Coupler Io MCP Server

🚀 Coupler.io官方MCP服務器

Coupler.io MCP服務器是一個模型上下文協議（MCP）服務器，可與Coupler.io API實現無縫集成。藉助Coupler.io MCP服務器，你可以通過連接到Coupler.io數據流，在Claude中分析多渠道營銷、金融、銷售、電子商務和其他業務數據 — 從數百個來源查詢營銷、銷售和財務指標。將來自Google Ads、Facebook、HubSpot和Salesforce等平臺的原始數據提取並轉換為可操作的情報，利用準確、最新的業務信息做出更明智、更快速的決策。

點擊查看

🚀 快速開始

前提條件

1. 安裝 Docker 以在容器中運行服務器。
2. 確保Docker正在運行。
3. 獲取 Coupler.io個人訪問令牌。

或者

使用以下命令構建一個 .dxt 文件，並使用它來安裝本地MCP。

運行服務器

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "coupler": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--pull=always",
        "-e",
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN": "<your_token>"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

"--pull=always" 將確保你始終從註冊表中拉取最新的鏡像。如果你處於離線狀態或特別想使用之前拉取的鏡像，請刪除此行。

✨ 主要特性

使用場景

從你的Coupler.io數據流中獲取數據，並向你的AI工具詢問相關問題，就像你向數據分析師同事詢問一樣：

營銷：

1. 本季度與上一季度相比，我們在所有付費渠道的總體客戶獲取成本是多少？我需要這個數據用於董事會會議。
2. 展示過去6個月各營銷渠道的投資回報率明細。我需要重新分配年度預算。
3. 哪些營銷活動對我們的銷售管道收入貢獻最大？我想加大對有效的活動的投入。

銷售：

1. 你能提取本月的銷售管道報告嗎？我需要查看每個階段的交易數量和每個階段的總價值。
2. 上個季度我們從潛在客戶到銷售機會以及從銷售機會到成交的轉化率是多少？與我們的目標相比如何？
3. 根據概率得分，本月預計有多少交易將成交？我們的預測收入與月度目標相比如何？

財務：

1. 查看本季度的利潤，與上一季度進行比較，並按部門提供明細。
2. 你能提供過去30天的現金流量報告嗎，包括所有的收入和支出交易？
3. 分享當前的應收賬款狀態，並告訴我我們有多少逾期發票以及哪些客戶欠款最多。

📦 安裝指南

開發環境安裝

安裝NodeJS

asdf plugin add nodejs https://github.com/asdf-vm/asdf-nodejs.git
asdf install

安裝依賴

npm install

安裝Git鉤子

lefthook install

設置環境變量

cp .env.example .env.local

💻 使用示例

基礎用法

使用原始服務器

運行MCP服務器：

# 使用 `--silent` 標誌防止NPM日誌輸出到STDOUT，以免破壞服務器傳輸
npm run --silent dev

運行 MCP服務器檢查器 進行調試

注意：在 此檢查器錯誤 修復之前，請確保始終只打開一個檢查器標籤。

# 運行此命令並按照說明查看檢查器
npm run inspect:node

查看日誌

我們的本地MCP服務器使用STDIO傳輸，因此日誌必須記錄到文件中。這在調試時可能會很有用。

tail -f log/development.log | npx pino-pretty

你還可以在運行服務器時設置 LOG_STDIO=1 以將STDIO消息捕獲到日誌文件中。如果你正在調試容器化服務器，可能需要在 /app/log 掛載一個目錄以訪問它生成的日誌。

高級用法

使用開發Docker鏡像

構建開發用的Docker鏡像：

bin/build_image

你現在可以使用MCP檢查器以UI模式運行容器進行調試：

npm run inspect:docker

或者在Claude Desktop中運行容器，使用項目中的 .env.local 文件進行配置。獲取你的環境文件的絕對路徑 realpath .env.local。導航到設置 > 開發者 > 編輯配置。編輯你的 claude_desktop_config.json，為我們的服務器添加一個條目：

{
  "mcpServers": {
    "coupler-io-mcp-server-development": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--env-file",
        "/path/to/your/.env.local",
        "--add-host",
        "storage.test=host-gateway",
        "--add-host",
        "lvh.me=host-gateway",
        "--rm",
        "-i",
        "coupler-io-mcp-server-development"
      ]
    }
  }
}

或者直接使用Docker運行鏡像：

docker run --env-file .env.local \
  --add-host storage.test=host-gateway \
  --add-host lvh.me=host-gateway \
  --rm \
  -i \
  coupler-io-mcp-server-development

使用MCP檢查器

以CLI模式使用MCP檢查器 對服務器進行快速測試：

# 列出工具
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/list

# 調用list-dataflows工具
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/call --tool-name list-dataflows

# 調用get-schema工具
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npm run dev --method tools/call --tool-name get-schema --tool-arg dataflowId=<your data flow ID>

針對Coupler.io暫存環境測試Docker鏡像

我們在每次推送到 main 分支時都會構建併發佈一個標記為 edge 的MCP服務器Docker鏡像。

配置Claude Desktop以針對Coupler.io暫存環境運行Docker容器。導航到設置 > 開發者 > 編輯配置。編輯你的 claude_desktop_config.json，為暫存服務器添加一個條目：

{
  "mcpServers": {
    "coupler-io-mcp-server-staging": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-e",
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN",
        "--env",
        "COUPLER_API_HOST=https://app.couplerstaging.dev/mcp",
        "--rm",
        "-i",
        "ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server:edge"
      ],
      "env": {
        "COUPLER_ACCESS_TOKEN": "<your_coupler_access_token_from_staging>"
      }
    }
  }
}

[可選] 通過添加以下參數啟用日誌記錄以進行調試：

        "--env",
        "LOG_LEVEL=debug",
        "--env",
        "LOG_STDIO=1",

構建並推送發佈鏡像

開發週期如下：

• 打開一個包含更改的PR
• 使用標記為 pr-N 的鏡像調試和測試你的更改
• 將PR合併到 main 分支
• 測試 edge 鏡像
• 構建並推送標記為 latest 的發佈鏡像

要構建並推送發佈鏡像：

• 起草一個 新的發佈版本
• 指定發佈時要創建的新標籤。使用 語義版本控制
• 目標：main 分支
• 生成或編寫發佈說明
• 點擊“發佈版本”
• 檢查 Docker鏡像工作流 的進度

你現在應該能夠對發佈鏡像進行快速測試：

# 拉取 `latest` 鏡像
docker pull ghcr.io/railsware/coupler-io-mcp-server

使用Claude Desktop和其他受支持的客戶端運行發佈鏡像。

Claude Desktop擴展（DXT）

構建並自簽名

bin/build_dxt # => dxt_output/coupler-mcp.dxt
npm run dxt:selfsign

你現在可以安裝 .dxt 文件，或者使用 dxt/ 目錄中的內容從開發者菜單加載未打包的擴展。

🔧 技術細節

工具

數據流工具

📄 許可證

本項目根據MIT開源許可證的條款進行許可。請參考 MIT 獲取完整條款。