艾提奥-MCP服务器

Name: 艾提奥-MCP服务器
Author: kesslerio

作者：kesslerio26 星标更新：2025-11-16

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

技术文档摘要

Attio MCP Server

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，用于Attio，提供完整的CRM表面覆盖。此服务器使像Claude和ChatGPT这样的AI助手能够通过自然语言直接与您的整个Attio工作区交互——管理交易、任务、列表、人员、公司、记录和笔记，而无需回退到原始API调用。

🎯 Attio MCP Server是什么？

通过AI驱动的自动化来转换您的CRM工作流程。无需点击多个屏幕，只需向Claude或ChatGPT询问即可使用自然语言命令查找潜在客户、更新记录、管理销售管道并分析数据。

🎉 v1.0.0里程碑：完全覆盖Attio CRM表面，并与ChatGPT开发者模式集成。

"找到所有我们过去30天内未联系过的拥有50名以上员工的AI公司，并将它们添加到我们的第一季度外联名单中"

🚀 新功能：ChatGPT开发者模式集成

v1.0.0引入了对ChatGPT的完全兼容性！ ChatGPT Pro/Plus用户现在可以通过Natural Language Marketplace使用整个Attio工具集。

🔐 内置审批流：MCP安全注释自动批准读取操作，请求写入操作的批准
🌐 OAuth集成：通过https://server.smithery.ai/@kesslerio/attio-mcp-server/mcp进行无缝认证
💬 自然语言CRM：通过对话式AI管理您的整个Attio工作区
📖 设置指南：参见ChatGPT开发者模式文档以获取完整配置

✨ 核心功能及实现状态

🎯 通用工具架构 (14个工具)

68%工具减少：将40多个资源特定工具整合为14个通用操作，实现一致且强大的CRM管理。

高性能：速度提升89.7%，内存减少227KB（PR #483）
企业级质量：生产就绪评分为97.15/100，无破坏性变更
干净架构：完全分离生产测试，采用模拟工厂模式

📊 功能实现状态

✅ 完整的CRM表面覆盖

公司：搜索、创建、更新、删除、高级搜索、关系搜索
人员：搜索、创建、更新、删除、高级搜索、关系搜索
交易：全CRUD操作，智能字段映射和阶段验证
任务：创建、更新、删除、搜索，支持多分配人
列表：全CRUD操作，过滤、高级过滤、条目管理
笔记：所有记录类型的创建和列出操作
记录：跨所有资源类型的通用CRUD操作
批量操作：创建、更新、删除，带分块和错误处理
内容搜索：跨笔记、任务和列表的通用搜索能力
关系导航：双向公司↔人员↔交易关系
高级过滤：带有智能字段映射的复杂查询能力

📊 公司管理

通用搜索：使用search-records和advanced-search查找公司
全CRUD：使用通用记录操作创建、读取、更新和删除
关系发现：通过search-by-relationship查找公司
批量操作：使用batch-operations处理数百家公司
详细信息：获取联系、业务和社会信息，使用get-detailed-info

👥 人员管理

通用联系搜索：使用通用搜索工具按任何标准查找人员
关系跟踪：使用search-by-relationship将人员链接到公司
活动时间线：使用search-by-content和search-by-timeframe跟踪互动
高级过滤：使用通用过滤器进行多属性搜索
批量操作：使用通用批量操作高效管理联系人

📋 列表和管道管理 (11个工具)

管道操作：移动交易通过销售阶段
智能细分：创建和管理目标联系人列表
高级过滤：具有AND/OR逻辑的复杂多条件过滤
条目管理：添加、移除和更新列表成员资格
交易跟踪：监控机会和收入管道
交易默认设置：可配置的默认阶段、所有者和货币，以便简化交易创建

✅ 任务管理

通用任务操作：使用通用工具创建、更新和管理任务
记录关联：使用resource_type参数将任务与任何记录类型关联
进度跟踪：使用通用搜索和过滤监控完成情况
团队协调：使用一致的通用操作简化跟进

🔧 高级功能

批量处理：处理大量操作时带有错误追踪
增强过滤：文本、数字、日期、布尔和关系过滤器，以及时间段搜索（问题#475）
数据导出：JSON序列化用于集成
实时更新：与Attio同步实时数据

💬 预构建提示 (10个提示)

智能快捷方式，帮助Claude更快地处理您的CRM数据：

搜索与查找 (5)：people_search, company_search, deal_search, meeting_prep, pipeline_health
执行操作 (4)：log_activity, create_task, advance_deal, add_to_list，带有干运行安全措施
研究与资格认定 (1)：qualify_lead，带有自动网络研究和BANT/CHAMP框架
令牌效率：每个提示300-700个令牌，格式一致
可发现性：Claude会自动建议相关的提示以帮助您完成任务

参见使用预构建提示以获取详细的文档和示例。

🎯 使用预构建提示

新功能：针对常见销售工作流程的10个预构建MCP提示。无需设置，直接使用！

可用提示

提示	描述	关键参数	示例
`people_search.v1`	按职位、公司、地区查找人员	`query`, `limit`, `format`	查找旧金山金融科技公司的AE，限制25人
`company_search.v1`	按域名、细分市场、计划查询公司	`query`, `limit`, `format`	查找员工超过100人的SaaS公司
`deal_search.v1`	按所有者、阶段、价值、关闭日期筛选交易	`query`, `limit`, `format`	查找第一季度关闭的交易金额大于$50k
`log_activity.v1`	将通话/会议/电子邮件记录到记录	`target`, `type`, `summary`, `dry_run`	记录与Acme公司的Nina的通话，讨论第一季度定价，创建后续任务
`create_task.v1`	使用自然语言截止日期创建任务	`title`, `content`, `due_date`, `dry_run`	创建任务：明天跟进
`advance_deal.v1`	将交易推进到目标阶段并采取下一步行动	`deal`, `target_stage`, `create_task`, `dry_run`	将交易推进到“提案发送”阶段
`add_to_list.v1`	按名称或ID将记录添加到列表中	`records`, `list`, `dry_run`	将5家公司添加到第一季度外联列表
`qualify_lead.v1`	使用网络+BANT/CHAMP评分研究潜在客户	`target`, `framework`, `limit_web`, `dry_run`	对Acme Corp进行资格认定，使用BANT框架，干运行模式
`meeting_prep.v1`	全方位准备：笔记、任务、交易、议程	`target`, `format`, `verbosity`	准备与Acme CEO的会议
`pipeline_health.v1`	每周快照：创建/赢得/滑落+风险	`owner`, `timeframe`, `segment`	最近30天的@我销售管道健康状况

快速示例

# 搜索潜在客户
"使用people_search.v1：查找旧金山金融科技公司的AE，限制25人"

# 记录活动
"使用log_activity.v1：记录与Acme公司的Nina的通话，讨论第一季度定价，创建后续任务"

# 资格认定潜在客户（带网络研究）
"使用qualify_lead.v1：使用BANT框架对Acme Corp进行资格认定，干运行模式"

# 会议准备
"使用meeting_prep.v1：准备与Acme公司的联系人的会议"

通用参数

所有读取提示支持：

format：table | json | ids（默认：table）
fields_preset：sales_short | full（默认：sales_short）
verbosity：brief | normal（默认：brief）

所有写入提示支持：

dry_run：true | false（默认：false）- 预览更改而不执行

令牌意识功能

提示包括内置的令牌优化：

预算保护：提示保持在令牌限制内（people_search <500，qualify_lead <400）
开发元数据：设置MCP_DEV_META=true以在响应中包含令牌计数
遥测：设置PROMPT_TELEMETRY_ENABLED=true以启用使用日志
可配置限制：通过MAX_PROMPT_TOKENS环境变量覆盖

有关完整的提示文档，请参阅docs/prompts/v1-catalog.md。

⚠️ 已知限制及重要注意事项

当前限制

字段参数过滤：任务端点/objects/tasks/attributes有局限性，通过回退模式处理
分页：由于API限制，任务分页使用内存处理

API兼容性

通用工具：主要接口（14个工具）- 推荐用于所有新的集成
遗留工具：可通过DISABLE_UNIVERSAL_TOOLS=true环境变量访问（已弃用）
列表API：完全功能，具有完整的CRUD操作（与某些过时的文档相反）

🤝 OpenAI MCP兼容性

开发者模式就绪：每个工具现在发布MCP安全注释（readOnlyHint，destructiveHint），因此OpenAI开发者模式可以自动批准读取操作并请求确认写入操作。
全工具访问（默认）：默认情况下暴露所有33个通用工具。不要在Smithery配置中设置ATTIO_MCP_TOOL_MODE以获得完全访问权限。
仅搜索模式：要限制为只读工具（search，fetch，aaa-health-check），当开发者模式不可用时，在Smithery仪表板中显式配置ATTIO_MCP_TOOL_MODE: 'search'。
详细指南：参见docs/chatgpt-developer-mode.md以获取环境变量、审批流和验证技巧。
用户文档：参见ChatGPT开发者模式文档，了解审批流和设置说明的完整指南。

性能考虑

批量操作：通过分块、速率限制和错误恢复进行优化
大数据集：自动分页和字段过滤以实现最佳性能
速率限制：内置保护防止API速率限制，采用指数退避策略

对于详细的故障排除和解决方案，请参阅TROUBLESHOOTING.md和GitHub Issues。

🎯 掌握高级搜索过滤器

精确CRM查询背后的强大功能 - 停止与复杂的数据显示斗争。我们的高级过滤系统让您能够以手术般的精度找到所需的一切。

"找到所有我们过去30天内未联系过的拥有50名以上员工的AI公司，并将它们添加到我们的第一季度外联名单中" - 这种复杂的查询正是高级搜索过滤器所擅长的。

🏗️ 过滤器架构

每个高级搜索都遵循这种经过战斗考验的模式，已在数千次CRM查询中得到验证：

{
  "resource_type": "companies",
  "filters": {
    "filters": [
      {
        "attribute": { "slug": "field_name" },
        "condition": "operator",
        "value": "search_value"
      }
    ]
  }
}

⚡ 现实世界示例

🔍 单一标准搜索

{
  "resource_type": "companies",
  "filters": {
    "filters": [
      {
        "attribute": { "slug": "name" },
        "condition": "contains",
        "value": "Tech"
      }
    ]
  }
}

🎯 多标准强力搜索（AND逻辑）

{
  "resource_type": "companies",
  "filters": {
    "filters": [
      {
       [...]
      }
    ]
  }
}

🚀 灵活OR逻辑

{
  "resource_type": "companies",
  "filters": {
    "filters": [
      {
        "attribute": { "slug": "name" },
        "condition": "contains",
        "value": "Tech"
      },
      {
        "attribute": { "slug": "name" },
        "condition": "contains",
        "value": "AI"
      }
    ],
    "matchAny": true
  }
}

🧠 智能过滤器操作符

操作符	完美匹配	示例用例
`contains`	文本搜索	查找名称中包含"Tech"的公司
`equals`	精确匹配	特定行业分类
`starts_with`	前缀搜索	名称以"Acme"开头的公司
`ends_with`	后缀搜索	名称以"Inc"结尾的公司
`greater_than`	数值分析	员工人数超过100人的公司
`less_than`	尺寸过滤	员工人数少于50人的初创公司
`is_empty`	数据清理	查找缺少关键信息的记录
`is_not_empty`	完整性检查	已填充字段的记录

💡 不同团队的专业提示

🎯 销售团队 - 使用这些字段组合：

公司：name，industry，employee_count，website，location
人员：full_name，job_title，email，company

📈 营销团队 - 专注于参与度字段：

活动跟踪：last_interaction，email_status，campaign_response
细分：industry，company_size，location，engagement_score

✅ 客户成功 - 监控健康指标：

账户健康：renewal_date，support_tickets，usage_metrics
风险指标：last_contact，satisfaction_score，contract_value

🚨 避免这些常见错误

❌ 错误（扁平对象结构）：

{
  "filters": {
    "name": { "operator": "contains", "value": "Test" }
  }
}

✅ 正确（嵌套数组结构）：

{
  "filters": {
    "filters": [
      {
        "attribute": { "slug": "name" },
        "condition": "contains",
        "value": "Test"
      }
    ]
  }
}

🔧 快速故障排除

遇到“过滤器必须包含一个‘filters’数组属性”？

✅ 确保您的过滤器对象包含一个filters数组
✅ 每个数组项需要attribute，condition和value
✅ attribute必须是一个带有slug属性的对象
✅ 仔细检查您的JSON结构是否与上述示例匹配

💬 专业提示：从简单的单过滤器搜索开始，一旦熟悉了结构，再逐步增加复杂性。

🏆 最新更新 - 关键问题解决

✅ 实现100%集成测试通过率 - 所有关键API合同违规和构建问题均已解决：