Coresignal

Coresignal MCP v2

Der offizielle Model Context Protocol-Server für Coresignal — bringen Sie frische B2B-Daten zu 895M+ Mitarbeitern, 70M+ Unternehmen und 468M+ Stellenausschreibungen direkt in Ihren KI-Assistenten.

https://mcp.coresignal.com/mcp/v2

Suchen Sie in natürlicher Sprache, ziehen Sie vollständige Datensätze, reichern Sie Kontakte mit verifizierten E-Mails an und exportieren Sie große Ergebnismengen als herunterladbare Dateien — alles aus Claude, Cursor, Codex, VS Code oder jedem anderen MCP-kompatiblen Client.

Funktionen

• OAuth-2.1-Authentifizierung — Melden Sie sich mit Ihrem Coresignal-Dashboard-Konto an; keine API-Schlüssel in Konfigurationsdateien.
• Natürliche-Sprache-Suche mit Übereinstimmungsnachweis in jeder Ergebniszeile, sodass Sie sehen können, warum jeder Datensatz übereinstimmt.
• Kostentransparenz — Jede Antwort meldet credits_consumed, und teure Aufrufe fragen vor dem Verbrauch um Bestätigung.
• Feldermittlung — entity_fields findet die richtigen Feldnamen per Schlüsselwort, kostenlos, ohne das vollständige Vokabular von über 300 Feldern in den Kontext zu laden.
• Datei-Downloads — Große Ergebnismengen werden serverseitig gespeichert und als Download-Link zurückgegeben, anstatt den Chat zu überfluten.
• artifact_read liefert gelieferte Dateien kostenlos zurück in die Konversation — funktioniert auch in Clients ohne Dateisystemzugriff.

Voraussetzungen

• Ein Coresignal-Konto mit einem aktiven Abonnement (Credits) und einem Team-API-Schlüssel, der im Dashboard bereitgestellt wird. Der MCP-Server löst den Schlüssel Ihres Teams nach der Anmeldung automatisch auf — Sie fügen ihn nie in eine Konfigurationsdatei ein. Noch kein Abonnement? Beginnen Sie mit der 7-tägigen kostenlosen Testversion — sie umfasst 2.000 Credits. Siehe den Tarifvergleich.

Bei der ersten Verbindung öffnet Ihr Client ein Browserfenster, um sich im Coresignal-Dashboard anzumelden. Das ist die gesamte Einrichtung — keine Umgebungsvariablen, keine Geheimnisse.

Client-Einrichtung

claude mcp add --transport http coresignal https://mcp.coresignal.com/mcp/v2

codex mcp add coresignal --url https://mcp.coresignal.com/mcp/v2

{
  "mcpServers": {
    "coresignal": {
      "url": "https://mcp.coresignal.com/mcp/v2"
    }
  }
}

opencode mcp add coresignal --url https://mcp.coresignal.com/mcp/v2

opencode mcp auth coresignal

{
  "servers": {
    "coresignal": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.coresignal.com/mcp/v2"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "coresignal": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.coresignal.com/mcp/v2",
      "disabled": false
    }
  }
}

cline mcp

Datei-Downloads & die Domain-Zulassungsliste

Große Ergebnisse (und jeder Aufruf mit delivery="url") werden nicht in den Chat geschüttet, um LLM-Eingabetokens zu sparen. Stattdessen speichert der Server die Zeilen als Datei und gibt einen signierten HTTPS-Download-Link zurück, der nach 1 Stunde abläuft:

{
  "delivery": "url",
  "url": "https://mcp.coresignal.com/mcp/v2/artifacts/…?exp=…&sig=…",
  "artifact_name": "employee_fetch-baf941dd4f8c4dfe.jsonl",
  "count": 500,
  "credits_consumed": 10000
}

Von hier aus erhält der Agent die Daten auf eine von drei Arten:

1. Der Agent lädt die Datei selbst herunter — In Clients mit Shell-Zugriff lädt der Agent typischerweise curl den Link auf die Festplatte und analysiert die Datei lokal mit grep/jq/pandas.
2. Der Agent liest sie im Chat zurück — In Clients ohne Shell und ohne Dateisystem ruft der Agent stattdessen artifact_read(artifact_name, offset, limit) auf und blättert in Scheiben über die MCP-Sitzung durch die Datei. Dies ist kostenlos und funktioniert überall, sodass nichts den Chat überflutet.
3. Sie laden sie manuell herunter — Wenn der Agent selbst den Link nicht abrufen darf (Domain nicht erlaubt, Sandbox ohne Netzwerkzugriff), klicken Sie auf den Link, speichern Sie die Datei und teilen Sie dem Agenten mit, wo sie sich befindet: "Ich habe die Datei nach ~/Downloads/employee_fetch-….jsonl heruntergeladen — analysieren Sie sie von dort." Funktioniert in jedem Client, der lokale Dateien lesen kann.

Bevorzugen Sie den Download, wenn Ihr Client ihn unterstützt. artifact_read ist in Coresignal-Credits kostenlos, aber nicht in LLM-Tokens: Jede Seite, die zurückgegeben wird, wird Teil der Konversation und wird bei jeder weiteren Runde erneut als Eingabetoken abgerechnet. Jede Seite wird außerdem auf ein festes Token-Budget begrenzt — ein vollständiger Mitarbeiterdatensatz hat etwa 8.000 Tokens, sodass eine einzelne Seite nur eine Handvoll vollständiger Datensätze enthält, unabhängig von der limit, die Sie anfordern. Das Lesen einer großen Datei auf diese Weise erfordert Hunderte von Aufrufen und kann das Kontextfenster erschöpfen, bevor Sie das Ende erreichen. Eine heruntergeladene Datei kostet praktisch keine Tokens — der Assistent kann Tausende von Zeilen lokal mit grep/jq filtern und nur die Antwort anzeigen. Deshalb lohnt es sich, Downloads von vornherein zum Laufen zu bringen (Domain-Zulassungsliste, Netzwerkzugriff in der Sandbox) und artifact_read für Clients aufzubewahren, die nicht herunterladen können, oder für einen schnellen Blick auf einige Zeilen.

Wenn Downloads blockiert sind, geht nichts verloren: Die Datensätze sind bereits gespeichert und bezahlt — lesen Sie sie mit artifact_read. Führen Sie niemals einen Abruf erneut aus, um eine Datei "wiederherzustellen"; das berechnet jeden Datensatz ein zweites Mal.

Werkzeuge

entity_search

Durchsucht employee, company oder job Datensätze mit einer Abfrage in natürlicher Sprache:

"Senior-Python-Entwickler bei Fintech-Unternehmen in Frankreich"

Jeder Aufruf kostet pauschal 20 Credits und gibt zurück:

• total_count — die genaue Anzahl der Datensätze, die die Abfrage matchte,
• bis zu 20 Vorschauzeilen (limit=0 gibt nur die Anzahl zurück), die jeweils die Felder zeigen, auf die die Abfrage gematcht hat — den Nachweis dafür, warum jedes Ergebnis vorhanden ist,
• ein cache_id — ein 1-stündiges Handle für die Suche, das Credits und Zeit spart: Übergeben Sie es an entity_fetch, und die gematchten Datensätze werden sofort gesammelt — keine Notwendigkeit, die Suche erneut auszuführen (und erneut zu bezahlen), und das Auflösen des cache_id selbst ist kostenlos. Datensatz-IDs bleiben serverseitig, sodass nichts Sperriges jemals durch die Konversation geht.

entity_fields

Kostenlose, sofortige Suche nach Feldnamen anhand der Bedeutung — "salary" findet die Vergütungsfelder, "current job title and seniority" findet active_experience_title, experience.position_title usw. Verwenden Sie es, um die fields-Liste für einen benutzerdefinierten Abruf zu erstellen, ohne das vollständige Feldvokabular in den Kontext zu laden.

entity_fetch

Sammelt Datensätze — entweder bis zu 20 handverlesene IDs aus Suchergebnissen oder bis zu 1.000 Datensätze pro Aufruf über ein cache_id. Die Abrechnung erfolgt pro gefundenem Datensatz: 20 Credits für Mitarbeiter/Unternehmen, 1 für Jobs.

email_enrich

Verifizierte, zustellbare Geschäfts-E-Mails für bis zu 1.000 Mitarbeiter-IDs — 10 Credits pro gefundener E-Mail; nicht gefundene IDs sind kostenlos. EWR-/UK-Kontakte sind nicht zugänglich (DSGVO).

artifact_read

Liest eine gelieferte Datei über die authentifizierte MCP-Sitzung zurück, Seite für Seite — kostenlos, da die Datensätze bereits beim Abruf abgerechnet wurden. Das ermöglicht die Dateizustellung überall, auch in Chat-Clients, die keinen Link öffnen oder auf ein Dateisystem zugreifen können.

Beispielaufforderungen

Marktscan

"Finden Sie B2B-SaaS-Unternehmen in den nordischen Ländern mit 50–200 Mitarbeitern, die in den letzten zwei Jahren Finanzierung erhalten haben."

Lead-Liste mit verifizierten E-Mails aufbauen

"Suchen Sie nach Datenleitern bei US-Unternehmen mit über 500 Mitarbeitern. Rufen Sie 20 vollständige Profile mit verifizierten E-Mails in einer Datei ab."

Einzelnes Unternehmen tiefergehend analysieren

"Rufen Sie den vollständigen Datensatz für flo.health ab — Finanzierungsrunden, Personalwachstum und aktuelle Stellenausschreibungen."

...

Credits & Abrechnung

Jede Antwort enthält credits_consumed — den tatsächlich abgerechneten Betrag, sodass eine Abweichung (1.000 IDs gesendet, für 950 Datensätze abgerechnet) genau zeigt, wie viele IDs nicht gefunden wurden. Der Server gibt nie still aus: Abrufe bestätigen zuerst den Feldumfang mit Ihnen, und ein Abruf, der nicht geliefert werden kann, schlägt fehl, bevor Credits verbraucht werden.

Credits werden aus dem Coresignal-Abonnement Ihres Teams bezogen — verwalten Sie Schlüssel und Abrechnung im Dashboard. Neu bei Coresignal? Die 7-tägige kostenlose Testversion umfasst 2.000 Credits — das sind 100 Suchen oder 100 Mitarbeiter-/Unternehmensdatensätze oder eine Mischung — siehe den Tarifvergleich.

Links

• Coresignal — Datenabdeckung, Pläne und Preise
• Coresignal-Dashboard — Konto, Team, API-Schlüssel, Credits
• API-Dokumentation — die zugrunde liegenden Daten-APIs