Prosyo MCP Server

Prosyo MCP 服务

即时、零配置的模型上下文协议服务，可将 AI Agent（Claude、Cursor、Windsurf）直接连接到 Prosyo 的多渠道 B2B 外呼引擎。

一个 URL。无需 API 密钥。无需身份验证标头。无需本地安装。
粘贴 https://app.prosyo.com/ai，Agent 即可读取营销活动、调研潜在客户并处理收件箱。

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1 分钟快速入门

托管端点即插即用。无需创建 API 密钥、注册开发者令牌，也无需添加身份验证标头。客户端配置就是这个 URL：https://app.prosyo.com/ai。

Claude 或 Cursor 首次连接时，Prosyo 会在浏览器中打开一个授权界面，以便选择工作区。只需确认一次，且无需将其写入配置文件。

在线指南也介绍了相同步骤，并为每个客户端提供了操作卡片。

Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json。完整操作指南：将 Prosyo 连接到 Claude。

{
  "mcpServers": {
    "prosyo": {
      "url": "https://app.prosyo.com/ai"
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。在聊天中启用 Prosyo，然后提问。

Cursor

将以下内容添加到项目中的 .cursor/mcp.json，或添加到 Cursor 全局 MCP 配置中。

{
  "mcpServers": {
    "prosyo": {
      "url": "https://app.prosyo.com/ai"
    }
  }
}

重新加载 MCP 服务。Prosyo 即可在 Agent 聊天中使用。

Cursor Marketplace

从 Cursor Marketplace 安装 Prosyo。此仓库中的插件会将 Cursor 连接到同一个托管服务：https://app.prosyo.com/ai。首次连接时会打开浏览器授权页面。配置中无需填写 API 密钥。

Windsurf

将以下内容添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json。Windsurf 的远程字段为 serverUrl。Headers 保持为空。

{
  "mcpServers": {
    "prosyo": {
      "serverUrl": "https://app.prosyo.com/ai"
    }
  }
}

VS Code 和 GitHub Copilot

将以下内容添加到 .vscode/mcp.json。顶层键为 servers，类型为 http。

{
  "servers": {
    "prosyo": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.prosyo.com/ai"
    }
  }
}

Smithery

从 已验证的 Smithery 列表 安装到 Claude：

npx @smithery/cli install hello-kmun/prosyo --client claude

连接后立即试用

• “给我 Prosyo 概览：正在运行的营销活动、未读回复和点数。” → get_overview
• “为英国代理公司的招聘负责人起草一个包含四次触达的营销活动。先用 LinkedIn，第五天发邮件。保留为草稿。” → create_campaign
• “显示未读收件箱会话并起草回复。不要发送。” → list_inbox、draft_reply

读取操作会立即执行。任何会发送、启动、添加成员、解锁、调研或消耗点数的操作都会暂停，等待你在聊天中确认，然后再调用 confirm_action。

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架构

Agent 会与一个托管端点通信。Prosyo 在其后运行外联引擎。无需在本机安装任何内容。请参阅在线指南中的架构图。

flowchart LR
  A["AI Client (Claude / Cursor)"] -->|HTTPS Streamable HTTP| B["https://app.prosyo.com/ai"]
  B --> C["Outbound Engine (LinkedIn + Cold Email + Unified Inbox)"]

跳转	说明
AI 客户端（Claude / Cursor）	Claude、Cursor、Windsurf 或 VS Code 会在聊天中调用工具。
HTTPS（Streamable HTTP）	一个远程连接。无需 stdio 进程。无需 API 密钥请求头。
https://app.prosyo.com/ai	Prosyo 托管的 MCP 服务。清单：server.json。
外联引擎	此工作区的 LinkedIn、冷邮件和统一收件箱。

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工具目录

共 30 个工具。读取工具会立即返回数据。会改变联系对象或消耗点数的写入工具会先准备操作，只有在聊天中确认后，调用 confirm_action 才会完成。 pause_campaign 和 save_intent_leads_to_list 会立即生效。

工作区 · 营销活动 · 潜在客户开发 · 收件箱 · 意向 · 安全

同一份目录及相同锚点也可在 GitHub Pages 指南中查看。

工作区

工具	类型（读取/写入）	描述
get_overview	读取	仪表板快照：此 Prosyo 工作区正在运行的营销活动、回复、未读收件箱、点数和账户状态。
get_entitlements	读取	当前套餐名称、试用或付费状态、LinkedIn 和邮件席位数量、活跃营销活动上限以及点数余额。

营销活动

工具	类型（读取/写入）	描述
list_campaigns	读取	列出此工作区中的营销活动。可选状态筛选：draft、running、paused、completed、archived。
get_campaign	读取	营销活动详情：状态、加入人数、序列步骤类型和已连接的席位。
preview_campaign	读取	将一位真实潜在客户代入营销活动序列，以便在启动前查看消息。
create_campaign	写入	创建草稿营销活动。不会启动活动或让任何人加入。模式：blank、preset（preset_id）、ai（ai_brief）或 intent（受众将填入展现出 intent_signals 且符合理想客户特征的人；每个人都须先经审核）。活动会保持草稿状态，直到之后确认启动。
launch_campaign	写入	准备启动草稿营销活动。在聊天中回复「是」后，发送操作仍须调用 confirm_action 才会开始。
pause_campaign	写入	立即暂停正在运行的营销活动，使其停止将新消息加入发送队列。此操作可重复执行且结果不变。
resume_campaign	写入	准备恢复已暂停的营销活动。在聊天中回复「是」后，仍须调用 confirm_action 才会恢复发送。

潜在客户开发与信息补充

工具	类型（读取/写入）	描述
search_prospects	读取	按姓名、公司或电子邮件搜索此工作区中的人员。
list_lists	读取	列出潜在客户名单及其人数。
get_prospect_research	读取	获取潜在客户的最新调研（含来源的事实）和个性化文案：破冰语、联系说明、LinkedIn 消息、电子邮件主题和正文。
enroll_prospects	写入	准备将名单或指定人员加入营销活动。在聊天中回复「是」后，仍须调用 confirm_action 才会将其加入。
research_prospects	写入	准备调研潜在客户：收集带来源的事实，以及个性化破冰语、联系说明、LinkedIn 消息和电子邮件。每人会消耗积分；已有的最新调研可免费复用。只有调用 confirm_action 后才会执行。
enrich_prospects	写入	准备补充潜在客户信息（enrich_only）或撰写个性化首句（personalized_line）。每人会消耗积分。只有调用 confirm_action 后才会执行。

统一收件箱

工具	类型（读取/写入）	描述
list_inbox	读取	查看最近的 LinkedIn 和电子邮件对话。可选搜索和未读筛选。
get_thread	读取	查看收件箱中的一条对话及其近期消息。
draft_reply	写入	起草收件箱回复。仅返回文本，不会发送。准备发送回复时，请使用 send_inbox_reply。
send_inbox_reply	写入	准备从收件箱发送 LinkedIn 或电子邮件回复。在聊天中回复「是」后，仍须调用 confirm_action 才会发送消息。

意向情报

工具	类型（读取/写入）	描述
get_intent_summary	读取	意向概览：是否开启跟踪、本月已使用和剩余的套餐内人数、今日交付量、高意向和温热意向人数，以及等待审核的人数。
list_intent_leads	读取	展现购买信号的个人或公司，按信号强弱排序；每项包含意向评分、理想客户匹配度和当下时机说明。已锁定的个人仅显示其信号，解锁后才能查看详情。
get_intent_lead	读取	查看一位意向个人或一家公司：所有信号及其来源和日期、匹配原因、调研状态和个性化文案。
get_ideal_customer	读取	工作区的理想客户规则（职位、行业、公司规模、地点、排除项）以及高意向和自动交付设置。
list_playbooks	读取	查看 Playbook 和由意向信号驱动的营销活动受众：它们关注哪些信号、采用先审核还是自动驾驶模式、匹配情况、添加人数以及本月使用的额度。
list_review_queue	读取	查看 Playbook 匹配且等待批准的个人，或调研完成、消息已准备好审核的个人。
get_intent_results	读取	查看意向发现和产出的结果：按来源分类的信号、已交付、已调研、已联系、已回复、会议、客户、每次回复的额度，以及表现最佳的信号和 Playbook。
save_intent_leads_to_list	写入	将已解锁的意向个人保存到潜在客户列表（现有的 list_id 或新的 list_name）中。个性化文案也会一并保存。免费。跳过已锁定的个人。可幂等执行。
unlock_intent_leads	写入	准备解锁已锁定的意向个人。优先使用套餐内人数，再按每人扣除额度。在聊天中确认同意后调用 confirm_action 之前，不会解锁任何人。

执行与安全

工具	类型（读取/写入）	描述
approve_review	写入	准备批准审核队列中等待处理的个人（使用 list_review_queue 返回的 run id）。批准后会消耗额度对其进行调研。发送前仍可查看消息。仅在调用 confirm_action 后执行。
confirm_action	写入	在此聊天中明确同意后，执行启动、加入、恢复、收件箱发送、解锁、调研、信息补充或审核批准操作。传入前一个工具返回的 confirmation_token。

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使用场景

以下每项都是聊天窗口中的一条提示词。Agent 会选择工具、展示计划和额度成本，然后等待你同意，之后才会有任何内容离开工作区。

基于触发信号的潜在客户开发

根据购买信号而不是职位名称建立列表。找出出现触发信号的公司，根据 ICP 对其评分，保留值得发送消息的公司，并在调研消耗额度之前剔除其余公司。

“找出本月正在招聘 SDR 的代理机构，根据我的 ICP 为其评分，并将排名前 50 的公司保存到列表中。”

批量个性化

调研会返回有来源依据的事实，而不是形容词，并将这些事实转化为破冰语、连接备注和首封邮件；发送前均可查看。

“调研这 50 家公司，为每家公司写一封首封联系邮件，开头要提到该公司的具体情况。”

多渠道序列

起草完整序列，预览将内容与真实潜在客户合并后的效果，然后在同一聊天中通过 LinkedIn 外联和冷邮件启动。

“设计一个 4 步序列：建立联系、第 3 天分享观察、第 7 天发送 Loom、第 12 天发送结束跟进邮件。”

收件箱分类

在单个会话视图中查看 LinkedIn 和电子邮件回复，判断哪些人有兴趣，并逐一审批草拟的回复。

“检查我未读的收件箱，告诉我哪些人感兴趣，并为有意向的人草拟回复。”

意向监测

购买信号会从工作区自有名单之外找出符合 ICP 的人员，并为每条信号标注来源和日期，以便判断“为什么是现在”。

“本周有哪些人表现出强烈意向？显示相关信号，并将已解锁的人保存到名单中。”

销售管道报告

直接从工作区读取营销活动健康状况、回复率、已消耗额度和每条回复的成本，无需使用 CSV。

“哪个营销活动的回复率最高？每条回复消耗了多少额度？”

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官方 MCP Registry

Prosyo 已作为 io.github.ShubhamTuts/prosyo 1.0.1 版本列入官方 MCP Registry。

该 Registry 是公开可访问 MCP 服务的社区索引。GitHub 上的 Model Context Protocol 组织与社区协作维护该索引，并由 Anthropic、GitHub、Microsoft 和 PulseMCP 提供支持。

官方平台	Model Context Protocol Registry
Registry 服务	modelcontextprotocol/registry，为集中式索引提供支持的 Go 服务
参考服务	modelcontextprotocol/servers，由 MCP 指导小组维护的参考实现
记录格式	开放的 server.json 架构：反向 DNS 名称、发现元数据和远程执行路径
下游用途	上游元数据索引，客户端、集成和其他 Registry 均可读取
在线指南	shubhamtuts.github.io/prosyo-mcp-server

Prosyo 的记录指向托管的 Streamable HTTP 端点 https://app.prosyo.com/ai。清单中未声明 API 密钥或身份验证标头。

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资源链接

• 在线指南：https://shubhamtuts.github.io/prosyo-mcp-server/
• 应用和平台：https://prosyo.com
• 文档：https://prosyo.com/docs
• 支持：[email protected]
• 连接 Claude：https://prosyo.com/docs/ai/connect-claude/
• Smithery：https://smithery.ai/server/hello-kmun/prosyo
• 官方 MCP Registry：io.github.ShubhamTuts/prosyo
• Registry 服务：modelcontextprotocol/registry
• 参考服务：modelcontextprotocol/servers
• 源代码：https://github.com/ShubhamTuts/prosyo-mcp-server
• Prosyo 的 LinkedIn 页面：linkedin.com/company/prosyo
• YouTube：@prosyo-ai
• 维护者：Shubham Kumar Sinha

版权所有 (c) 2026 Prosyo。