通过 MCP 为 Cursor 和 VS Code Copilot 接入实时 B2B 数据

让你的 AI 编程 IDE（如 Cursor 和 VS Code）原生访问实时 B2B 企业数据与意图信号，最佳方式是将 Model Context Protocol（MCP）服务器直接集成到开发环境中。这一 setup 使 LLM 能够通过标准化的 JSON-RPC 调用拉取实时公司资料和富化数据，无需再从浏览器或外部 CRM 平台手动复制粘贴。

B2B Lead Enrichment MCP 服务器为 LLM 的 context window 提供了高保真数据层。服务器基于 Zod 的 schema 定义，强制 LLM 提供严格类型的参数（例如合法的域名格式或邮箱语法），从而有效消除了非结构化销售工具调用中常见的参数幻觉问题。

深度企业画像：访问公司规模、营收区间、总部所在地和行业分类等实时数据。

技术栈情报：识别目标公司使用的软件栈和基础设施，以制定工程驱动型增长策略。

意图信号：获取表明高购买意向或近期融资轮次的实时信号。

严格参数校验：每个工具（如 enrich_lead 和 get_company_intent）都使用严格的 JSON schema 校验，确保 LLM 永远不会「捏造」搜索参数。

集成配置

要在 Cursor 或 Claude Desktop 中启用这些工具，请将以下配置添加到设置文件中。这会将你的本地 agent 连接到生产级 MCP 端点。

{
  "mcpServers": {
    "b2b-enrichment": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agent-infra/mcp-server-b2b-enrichment",
        "--api-url",
        "https://lead-enrichment-mcp.agent-infra.workers.dev/mcp"
      ],
      "env": {
        "ENRICHMENT_API_KEY": "YOUR_FREE_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

示例 JSON-RPC 工具响应

当你在 Cursor 中提问「stripe.com 的 CTO 是谁，他们目前使用什么技术栈？」时，MCP 服务器会返回结构化响应，LLM 借此组织答案：

{
  "method": "enrich_lead",
  "result": {
    "companyName": "Stripe",
    "industry": "Fintech / Payments",
    "technographics": ["AWS", "React", "Ruby on Rails", "Kubernetes"],
    "intentSignals": [
      { "type": "Expansion", "score": 0.88, "description": "Increasing hiring for infrastructure roles" }
    ],
    "confidenceScore": 0.96,
    "source": "verified_firmographic_index"
  }
}

无风险按量计费

与传统 B2B 数据提供商无论查询质量如何都按次收费不同，该 MCP 服务器采用 Confidence-First Billing（置信度优先计费）模式。只有在 confidenceScore 大于 0.6 的成功富化时才会计费。如果数据不可用、质量低或查询失败，费用精确为 $0。这使得开发者能够构建极具成本效益且可扩展的自主 SDR 集群和 agentic 工作流，无需担心「未找到」响应会消耗额度。

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访问：lead-enrichment-mcp.agent-infra.workers.dev