ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Leadpipe MCP

โดย enzoemir1รุ่น 1.4.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.enzoemir1/leadpipe-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

AI lead qualification: ICP filter, 0-100 scoring, Hunter.io enrichment, HubSpot/Pipedrive export.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "leadpipe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "leadpipe-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add leadpipe -- npx -y leadpipe-mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "leadpipe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "leadpipe-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "leadpipe": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "leadpipe-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub enzoemir1 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3591 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 3591 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3591 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Leadpipe MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.4.0) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

โดย jkawamotoกำลังโต★ 495อัปเดต 11 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Google Analytics MCP

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

โดย surendranbกำลังโต↓ 1.1K/สัปดาห์★ 244อัปเดต 11 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

BibiGPT YouTube Video Summarizer

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

โดย JimmyLvเริ่มต้น★ 137อัปเดต 11 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ bibigpt.co

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

LeadPipe MCP

AI-powered lead qualification engine for the Model Context Protocol

LeadPipe ingests leads from any source, enriches them with company data, scores them 0-100 using configurable AI rules, and exports qualified leads to your CRM — all through the MCP protocol.


Features

  • Lead ingestion from webhooks, forms, APIs, or CSV — single or batch (up to 100)
  • Auto-enrichment with company data: industry, size, country, tech stack (via Hunter.io or domain heuristics)
  • AI scoring engine (0-100) with 6 weighted dimensions + custom rules
  • CRM export to HubSpot, Pipedrive, CSV, or JSON
  • ICP pre-qualification to filter leads on freemail/title/country/tech-stack *before* spending a single enrichment credit
  • Pipeline analytics with real-time stats, score distribution, conversion rates
  • Configurable scoring weights, high-value titles/industries, custom rules
  • 10 MCP tools + 3 MCP resources covering the full lead lifecycle

Quick Start

Install from MCPize Marketplace
  1. Search for LeadPipe MCP on mcpize.com
  2. Click Install and select your subscription tier
  3. Tools and resources are automatically available in any MCP-compatible client (Cursor, VS Code, etc.)
Build from Source
git clone https://github.com/enzoemir1/leadpipe-mcp.git

cd leadpipe-mcp npm ci npm run build

Add to your MCP client config:

{

"mcpServers": { "leadpipe": { "command": "node", "args": ["path/to/leadpipe-mcp/dist/index.js"] } } }


Tools

lead_demo_seed

Seed the pipeline with a realistic demo dataset — 14 leads across 5 archetypes (hot decision-makers, warm mid-level, cold junior/small-co, raw unenriched, and disqualified) — so every downstream tool returns meaningful output without any API keys. Safe to call multiple times; each call appends a fresh batch with new UUIDs.

{}

Returns: counts by status plus sample_lead_ids you can feed into lead_enrich, lead_score, or lead_export.

lead_qualify

Filter leads against your Ideal Customer Profile before spending any enrichment credits. Uses only locally-available signals — email domain, job title, country, industry, company size, tech stack — so nothing is charged to Hunter.io, HubSpot, or Pipedrive.

{

"criteria": { "reject_freemail": true, "required_title_keywords": ["vp", "director", "head", "founder"], "target_countries": ["US", "CA", "GB"], "min_company_size": "11-50", "required_tech_stack": ["shopify"] }, "auto_disqualify": true }

Returns per-lead qualified/rejected decisions with reasons and an estimated credit savings figure.

Pairs well with platform detection tools. If you chain a tool like Detecto (detect_platform) *before* lead_qualify, the detected tech stack populates company.tech_stack, and required_tech_stack can drop wrong-platform leads before they ever reach enrichment or scoring.

lead_ingest

Add a single lead to the pipeline.

{

"email": "jane@acme.com", "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "job_title": "VP of Engineering", "company_name": "Acme Corp", "company_domain": "acme.com", "source": "website_form", "tags": ["demo-request"] }

lead_batch_ingest

Add 1-100 leads at once. Duplicates are automatically skipped.

{

"leads": [ { "email": "lead1@corp.com", "job_title": "CEO" }, { "email": "lead2@startup.io", "job_title": "CTO" } ] }

lead_enrich

Enrich a lead with company data using the email domain.

{ "lead_id": "uuid-of-lead" }

Returns: company name, industry, size, country, tech stack, LinkedIn URL.

lead_score

Calculate a qualification score (0-100). Leads scoring 60+ are marked qualified.

{ "lead_id": "uuid-of-lead" }

Returns score + detailed breakdown across all 6 dimensions.

lead_search

Search and filter leads with pagination.

{

"query": "acme", "status": "qualified", "min_score": 60, "limit": 20, "offset": 0 }

lead_export

Export leads to CRM or file format.

{

"target": "hubspot", "min_score": 60 }

Targets: hubspot, pipedrive, csv, json

Google Sheets export is on the roadmap. Currently returns Sheets-ready formatted data.

pipeline_stats

Get pipeline analytics. No input required.

Returns: total leads, status/source breakdown, average score, score distribution, qualified rate, leads today/week/month.

config_scoring

View or update scoring configuration.

{

"job_title_weight": 0.30, "high_value_titles": ["ceo", "cto", "vp", "founder"], "custom_rules": [ { "field": "company_industry", "operator": "equals", "value": "fintech", "points": 15, "description": "Bonus for fintech companies" } ] }


Resources

ResourceDescription
leads://recentThe 50 most recently added leads
leads://pipelinePipeline summary with status counts, scores, conversion rates
leads://configCurrent scoring engine configuration

Scoring Engine

Leads are scored 0-100 using a weighted average of 6 dimensions:

DimensionDefault WeightHow It Works
Job Title25%C-level/Founder: 100, VP/Director: 85, Manager: 65, Senior: 50, Junior: 15
Company Size20%Preferred sizes (11-50, 51-200, 201-500): 90, others scaled accordingly
Industry20%High-value industries (SaaS, fintech, etc.): 90, others: 40
Engagement15%Phone provided, full name, tags, source type (landing page > CSV)
Recency10%Today: 100, last week: 75, last month: 35, 3+ months: 5
Custom Rules10%User-defined rules with -50 to +50 points each

Formula: score = sum(dimension_score * weight)

Leads with score >= 60 are qualified. Below 60 are disqualified.


CRM Integration

HubSpot

Set the HUBSPOT_API_KEY environment variable with your HubSpot private app access token.

export HUBSPOT_API_KEY="pat-xxx-xxx"
Pipedrive

Set the PIPEDRIVE_API_KEY environment variable.

export PIPEDRIVE_API_KEY="xxx"
CSV / JSON

No configuration needed. Export returns data directly.


Enrichment

LeadPipe extracts the domain from the lead's email and looks up company data:

  1. Hunter.io (if HUNTER_API_KEY is set) — returns organization, industry, country, tech stack
  2. Domain heuristics — maps known domains to company data
  3. Freemail detection — gmail.com, yahoo.com, etc. are flagged (no company enrichment)

Pricing

TierPriceToolsFeatures
Free€0lead_demo_seed, lead_ingest, lead_batch_ingest, lead_search, lead_score, config_scoringIngest, manual scoring, ICP pre-qualification
Pro€19 lifetime+ lead_qualify, lead_enrich, lead_export, pipeline_statsAI scoring, Hunter.io enrichment, CRM export, pipeline analytics

One-time €19 lifetime license (3 machines) — no subscription. See [Pro License](#pro-license) below to buy and activate.


Development

npm run dev        # Hot reload development

npm run build # Production build npm test # Run unit tests npm run inspect # Open MCP Inspector


Pro License

LeadPipe ships in Free mode — lead_demo_seed, lead_ingest, lead_batch_ingest, lead_search, lead_score, and config_scoring are open. The following tools require a Pro license:

  • lead_qualify — ICP pre-filter
  • lead_enrich — domain knowledge-base enrichment
  • lead_export — HubSpot / Pipedrive / Google Sheets / CSV / JSON
  • pipeline_stats — portfolio analytics

Buy a Pro License (€19, lifetime, 3 machines): https://automatiabcn.lemonsqueezy.com/buy/360565a3-2577-45e2-93dd-1548a881f456

Or get the [Indie MCP Stack Bundle](https://automatiabcn.lemonsqueezy.com/buy/55e932fd-8319-47f0-8e95-0b86a29f2617) (€69, all 4 servers).

Then activate by setting the env var:

export LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY=YOUR-KEY-HERE

Or in your Claude Desktop / MCP client config:

{

"mcpServers": { "leadpipe-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "leadpipe-mcp-server"], "env": { "LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY": "YOUR-KEY-HERE" } } } }

Validation is cached locally for 24 h, so the server is fully offline-capable after the first run.


License

MIT License. See LICENSE for details.

Built by Automatia BCN.

ถาม PopNx