open-sales-stack
Colección de servidores MCP de inteligencia de ventas B2B. Incluye análisis de sitios web, detección de stack tecnológico, señales de contratación, agregación de reseñas, seguimiento de anuncios, perfiles sociales, informes financieros y más para prospección impulsada por IA.
Documentación
Open Sales Stack
Servidores MCP de código abierto para investigación de ventas B2B — creados por Ekas
Dale a Claude la capacidad de investigar empresas y prospectos utilizando datos web públicos.
Qué hay aquí
Open Sales Stack contiene servidores MCP para investigación de ventas y habilidades que enseñan a Claude cómo usarlos en flujos de trabajo reales.
Servidores MCP
| Servidor MCP | Qué obtienes | Estado |
|---|---|---|
| website-intel | Información de producto, precios, páginas de equipo, detalles de empresa — extraídos como datos estructurados de cualquier sitio web | ✅ Listo |
| techstack-intel | CRM, automatización de marketing, analítica, chat, herramientas de soporte — detectados desde el código fuente de la página | ✅ Listo |
| social-intel | Perfiles de empresa en LinkedIn, perfiles de personas, publicaciones de empresa | ✅ Listo |
| hiring-intel | Vacantes abiertas en Indeed, LinkedIn, Glassdoor, Google Jobs, ZipRecruiter y páginas de carrera directas | ✅ Listo |
| ad-intel | Campañas activas, creatividades publicitarias, señales de segmentación — desde LinkedIn Ad Library y Meta Ad Library | ✅ Listo |
| review-intel | Calificaciones con estrellas, número de reseñas, temas de pros/contras — desde G2, Capterra y Glassdoor | 🔄 En progreso |
| funding-intel | Rondas de financiación, inversores, total recaudado, valoraciones — desde Crunchbase y presentaciones públicas | 🔄 En progreso |
| news-intel | Cobertura de prensa reciente, lanzamientos de producto, cambios de liderazgo, actividad de fusiones y adquisiciones | 🔄 En progreso |
| financial-reporting-intel | Presentaciones 10-K/10-Q, ingresos, tasa de crecimiento, márgenes operativos, proyecciones — para empresas públicas | 🔄 En progreso |
| firmographic-intel | Número de empleados, crecimiento de plantilla, ubicación de la sede, año de fundación, industria, códigos SIC/NAICS, nombre de la entidad legal — todo desde fuentes públicas | 🔄 En progreso |
| github-intel | Repositorios públicos, estrellas, contribuidores, actividad de commits, issues abiertos, señales de stack tecnológico — desde la API pública de GitHub | 🔄 En progreso |
Habilidades
| Habilidad | Qué hace | Estado |
|---|---|---|
| Calificar alto volumen de inbound | Investiga cuentas a través de 5 señales (sitio web, contratación de SDR, anuncios de LinkedIn, financiación, lanzamientos de producto) para calificar si tienen alto volumen de leads inbound — guarda resultados en Apollo | ✅ Listo |
Se requiere una clave API de OpenAI, Anthropic o Google Gemini para la extracción basada en LLM. Aparte de eso, no se necesitan claves API adicionales. Cada MCP se ejecuta localmente en tu máquina. Tu IP, tus solicitudes — sin infraestructura de proxy, sin preocupaciones por límites de tasa.
Configuración
Necesitarás dos cosas instaladas antes de comenzar:
- Python 3.10+ — descárgalo desde python.org o instálalo vía
brew install python@3.12 - Una clave API de LLM — desde OpenAI, Anthropic o Google AI Studio
Luego ejecuta estos comandos en tu terminal:
# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/ekas-io/open-sales-stack.git
cd open-sales-stack
# 2. Run setup (installs everything and prompts you to choose your LLM provider)
bash scripts/setup.sh
# 3. Verify your setup
bash scripts/verify.sh
# 4. Add all MCPs to Claude
bash scripts/add-to-claude.sh --all
Por defecto, el script añade los MCP a Claude Code si el CLI de claude está disponible; de lo contrario, a Claude Desktop. Puedes anular esto:
bash scripts/add-to-claude.sh --all --desktop # force Claude Desktop
bash scripts/add-to-claude.sh --all --code # force Claude Code
El script de configuración te pedirá que elijas entre OpenAI, Anthropic o Gemini y te solicitará tu clave API. Configura todo en .env automáticamente.
Si quieres cambiar el modelo predeterminado más adelante, edita el valor de LLM_PROVIDER en tu archivo .env. Consulta .env.example para conocer el formato admitido.
Durante la configuración, también se te preguntará cómo te gustaría autenticarte con LinkedIn (para social-intel):
- Omitir (predeterminado) — configúralo más tarde; el scraping de empresas funciona sin iniciar sesión
- Inicio de sesión en navegador — se abre una ventana del navegador, inicias sesión manualmente
- Credenciales — proporciona tu correo electrónico + contraseña, guardados localmente para inicio de sesión sin interfaz
Consulta el README de social-intel para más detalles.
Si solo quieres MCP específicos:
bash scripts/add-to-claude.sh --website-intel --social-intel --hiring-intel
Verificar en Claude
Una vez añadidos, pregúntale a Claude:
"¿A qué herramientas MCP tienes acceso?"
Deberías ver tus herramientas instaladas listadas.
Cómo funcionan los MCP juntos
Cada MCP es independiente — usa uno o úsalos todos. Pero están diseñados para encadenarse naturalmente en Claude. Así es como se ve un flujo típico de investigación de empresas:
You: "Research Acme Corp for me"
Claude calls: website-intel → scrapes acmecorp.com, extracts product info, pricing, team
Claude calls: techstack-intel → detects they use HubSpot, Drift, Segment
Claude calls: hiring-intel → finds 3 open SDR roles on their Greenhouse page
Claude calls: social-intel → finds their VP Sales on LinkedIn, pulls bio and recent posts
Claude calls: review-intel → pulls G2 rating (4.2/5, 47 reviews), Glassdoor sentiment
Claude calls: ad-intel → 12 active LinkedIn ad campaigns, 5 on Meta
Claude calls: funding-intel → Series B, $24M raised, led by Accel
Claude calls: firmographic-intel → 320 employees, 40% headcount growth YoY
Claude calls: news-intel → 3 recent press mentions, product launch last month
Claude: "Here's what I found about Acme Corp..."
No necesitas orquestar esto. Claude lee las descripciones de las herramientas y decide cuáles llamar según tu solicitud.
Habilidades
Las habilidades son archivos de instrucciones que enseñan a Claude cómo usar los datos de investigación para flujos de trabajo de ventas. Colócalos en el conocimiento del proyecto de Claude o refiérelos en los prompts.
| Habilidad | Qué enseña a Claude |
|---|---|
| Calificación de leads | Evaluar si una empresa coincide con tu ICP basándose en señales de investigación |
| Investigación de prospectos | Metodología completa de investigación a nivel de cuenta + contacto |
| Reconocimiento en LinkedIn | Leer el perfil y las publicaciones de LinkedIn de un prospecto para señales de alcance |
| Personalización de correos en frío | Convertir la investigación en copias de alcance personalizadas |
Los MCP obtienen los datos. Las habilidades le dicen a Claude qué hacer con ellos.
Cada MCP en detalle
Cada paquete tiene su propio README con descripciones de herramientas, esquemas de entrada/salida y ejemplos de uso. Explora el directorio packages/, o consulta casos de uso detallados en nuestro sitio web: ekas.io/open-sales-stack
Contribuciones
¿Encontraste un error? ¿Quieres añadir un nuevo MCP de investigación? Las solicitudes de extracción son bienvenidas. Consulta el directorio packages/ para ver el patrón existente.
Automatización de ventas personalizada
Estas herramientas cubren flujos de trabajo de investigación comunes. Si necesitas automatización con IA construida para el stack de ventas específico de tu equipo — integración con CRM, enrutamiento de leads, puntuación de calificación, alcance automatizado — lo construimos.
ekas.io — Ingeniería de IA para equipos de ventas B2B.
Licencia
MIT