baryhuang/mcp-hubspot

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Baryhuang/MCP-Hubspot은 [[T0]에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요

Baryhuang/MCP-Hubspot은 [[T0]에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요(AI 번역)

개요

AI 비서가 HubSpot CRM 데이터와 상호작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 모델을 HubSpot 계정과 연결하여 연락처, 기업, 참여 데이터에 직접 접근할 수 있게 합니다. 내장된 벡터 저장 및 캐싱 메커니즘은 HubSpot API 한계를 극복하고 응답 시간을 개선하는 데 도움을 줍니다.

저희 구현은 가장 자주 사용되는 고부가가치 HubSpot 작업을 우선시하며, 강력한 오류 처리와 API 안정성을 갖추고 있습니다. 각 구성 요소는 AI 친화적인 상호작용에 최적화되어 복잡하고 다단계 CRM 워크플로우에서도 신뢰할 수 있는 성능을 보장합니다.

왜 MCP-허브스팟인가요?

직접 CRM 접근: Claude 및 기타 AI 비서들을 중개 없이 HubSpot 데이터에 연결하세요
맥락 보존: FAISS를 이용한 벡터 저장은 이전 상호작용 간 의미 탐색을 가능하게 합니다
제로 구성: 최소한의 설정으로 간단한 도커 배포

예시 프롬프트

사용 가능한 도구

서버는 HubSpot 관리 및 데이터 검색을 위한 도구를 제공합니다:

도구	목적
`hubspot_create_contact`	중복 방지 기능이 있는 연락처 생성

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

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:

GitHub에서 전체 README 보기

설치

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

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "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"
      ]
    }
  }
}