Python 3.11+
  • pip

快速开始

git clone https://github.com/carsonlabs/leadenrich-mcp.git
cd leadenrich-mcp
pip install -r requirements.txt
python main.py

MCP 端点:

  • http://localhost:8300/mcp

环境变量

变量描述必需
APOLLO_API_KEYApollo.io API 密钥否
CLEARBIT_API_KEYClearbit API 密钥否
HUNTER_API_KEYHunter.io API 密钥否
LEADENRICH_API_KEY用于用量计量的客户端身份验证密钥否
LEADENRICH_FREE_TIER_LIMIT免费套餐限额(默认值:50)否
PORT服务端口(默认值:8300)否

所有提供商密钥均为可选项。服务会使用已配置的提供商,并跳过其余提供商。

示例:

export APOLLO_API_KEY="your-apollo-key"
export CLEARBIT_API_KEY="your-clearbit-key"
export HUNTER_API_KEY="your-hunter-key"
python main.py

运行选项

直接运行:

python main.py

通过 FastMCP CLI 运行:

fastmcp run main.py --transport streamable-http --port 8300

工具详情

enrich_lead

输入:

  • email(可选):联系人电子邮件地址(最佳标识符)
  • domain(可选):公司域名(例如 "stripe.com")
  • first_name / last_name(可选):联系人姓名(与域名结合使用)
  • providers(可选):限制要使用的提供商
  • api_key(可选):你的 LeadEnrich API 密钥

返回合并后的潜在客户档案,包含字段来源标注、置信度评分和查询费用。

find_email

输入:

  • first_name(必填):联系人的名字
  • last_name(必填):联系人的姓氏
  • domain(必填):公司域名

返回发现的电子邮件地址、置信度评分和验证状态。

enrich_company

输入:

  • domain(必填):公司域名

返回公司层面的企业概况数据:行业、规模、收入、描述、所在地。

enrich_batch

输入:

  • leads(必填):潜在客户对象列表(最多 25 个),每个对象都可以包含可选的电子邮件地址、域名或姓名
  • providers(可选):限制要使用的服务提供商
  • api_key(可选):你的 LeadEnrich API 密钥

返回丰富后的个人资料列表及批次摘要。

check_usage

输入:

  • api_key(可选):你的 LeadEnrich API 密钥

返回使用统计数据:查询次数、费用、套餐级别、剩余配额和缓存统计数据。

health_check

无需输入。返回服务状态、已配置的服务提供商、缓存统计数据和版本信息。

试用

fastmcp list-tools main.py
fastmcp call-tool main.py health_check '{}'
fastmcp call-tool main.py enrich_lead '{"email":"[email protected]"}'
fastmcp call-tool main.py find_email '{"first_name":"Jane","last_name":"Smith","domain":"stripe.com"}'
fastmcp call-tool main.py enrich_company '{"domain":"stripe.com"}'

部署

Smithery

此仓库包含用于通过 Smithery 部署的 smithery.yaml。

  1. 将仓库推送到 GitHub
  2. 在 Smithery 中创建/添加服务
  3. 将 Smithery 指向此仓库
Docker / 托管平台

此项目包含 Dockerfile,可用于 Railway、Fly.io 和其他容器托管平台。

# Railway
railway up

# Fly.io
fly launch
fly deploy

在托管平台的环境中设置服务提供商 API 密钥。

架构

Agent (Claude, Cursor, etc.)
  -> MCP
LeadEnrich MCP Server (this repo)
  -> Apollo API    (contact + company data)
  -> Clearbit API  (person + firmographic data)
  -> Hunter API    (email finding + verification)

此服务是 MCP 工具调用与多个数据丰富服务提供商 API 之间的转换层,并内置缓存、用量计量和瀑布式合并逻辑。

免费版与专业版

工具免费版专业版($29/mo)
enrich_lead是(仅限 Hunter)是(完整瀑布流程:Apollo + Clearbit + Hunter)
check_usage是是
health_check是是
find_email-是
enrich_company-是
enrich_batch-是

免费版可通过 Hunter 进行单一服务提供商查询。专业版可解锁完整的 3 家服务提供商瀑布流程、电子邮件查找、公司信息丰富和批量操作。

在 MCPize 升级到专业版 — $29/mo 或 $290/yr。


由 Freedom Engineers 构建

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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。