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Cómo crear un flujo de trabajo MCP de enriquecimiento de clientes potenciales

Cree un flujo de trabajo de enriquecimiento de clientes potenciales impulsado por MCP que tome el nombre de una empresa y devuelva el dominio, la descripción, la financiación y la pila tecnológica a través de una búsqueda en vivo.

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Cree un flujo de trabajo de enriquecimiento de clientes potenciales utilizando MCP configurando Scavio como servidor de búsqueda en Claude Desktop o Claude Code y luego solicitando al agente que investigue y enriquezca los registros de la empresa a partir de un CSV o una lista. El enfoque MCP elimina la necesidad de código personalizado: usted describe qué datos necesita y el agente ejecuta las búsquedas, analiza los resultados y formatea la salida enriquecida. Este tutorial configura la configuración de MCP, diseña el mensaje de enriquecimiento y muestra cómo procesar un lote de clientes potenciales.

Requisitos previos

  • Claude Desktop o Claude Code instalado
  • Una clave API de Scavio de scavio.dev
  • Un CSV o lista de nombres de empresas para enriquecer
  • Familiaridad básica con la configuración del servidor MCP

Guia paso a paso

Paso 1: Configurar Scavio como servidor MCP

Agregue el punto final Scavio MCP a su configuración de Claude Desktop o Claude Code para que el agente pueda llamar a las herramientas de búsqueda.

JSON
// .mcp.json or claude_desktop_config.json:
{
  "mcpServers": {
    "scavio": {
      "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "your_scavio_api_key" }
    }
  }
}

Paso 2: Diseñar el mensaje de enriquecimiento

Cree un mensaje estructurado que le indique al agente exactamente qué campos completar para cada empresa.

Python
# Enrichment prompt for Claude:
ENRICHMENT_PROMPT = """
For each company in the list below, search Google to find:
1. Company domain (official website URL)
2. One-line description (what they do)
3. Founding year
4. Estimated company size (employees)
5. Recent funding (if any, from last 2 years)
6. Key technology signals (languages, frameworks, cloud)

Output as a JSON array with fields:
{domain, description, founded, size, funding, tech_signals}

Companies to enrich:
- Vercel
- Supabase
- Resend
- Linear
"""

Paso 3: Procesar resultados por lotes

Después de que el agente devuelva datos enriquecidos, valide el resultado y guárdelo para su CRM o herramienta de divulgación.

Python
import json

def validate_enrichment(data: list) -> list:
    valid = []
    for record in data:
        if record.get('domain') and record.get('description'):
            valid.append(record)
        else:
            print(f'Incomplete record: {record}')
    return valid

def save_enriched(records: list, output_path: str = 'enriched_leads.json'):
    with open(output_path, 'w') as f:
        json.dump(records, f, indent=2)
    print(f'Saved {len(records)} enriched leads to {output_path}')

# After Claude returns the enriched JSON:
# enriched = json.loads(claude_response)
# valid = validate_enrichment(enriched)
# save_enriched(valid)

Paso 4: Automatizar con la API para lotes más grandes

Para lotes de más de 10 empresas, utilice la API de Scavio directamente para evitar los límites de velocidad de MCP y procese en paralelo.

Python
import requests, os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def enrich_company_api(name: str) -> dict:
    resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'platform': 'google', 'query': f'{name} company about funding tech stack'}, timeout=15)
    results = resp.json().get('organic_results', [])
    return {
        'name': name,
        'domain': results[0].get('link', '').split('/')[2] if results else '',
        'snippets': [r.get('snippet', '') for r in results[:3]],
    }

companies = ['Vercel', 'Supabase', 'Resend', 'Linear']
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as pool:
    enriched = list(pool.map(enrich_company_api, companies))
for e in enriched:
    print(f'{e["name"]}: {e["domain"]}')

Ejemplo en Python

Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def enrich(name):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': f'{name} company about'}).json()
    results = data.get('organic_results', [])
    return {'name': name, 'domain': results[0].get('link', '').split('/')[2] if results else '', 'snippet': results[0].get('snippet', '') if results else ''}

for c in ['Vercel', 'Supabase', 'Linear']:
    print(enrich(c))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function enrich(name) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: 'google', query: `${name} company about`})
  });
  const results = (await r.json()).organic_results || [];
  return {name, domain: results[0]?.link ? new URL(results[0].link).hostname : '', snippet: results[0]?.snippet || ''};
}
Promise.all(['Vercel', 'Supabase'].map(enrich)).then(console.log);

Salida esperada

JSON
A JSON array of enriched lead records with domain, description, funding data, and tech signals for each company, ready for CRM import.

Tutoriales relacionados

  • Cómo automatizar el enriquecimiento de clientes potenciales con la API de búsqueda
  • Cómo conectar MCP Search a Claude Desktop

Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Claude Desktop o Claude Code instalado. Una clave API de Scavio de scavio.dev. Un CSV o lista de nombres de empresas para enriquecer. Familiaridad básica con la configuración del servidor MCP. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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