baryhuang/mcp-hubspot

Developer tools

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Repository Install

Baryhuang/MCP-HubSpotは、https://github.com/baryhuang/mcp-hubspot.からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要

Baryhuang/MCP-HubSpotは、https://github.com/baryhuang/mcp-hubspot.からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要（AI 翻訳）

概要

モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーで、AIアシスタントがHubSpot CRMデータとやり取りできます。このサーバーはAIモデルとHubSpotアカウントをブリッジし、連絡先、企業、エンゲージメントデータに直接アクセスできるようにします。組み込みのベクターストレージとキャッシュ機構により、HubSpotのAPI制限を克服し、応答時間を向上させます。

当社の実装は、最も頻繁に使われる高価値のHubSpot運用を優先し、堅牢なエラー処理とAPIの安定性を備えています。各コンポーネントはAIに優しいインタラクションに最適化されており、複雑で多段階のCRMワークフローでも信頼性の高いパフォーマンスを確保しています。

なぜMCP-HubSpotなのか?

直接CRMアクセス:Claudeや他のAIアシスタントを仲介なしでHubSpotのデータに接続
コンテキスト保持:FAISSを用いたベクターストレージにより、過去のやり取り間での意味的検索が可能になります
ゼロ構成:最小限の設定でシンプルなDockerデプロイ

例示プロンプト

利用可能なツール

サーバーはHubSpotの管理およびデータ取得のためのツールを提供しています:

道具	目的
`hubspot_create_contact`	重複防止付きの連絡先を作成する

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

HubSpot MCP Server

Overview

A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with HubSpot CRM data. This server bridges AI models with your HubSpot account, providing direct access to contacts, companies, and engagement data. Built-in vector storage and caching mechanisms help overcome HubSpot API limitations while improving response times.

Our implementation prioritizes the most frequently used, high-value HubSpot operations with robust error handling and API stability. Each component is optimized for AI-friendly interactions, ensuring reliable performance even during complex, multi-step CRM workflows.

Why MCP-HubSpot?

Direct CRM Access: Connect Claude and other AI assistants to your HubSpot data without intermediary steps
Context Retention: Vector storage with FAISS enables semantic search across previous interactions
Zero Configuration: Simple Docker deployment with minimal setup

Example Prompts

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

What's happening lately with my pipeline?

Available Tools

The server offers tools for HubSpot management and data retrieval:

Tool	Purpose
`hubspot_create_contact`	Create contacts with duplicate prevention
`hubspot_create_company`	Create companies with duplicate prevention
`hubspot_get_company_activity`	Retrieve activity for specific companies
`hubspot_get_active_companies`	Retrieve most recently active companies
`hubspot_get_active_contacts`	Retrieve most recently active contacts
`hubspot_get_recent_conversations`	Retrieve recent conversation threads with messages
`hubspot_search_data`	Semantic search across previously retrieved HubSpot data

Performance Features

Vector Storage: Utilizes FAISS for efficient semantic search and retrieval
Thread-Level Indexing: Stores each conversation thread individually for precise retrieval
Embedding Caching: Uses SentenceTransformer with automatic caching
Persistent Storage: Data persists between sessions in configurable storage directory
Multi-platform Support: Optimized Docker images for various architectures

Setup

Prerequisites

You’ll need a HubSpot access token with these scopes:

crm.objects.contacts (read/write)
crm.objects.companies (read/write)
sales-email-read

Quick Start

# 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 Configuration

For manual configuration in Claude desktop:

GitHub で README 全文を見る

インストール

docker run -i --rm -e HUBSPOT_ACCESS_TOKEN=your_token -v /path/to/storage:/storage # Optional persistent storage
        "buryhuang/mcp-hubspot:latest

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "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"
      ]
    }
  }
}