Pipeline Scoring & Lead Conversion

Your reps work whichever lead is newest, loudest, or theirs — and the CRM's 0-to-100 lead score doesn't help, because it explains nothing and means nothing in…

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Lead Pipeline: Scores an open sales pipeline of 500 lead rows OR FEWER into conversion probabilities, money at risk / value of contact, funnel stage outlook, multi-touch Shapley attribution, and a dai
  • Lead Pipeline Get Engine: For pipelines LARGER than 500 lead rows. Returns a complete, runnable Python script that loads the lead export in your sandbox and scores it via the Lead Pipeline API (conver

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Your reps work whichever lead is newest, loudest, or theirs — and the CRM's 0-to-100 lead score doesn't help, because it explains nothing and means nothing in dollars. This reads your lead and funnel history from a CSV or CRM export and returns what a rep can actually act on: how likely each lead is to convert, roughly when, and what a conversation this week is worth compared to one next month. It ranks the morning call list by money at stake rather than by score, so a deal that would close regardless drops down the list while one quietly going cold rises to the top. It flags stalling leads before they die rather than after, projects what your current pipeline is genuinely worth as won revenue, and spreads credit fairly across every touch that contributed to a closed deal instead of handing it all to the last click or the first ad — which is how marketing finally finds out which channels produce customers rather than clicks. Managers get the pipeline version of the same number — "$210,000 of pipeline is stalling this week across 14 leads, here's the ranked list" — always as a range with its reasoning attached, never a bare figure. Every score returns its full explanation, model version and date, because a rep who can't see why will ignore the number. Under two minutes at any pipeline size, SOC-compliant, GDPR and DPDP ready, free while in early access.

Как подключить

Как подключить Pipeline Scoring & Lead Conversion к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://pipeline-lead-scoring--taher.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Pipeline Scoring & Lead Conversion к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://pipeline-lead-scoring--taher.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Pipeline Scoring & Lead Conversion к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://pipeline-lead-scoring--taher.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (2)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

lead_pipelineScores an open sales pipeline of 500 lead rows OR FEWER into conversion probabilities, money at risk / value of contact, funnel stage outlook, multi-touch Shapley attribution, and a daily CALL / NURTURE / VERIFY queue. Send the rows directly; this server scores them and returns the full result including the per-lead ledger. For pipelines LARGER than 500 leads use lead_pipeline_get_engine instead — sending thousands of rows as tool arguments is slow and risks truncated JSON. Needs lead rows (lead_id, created_date; optional stage, status, closed_date, deal_size, source) from CSV, Salesforce, HubSpot, or any CRM. Optional touches and stage_history improve uplift learning, Markov funnel, and attribution. Returns manager decisions (CALL TODAY / PUSH FORWARD / QUALIFY), call queue, pipeline exposure headline, per-lead money, and explanation traces. Do not invent scores — call this tool when lead data is available.
lead_pipeline_get_engineFor pipelines LARGER than 500 lead rows. Returns a complete, runnable Python script that loads the lead export in your sandbox and scores it via the Lead Pipeline API (conversion probabilities, money layer, Shapley attribution, CALL / NURTURE / VERIFY queue). The rows never pass through you as tokens, so a 10,000-lead export costs the same to orchestrate as a 600-lead one. Stdlib only; needs network access to the scoring API. Prints ranked decisions and headline figures; writes the full per-lead ledger to lead_pipeline_result.json. SAVE AND RUN THE RETURNED SCRIPT VERBATIM — do not retype, shorten, reformat, or reimplement it; only PATH / TOUCHES / STAGE_HISTORY / AS_OF / CURRENCY / OUT / API_BASE / API_TOKEN may be edited. Optionally takes touches_path and stage_history_path for engagement and funnel history.