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🚀 潜在客户资格鉴定 MCP 工具
这是一个轻量级的MCP工具,借助ChatGPT,通过BANT机制(预算、权限、需求、时间表)对潜在客户进行资格鉴定,引导用户逐步输入相关信息,高效完成潜在客户评估。
🚀 快速开始
本工具可利用ChatGPT的能力,基于BANT机制实现潜在客户资格鉴定。你只需按以下步骤操作,即可快速使用。
✨ 主要特性
- 🧠 基于大语言模型 (LLM) 提取潜在客户资格信息并评分。
- 💬 采用对话式流程,每轮仅需输入一个字段信息。
- 💾 支持快速的内存会话跟踪,可扩展为 Redis 支持。
- 🔌 通过 MCP (
sse) 与 Dify / Cursor 兼容。
📦 安装指南
配置 API 密钥
在 .env 文件中配置 ChatGPT 的 API 密钥:
OPENAI_API_KEY=1234
启动 NodeJS 服务器
安装依赖并启动服务器,此服务器即为 MCP 服务器:
npm install
npm start
可选:使用 ngrok 暴露服务器
若有需要,可使用 ngrok 暴露服务器:
ngrok http 3001
Dify Agent 策略配置示例
以下是 Dify Agent 策略配置示例:
{
"lead_qualification": {
"transport": "sse",
"url": "https://24c3-172-235-53-238.ngrok-free.app/sse",
"headers": {},
"timeout": 50,
"sse_read_timeout": 50
}
}
💻 使用示例
基础用法
工具名称:lead - qualifier
输入示例:
{
"sessionId": "abc123",
"message": "我们的预算是每月 $1000"
}
输出示例:
{
content: [
{
type: "text",
text: "你是主要评估这种工具的人吗,还是有其他人参与决策?"
}
],
isError: false
}
会话示例:
{
"qualificationMap": {
"budget": "$1000 每月",
"authority": "",
"need": "",
"timeline": ""
},
"scoreMap": {
"budget": 30,
"authority": 0,
"need": 0,
"timeline": 0
},
"totalScore": 30,
"nextField": "authority",
"lastPromptedField": "authority",
"lastPromptedQuestion": "你是主要评估这种工具的人吗,还是有其他人参与决策?"
}
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