HubSpot MCP Server

HubSpot MCP Server

概述

一个 Model Context Protocol（MCP）服务，可让 AI 助手与 HubSpot CRM 数据交互。此服务连接 AI 模型与您的 HubSpot 账户，提供对联系人、公司和互动数据的直接访问。内置的向量存储和缓存机制有助于克服 HubSpot API 的限制，同时提升响应速度。

我们的实现优先支持最常用、最有价值的 HubSpot 操作，并提供稳健的错误处理和 API 稳定性。每个组件都针对 AI 友好型交互进行了优化，确保即使在复杂的多步骤 CRM 工作流中也能可靠运行。

为什么选择 MCP-HubSpot？

• 直接访问 CRM：将 Claude 和其他 AI 助手连接到您的 HubSpot 数据，无需中间步骤
• 保留上下文：借助 FAISS 向量存储，对以往交互进行语义搜索
• 零配置：只需简单设置，即可通过 Docker 部署

示例提示词

Create HubSpot contacts and companies from this LinkedIn profile:
[Paste LinkedIn profile text]

What's happening lately with my pipeline?

可用工具

此服务提供用于 HubSpot 管理和数据检索的工具：

工具	用途
hubspot_create_contact	创建联系人并防止重复
hubspot_create_company	创建公司并防止重复
hubspot_get_company_activity	检索特定公司的活动
hubspot_get_active_companies	检索最近最活跃的公司
hubspot_get_active_contacts	检索最近最活跃的联系人
hubspot_get_recent_conversations	检索包含消息的近期对话线程
hubspot_search_data	对之前检索的 HubSpot 数据进行语义搜索

性能特性

• 向量存储：利用 FAISS 实现高效的语义搜索和检索
• 线程级索引：单独存储每个对话线程，以便精确检索
• 嵌入缓存：使用 SentenceTransformer 并自动缓存
• 持久化存储：数据在会话之间保留在可配置的存储目录中
• 多平台支持：针对各种架构优化的 Docker 镜像

设置

前置条件

您需要具有以下作用域的 HubSpot 访问令牌：

• crm.objects.contacts (读写)
• crm.objects.companies (读写)
• sales-email-read

快速开始

# Install via Smithery (recommended)
npx -y @smithery/cli@latest install mcp-hubspot --client claude

# Or pull Docker image directly
docker run -e HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token buryhuang/mcp-hubspot:latest

Docker 配置

在 Claude 桌面应用中手动配置：

{
  "mcpServers": {
    "hubspot": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token",
        "-v", "/path/to/storage:/storage",  # Optional persistent storage
        "buryhuang/mcp-hubspot:latest"
      ]
    }
  }
}

构建 Docker 镜像

在本地构建 Docker 镜像：

git clone https://github.com/buryhuang/mcp-hubspot.git
cd mcp-hubspot
docker build -t mcp-hubspot .

构建多平台镜像：

docker buildx create --use
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t buryhuang/mcp-hubspot:latest --push .

开发

pip install -e .

许可证

MIT 许可证