Leadpipe MCP
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
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiยังใหม่มาก↓ 98/สัปดาห์ · ★ –
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: การตลาดและโซเชียล
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่
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-serverหรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"leadpipe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"leadpipe-mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
Google Analytics MCP
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
BibiGPT YouTube Video Summarizer
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
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
- Search for LeadPipe MCP on mcpize.com
- Click Install and select your subscription tier
- 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 populatescompany.tech_stack, andrequired_tech_stackcan 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
| Resource | Description |
|---|---|
leads://recent | The 50 most recently added leads |
leads://pipeline | Pipeline summary with status counts, scores, conversion rates |
leads://config | Current scoring engine configuration |
Scoring Engine
Leads are scored 0-100 using a weighted average of 6 dimensions:
| Dimension | Default Weight | How It Works |
|---|---|---|
| Job Title | 25% | C-level/Founder: 100, VP/Director: 85, Manager: 65, Senior: 50, Junior: 15 |
| Company Size | 20% | Preferred sizes (11-50, 51-200, 201-500): 90, others scaled accordingly |
| Industry | 20% | High-value industries (SaaS, fintech, etc.): 90, others: 40 |
| Engagement | 15% | Phone provided, full name, tags, source type (landing page > CSV) |
| Recency | 10% | Today: 100, last week: 75, last month: 35, 3+ months: 5 |
| Custom Rules | 10% | 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:
- Hunter.io (if
HUNTER_API_KEYis set) — returns organization, industry, country, tech stack - Domain heuristics — maps known domains to company data
- Freemail detection — gmail.com, yahoo.com, etc. are flagged (no company enrichment)
Pricing
| Tier | Price | Tools | Features |
|---|---|---|---|
| Free | €0 | lead_demo_seed, lead_ingest, lead_batch_ingest, lead_search, lead_score, config_scoring | Ingest, manual scoring, ICP pre-qualification |
| Pro | €19 lifetime | + lead_qualify, lead_enrich, lead_export, pipeline_stats | AI 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-filterlead_enrich— domain knowledge-base enrichmentlead_export— HubSpot / Pipedrive / Google Sheets / CSV / JSONpipeline_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.