HubSpot MCP 服务器

概览

Model Context Protocol (MCP) 服务器使 AI 助手能够与 HubSpot CRM 数据进行交互。此服务器将 AI 模型与您的 HubSpot 账户连接起来，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，同时提高响应时间。

我们的实现优先考虑最常用且高价值的 HubSpot 操作，并具有强大的错误处理和 API 稳定性。每个组件都针对 AI 友好的交互进行了优化，即使在复杂的多步骤 CRM 工作流程中也能确保可靠的性能。

为什么选择 MCP-HubSpot？

• 直接访问 CRM：无需中间步骤即可将 Claude 和其他 AI 助手连接到您的 HubSpot 数据
• 上下文保留：使用 FAISS 的向量存储可跨先前交互进行语义搜索
• 零配置：简单的 Docker 部署，设置最少

示例提示

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

What's happening lately with my pipeline?

可用工具

该服务器提供了用于 HubSpot 管理和数据检索的工具：

性能特点

• 向量存储：使用 FAISS 进行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实现精确检索
• 嵌入缓存：使用 SentenceTransformer 并自动缓存
• 持久化存储：数据在会话之间在可配置的存储目录中持久化
• 多平台支持：为各种架构优化的 Docker 镜像

设置

前提条件

您需要一个包含以下范围的 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

对于 Claude 桌面的手动配置：

{
  "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

要本地构建 Docker 镜像：

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

对于多平台构建：

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