Lead Qualifier

🚀 潛在客戶資格鑑定 MCP 工具

這是一個輕量級的 MCP 工具，藉助 ChatGPT 基於 BANT 機制（預算、權限、需求、時間表）對潛在客戶進行資格鑑定，還能引導用戶逐步輸入相關信息。

🚀 快速開始

在使用該工具前，你需要進行一系列的設置操作。

配置 API 密鑰

在 .env 文件中配置 ChatGPT 的 API 密鑰：

OPENAI_API_KEY=1234

啟動服務器

啟動 NodeJS 服務器，它將作為 MCP 服務器：

npm install
npm start

可選：暴露服務器

若有需要，可使用 ngrok 暴露你的服務器：

ngrok http 3001

Dify Agent 策略配置

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
  }
}

✨ 主要特性

• 🧠 基於大語言模型 (LLM) 提取潛在客戶資格信息並進行評分。
• 💬 採用對話式流程，每輪僅詢問一個字段信息。
• 💾 具備快速的內存會話跟蹤功能，還可擴展為 Redis 支持。
• 🔌 可通過 MCP (sse) 與 Dify / Cursor 兼容。

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用該工具的示例，包括輸入、輸出和會話信息： 工具名稱：lead - qualifier 輸入：

{
  "sessionId": "abc123",
  "message": "我們的預算是每月 $1000"
}

輸出：

{
  content: [
    {
      type: "text",
      text: "你是主要評估這種工具的人嗎，還是有其他人參與決策？"
    }
  ],
  isError: false
}

會話：

{
  "qualificationMap": {
    "budget": "$1000 每月",
    "authority": "",
    "need": "",
    "timeline": ""
  },
  "scoreMap": {
    "budget": 30,
    "authority": 0,
    "need": 0,
    "timeline": 0
  },
  "totalScore": 30,
  "nextField": "authority",
  "lastPromptedField": "authority",
  "lastPromptedQuestion": "你是主要評估這種工具的人嗎，還是有其他人參與決策？"
}