Каталог MCP
mambalabsdev
mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer

mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer

Name: mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer
Availability: InStock
Author: mambalabsdev

ICP Fit Scorer оценивает соответствие компании вашему идеальному профилю клиента (ICP) по весовым сигналам — найм, техстек, размер. Выдаёт балл 0-100, уровень A-D и разбивку. Готовит плоскую строку...

README

1 инструмент

Установить сервер

ICP Fit Scorer MCP Server

An MCP server that scores a company against your ideal customer profile. It wraps the Mamba Labs ICP Fit Scorer actor on Apify and returns a Clay-ready flat JSON row to any MCP client.

What's Inside

What it does
Quick start
Prerequisites
Example prompts
Inputs
Output
Example output
Features
Full actor documentation
Mamba Labs GTM Suite
License

What it does

Give it a company domain and a definition of your ICP, and it scores the company on weighted signals, returning a 0 to 100 score, an A to D tier, and a per-signal breakdown. Define your ICP three ways: a prebuilt template, a JSON scoring config, or a plain-English description (which uses your own LLM key). Turn on fetch_signals and the actor will gather hiring and tech-stack signals for you before scoring. One flat row, ready for Clay, a CRM, or an AI agent workflow. All of the scoring runs on Apify. This package is a thin client that calls the actor and hands back the result.

Quick start

You need Node.js 18 or newer and an Apify account with an API token.

score_icp_fitтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Оценивает компанию на соответствие вашему идеальному профилю клиента (ICP) с использованием взвешенных сигналов. Возвращает icp_score от 0 до 100, icp_tier от A до D и разбивку по каждому сигналу в виде плоской строки JSON, готовой для Clay. Определите ваш ICP с помощью готового шаблона, JSON scoring_config или описания icp_description на простом английском (требует llm_api_key). Только для чтения; требует APIFY_TOKEN и расходует кредиты Apify за каждый вызов.

Score ICP Fit

Параметры

company_domainstringобязательный
The primary domain of the company to score. Example: clay.com
company_namestring
Optional display name of the company.
templatestring
Name of a prebuilt scoring config. Alternative to scoring_config or icp_description.
scoring_configobject
JSON object of scoring weights. Alternative to template or icp_description.
icp_descriptionstring
Plain-English description of your target ICP. Requires llm_api_key. Alternative to template or scoring_config.
llm_api_keystring
Your OpenAI or Anthropic API key. Required only when using icp_description.
llm_providerstring
LLM provider to use with icp_description: openai or anthropic.
fetch_signalsboolean
If true, the actor fetches hiring and tech-stack signals for the company automatically before scoring.
include_explanationboolean
If true, adds a score_explanation string to the output describing how the score was derived.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "@mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer"
  ],
  "env": {
    "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
  }
}

Также mambalabsdev/mcp-icp-fit-scorer можно установить в Cursor по ссылке автоматически.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #185
Звезд на Github: 2
Форков на Github: 0
Язык реализации: JavaScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 19.07 в 08:34
Идентификатор: 8vBA0tujkorzInRV
Категории: CRM, Автоматизация приложений, ИИ и машинное обучение, Инструменты для разработчиков, Исследования и данные, Маркетинг, Платформы клиентских данных

Другие проверенные MCP-сервера

vectara/vectara-mcp

официальный

MCP-сервер для RAG с Vectara: семантический поиск, генерация и коррекция галлюцинаций. Помогает AI-агентам выдавать фактологически точные ответы с верификацией. Совместим с Claude Desktop.

bram2w/baserow

официальный

Baserow: open-source платформа для создания баз данных, приложений и AI-агентов без кода. Её AI-помощник Kuma строит рабочие процессы и дашборды на естественном языке, автоматизируя рутину.

vectorize-io/hindsight

официальный

MCP сервер Hindsight наделяет AI-агентов долговременной памятью — они учатся на опыте, а не просто запоминают диалоги. Использует биомиметические структуры данных для извлечения фактов и ментальных моделей, превосходя по точности RAG и графы знаний. Подходит для персонализации чат-ботов и создани...

Playwright MCP

официальный

MCP сервер для браузерной автоматизации на основе Playwright. Использует structured accessibility snapshots вместо скриншотов, что делает его быстрым и LLM-friendly. Подходит для агентов, тестирования и автономных сценариев без vision-моделей.

Canner/wren-engine

официальный

Wren Engine — open source context engine для AI-агентов через MCP. Он заменяет сырые таблицы бизнес-моделями и метриками: агенты понимают контекст, строят точные запросы и соблюдают правила доступа...

oraios/serena

Serena — MCP-сервер для AI-агентов, который даёт семантический поиск, рефакторинг и отладку кода на уровне IDE. Работает с символьными операциями, ускоряет агентов в больших проектах.