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Inbound Lead Generation

一个基于MCP SDK和Crawl4AI的生产级潜在客户生成系统,支持多源数据聚合、智能缓存和高效并发处理,实现从发现到丰富的全生命周期管理。

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README

🚀 铅生成服务器文档

本项目提供了一个完整的铅生成系统,它结合多种工具和服务,能自动化处理潜在客户的生成与数据丰富工作。系统运用自然语言处理、网络爬取、API 调用及分布式计算等技术,具备高扩展性和高效性。

MCP SDK Crawl4AI Python

🚀 快速开始

本项目构建了一个完整的铅生成系统,借助自然语言处理、网络爬取等技术,能自动生成潜在客户并丰富其数据。下面为你介绍系统的主要功能、核心组件等关键信息。

✨ 主要特性

主要功能

  • 自动铅生成:通过关键词搜索和内容分析,系统可自动生成潜在客户。
  • 数据丰富:利用 Clearbit、Hunter.io 等多种第三方服务,为潜在客户补充详细信息。
  • 状态监控:实时跟踪潜在客户的状态和处理进度。
  • 分布式架构:支持大规模并行处理,具备高扩展性,可应对大量数据和高并发请求。

核心组件

  1. 搜索引擎:用于关键词匹配和内容抓取,为潜在客户的生成提供数据支持。
  2. 数据丰富模块:整合多种第三方 API,对潜在客户数据进行补充。
  3. 状态监控系统:跟踪潜在客户的整个生命周期,确保数据处理的透明度和可追溯性。
  4. 分布式计算框架:支持大规模数据处理和任务分发,提高系统的处理效率和性能。

🏗️ 架构

graph TD
    A[用户请求] --> B(前端服务)
    B --> C[API网关]
    C --> D[服务发现]
    D --> E[铅生成服务]
    D --> F[数据丰富服务]
    D --> G[状态监控服务]
    E --> H[搜索引擎]
    F --> I[第三方API]
    G --> J[数据库]
  • 前端服务:负责处理用户请求,解析输入参数,为用户提供友好的交互界面。
  • API 网关:承担路由和流量管理的职责,确保请求能够准确地分发到相应的服务。
  • 服务发现:实现服务间的通信与协调,使各个服务能够高效协作。
  • 铅生成服务:执行关键词搜索和内容抓取,生成潜在客户数据。
  • 数据丰富服务:调用第三方 API 对潜在客户数据进行补充,使其更加完整。
  • 状态监控服务:跟踪潜在客户的状态和处理进度,为用户提供实时反馈。

📦 安装指南

配置

环境变量

export SEARCH_ENGINE_API_KEY=your_api_key
export THIRD_PARTY_API_SECRET=your_secret

默认配置文件

# config.py
class Configuration:
    def __init__(self):
        self.search_engine = SearchEngineConfig()
        self.data_enrichment = DataEnrichmentConfig()
        self.monitoring = MonitoringConfig()

    # 其他方法用于加载和解析配置参数

📄 API 文档

1. 生成铅

POST /tools/lead_generation
Content-Type: application/json

{
  "search_terms": "OpenAI"
}

响应:

{
  "lead_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "pending",
  "estimated_time": 15
}

2. 丰富数据

POST /tools/data_enrichment
Content-Type: application/json

{
  "lead_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}

3. 监控状态

GET /tools/lead_maintenance

💻 使用示例

基础用法

from mcp.client import Client

async with Client() as client:
    # 生成铅
    lead = await client.call_tool(
        "lead_generation",
        {"search_terms": "Anthropic"}
    )
    
    # 丰富数据
    enriched = await client.call_tool(
        "data_enrichment",
        {"lead_id": lead['lead_id']}
    )
    
    # 获取状态
    status = await client.call_tool(
        "lead_status",

🔧 高级配置

暂未提供相关内容,若有高级配置需求,请持续关注项目更新。

🛠️ 故障排除

暂未提供相关内容,若在使用过程中遇到问题,请参考项目的 issue 列表或提交新的 issue。

🤝 贡献

暂未提供相关内容,欢迎对项目感兴趣的开发者参与贡献,可参考项目的贡献指南。

📄 许可证

暂未提供相关内容,请关注项目后续更新获取许可证信息。

🗺️ 路线图

暂未提供相关内容,项目的未来规划和发展方向将在后续更新中公布。

🎈 支持

暂未提供相关内容,若需要技术支持或有其他问题,可通过项目的相关渠道反馈。

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Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client