MCP Contact Classifier

Name: MCP Contact Classifier
Author: mambalabsdev

作者：mambalabsdevバージョン 1.2.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名com.mambabuilt/mcp-contact-classifier

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Classify a job title into department and seniority, and optionally verify the position.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中0項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: その他
入力が必要なもの：APIFY_TOKEN

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中0項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： APIFY_TOKEN

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "contact-classifier": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add contact-classifier --env APIFY_TOKEN=your-value -- npx -y @mambalabsdev/mcp-contact-classifier

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "contact-classifier": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "contact-classifier": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

APIFY_TOKEN 秘密必須 env
Apify API token from https://console.apify.com/account/integrations

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

! 注意
作者とリポジトリが一致
公開者（mambabuilt.com）がリポジトリの所有者（mambalabsdev）ではありません。別の人が登録した可能性があります
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの32708件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32708件のうち94%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32708件のうち28%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

MCP Contact Classifierは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：APIFY_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.2.1）がレジストリに届いたのは一昨日です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新

インストール

OpenTakeoff

作者：Kentucky-ai

Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.

パソコンで動く今日更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Contact Classifier MCP Server

MCP server for the Mamba Labs Contact Classifier actor on Apify.

Give it a job title and it returns the department and the seniority level. Give it a name and a company domain too, and it also checks whether that person is still listed on their employer's own website. The classification is a deterministic rule table, so it needs no API key and returns the same answer for the same title every time.

Install

npx -y @mambalabsdev/mcp-contact-classifier

Claude Desktop

"mcpServers": { "mamba-contact-classifier": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"], "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" } } } }

Get an Apify token at console.apify.com/account/integrations.

Tool

`classify_contact`

One contact in, one classified row out. Only the job title is required.

Input	Type	Required	Notes
`job_title`	string	yes	The contact's job title, exactly as you hold it. Classified by deterministic rules with no API key needed.
`full_name`	string	no	Only needed for position verification. Classification works without it. This name is never sent to any language model.
`company_domain`	string	no	Only needed for position verification. The company's website domain, with or without https.
`verify_position`	boolean	no	Check whether the person is still listed on their employer's own website. Adds roughly 3 seconds and 9 requests per contact, and needs both the name and the domain. Default `false`.
`use_llm_fallback`	boolean	no	Sends titles the rules cannot place to your own model, using the `LLM_API_KEY` secret environment variable on your own copy of the actor. Only the title is sent, never the person's name. Default `false`.
`llm_provider`	enum	no	`openai`, `anthropic` or `google`. Which provider your `LLM_API_KEY` belongs to. Only read when the LLM fallback is on. Default `openai`.
`llm_model`	string	no	Model id passed straight through to the provider. Only read when the LLM fallback is on. Default `gpt-4o-mini`.
`skipCache`	enum	no	Set to `true` to ignore cached results and classify from scratch. Default `false`.
`max_charge_usd`	number	no	Optional cost cap in USD for this run. The actor stops before an item that could take its charges past this amount. Omit to rely on the maximum cost per run set in Apify.

Reading the output

21 flat snake_case fields, one row per contact. department is one of 12, seniority one of 12, and seniority_rank is 1 to 12 so a decision maker filter is a comparison rather than a list of strings. classification_rule names the rule that fired, which is what makes the decision auditable.

With no LLM_API_KEY set, titles the rules cannot place come back null. The row is still returned.

Billing

You are charged per contact classified, plus a small actor start fee. The deterministic classification calls no model and no third party API.

Event	Price	Fires when
`apify-actor-start`	$0.00005	Once per run, on start, one event per GB of memory (minimum one). Apify's start event.
`contact-classified`	$0.003 (FREE tier), down to $0.00255 on GOLD and above	Once per contact, including a title the rules cannot place.

Full pricing is on the actor's Apify page. Running this server consumes Apify credits.

The tool starts the actor run and polls it to a finished status, so a run with verify_position on is not cut off at 300 seconds. A run that does not succeed comes back as an error with its run ID and status.

What this server does and does not do

It is a thin client for the Apify actor. It passes your input through and returns the actor's output unchanged. Every behavior described above lives in the actor, not here.

This actor does not discover people. The name and title come from you. It classifies a title and, optionally, checks a name against a page the employer published. To find people in the first place, use People Finder.

Errors are surfaced, never swallowed. An invalid input, an invalid token, an exhausted balance, a timeout, or a run that returns anything other than a dataset all come back as an explicit tool error rather than as an empty result.

Source

The actor is on the Apify Store. This wrapper is MIT licensed.

Built by Mamba Labs

MCP Contact Classifier

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

OpenTakeoff

作者のREADME

Contact Classifier MCP Server

Install

Claude Desktop

Tool

classify_contact

Reading the output

Billing

What this server does and does not do

Source

`classify_contact`