Coresignal

Coresignal MCP v2

Coresignal 공식 Model Context Protocol 서버 — 8억 9,500만 명 이상의 직원, 7,000만 개 이상의 기업, 4억 6,800만 개 이상의 채용 공고에 대한 최신 B2B 데이터를 AI 어시스턴트에 바로 가져오세요.

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

자연어로 검색하고, 전체 레코드를 가져오고, 검증된 이메일로 연락처를 보강하고, 대용량 결과 세트를 다운로드 가능한 파일로 내보낼 수 있습니다 — Claude, Cursor, Codex, VS Code 또는 기타 MCP 호환 클라이언트 어디서든 가능합니다.

기능

• OAuth 2.1 인증 — Coresignal 대시보드 계정으로 로그인하면 됩니다. 설정 파일에 API 키가 필요 없습니다.
• 자연어 검색 — 모든 결과 행에 매치 증거가 포함되어 각 레코드가 왜 매치되었는지 확인할 수 있습니다.
• 비용 투명성 — 모든 응답이 credits_consumed을 보고하며, 비용이 많이 드는 호출은 지출 전에 확인을 요청합니다.
• 필드 검색 — entity_fields이 키워드로 올바른 필드 이름을 무료로 찾아주므로, 300개 이상의 전체 필드 용어를 컨텍스트에 로드할 필요가 없습니다.
• 파일 다운로드 — 대용량 결과 세트는 서버 측에 저장되고 다운로드 링크로 반환되어 채팅을 넘치게 하지 않습니다.
• artifact_read — 전달된 파일을 채팅으로 다시 읽어오는 기능이 무료로 제공됩니다. 파일 시스템 접근이 없는 클라이언트에서도 작동합니다.

사전 요구 사항

• 활성 구독(크레딧)과 대시보드에서 프로비저닝된 팀 API 키가 있는 Coresignal 계정. MCP 서버는 로그인 후 팀의 키를 자동으로 확인하므로 설정 파일에 키를 붙여넣을 필요가 없습니다. 아직 구독이 없으신가요? 7일 무료 체험으로 시작하세요 — 2,000 크레딧이 포함됩니다. 요금제 비교를 참조하세요.

첫 연결 시 클라이언트가 브라우저 창을 열어 Coresignal 대시보드에 로그인하게 합니다. 설정은 이것이 전부입니다 — 환경 변수도, 비밀번호도 필요 없습니다.

클라이언트 설정

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

파일 다운로드 및 도메인 허용 목록

대용량 결과(및 delivery="url"이 있는 모든 호출)는 LLM 입력 토큰을 절약하기 위해 채팅에 덤프되지 않습니다. 대신 서버가 행을 파일로 저장하고 1시간 후 만료되는 서명된 HTTPS 다운로드 링크를 반환합니다:

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

이 시점부터 에이전트는 세 가지 방법 중 하나로 데이터에 접근합니다:

1. 에이전트가 파일을 직접 다운로드 — 셸 접근이 있는 클라이언트에서는 에이전트가 일반적으로 링크를 curl하여 디스크에 저장하고 grep/jq/pandas로 로컬에서 파일을 분석합니다.
2. 에이전트가 채팅에서 다시 읽기 — 셸과 파일 시스템이 없는 클라이언트에서는 에이전트가 artifact_read(artifact_name, offset, limit)을 대신 호출하여 MCP 세션을 통해 파일을 슬라이스 단위로 페이지 단위로 읽습니다. 이 방법은 무료이며 모든 곳에서 작동하므로 채팅이 넘치지 않습니다.
3. 수동으로 직접 다운로드 — 에이전트가 링크를 가져올 수 없는 경우(도메인이 허용 목록에 없음, 네트워크 접근이 없는 샌드박스) 링크를 클릭하고 파일을 저장한 다음 에이전트에게 위치를 알려주세요: "파일을 ~/Downloads/employee_fetch-….jsonl에 다운로드했습니다 — 여기에서 분석하세요." 로컬 파일을 읽을 수 있는 모든 클라이언트에서 작동합니다.

클라이언트가 지원한다면 다운로드를 선호하세요. artifact_read은 Coresignal 크레딧에서는 무료이지만 LLM 토큰에서는 무료가 아닙니다: 반환되는 모든 페이지가 대화의 일부가 되고 이후 각 턴에서 입력 토큰으로 재청구됩니다. 각 페이지는 또한 고정된 토큰 예산으로 잘립니다 — 전체 직원 레코드는 약 8k 토큰이므로 요청하는 limit과 관계없이 단일 페이지에는 소수의 전체 레코드만 담깁니다. 대용량 파일을 그런 방식으로 읽으려면 수백 번의 호출이 필요하고 끝에 도달하기 전에 컨텍스트 창을 소진할 수 있습니다. 다운로드된 파일은 사실상 토큰 비용이 들지 않습니다 — 어시스턴트는 grep/jq로 수천 개의 행을 로컬에서 필터링하고 답변만 표시할 수 있습니다. 따라서 다운로드를 처음부터 작동시키고(도메인 허용 목록, 샌드박스 네트워크 접근) artifact_read은 다운로드할 수 없거나 몇 개의 행을 확인하려는 클라이언트를 위해 남겨두는 것이 이득입니다.

다운로드가 차단되어도 잃는 것은 없습니다: 레코드는 이미 저장되고 결제되었으므로 artifact_read으로 읽으면 됩니다. 파일을 "복구"하려고 페치를 다시 실행하지 마세요. 모든 레코드가 두 번 청구됩니다.

도구

entity_search

employee, company 또는 job 레코드를 자연어 질의로 검색합니다:

"프랑스어를 사용하는 핀테크 기업의 시니어 Python 개발자"

모든 호출은 고정 20크레딧이며 다음을 반환합니다:

• total_count — 질의가 매치한 레코드의 정확한 수,
• 각 결과가 왜 매치되었는지 보여주는 증거인, 질의가 매치한 필드를 표시하는 최대 20개의 미리보기 행(limit=0은 개수만 반환),
• cache_id — 크레딧과 시간을 절약하는 검색에 대한 1시간 핸들: entity_fetch에 전달하면 매치된 레코드가 즉시 수집됩니다 — 검색을 다시 실행(및 재결제)할 필요가 없으며 cache_id 해석 자체는 무료입니다. 레코드 id는 서버 측에 유지되므로 대화를 통해 부피가 큰 데이터가 전달되지 않습니다.

entity_fields

의미로 필드 이름을 무료로 즉시 조회 — "salary"은 보상 필드를 찾고, "current job title and seniority"은 active_experience_title, experience.position_title 등을 찾습니다. 전체 필드 용어를 컨텍스트에 로드하지 않고도 사용자 지정 범위 페치를 위한 fields 목록을 만드는 데 사용하세요.

entity_fetch

레코드 수집 — 검색 결과에서 직접 선택한 최대 20개의 id, 또는 cache_id을 통해 호출당 최대 1,000개 레코드. 청구는 발견된 레코드당: 직원/기업 20크레딧, 채용 공고 1크레딧.

email_enrich

최대 1,000개의 직원 id에 대한 검증되고 전달 가능한 비즈니스 이메일 — 발견된 이메일당 10크레딧; 발견되지 않은 id는 무료입니다. EEA/영국 연락처는 접근할 수 없습니다(GDPR).

artifact_read

전달된 파일을 인증된 MCP 세션을 통해 한 페이지씩 다시 읽습니다 — 레코드가 페치될 때 이미 청구되었으므로 무료입니다. 링크를 열거나 파일 시스템에 접근할 수 없는 채팅 클라이언트를 포함한 모든 곳에서 파일 전달이 작동하도록 해주는 기능입니다.

예시 프롬프트

시장 스캔

"지난 2년간 투자를 유치한 직원 50~200명 규모의 북유럽 B2B SaaS 기업을 찾아줘."

검증된 이메일로 리드 목록 구축

"직원 500명 이상의 미국 기업에서 데이터 책임자를 검색해줘. 검증된 이메일과 함께 전체 프로필 20개를 파일로 가져와줘."

단일 기업 심층 분석

"flo.health의 전체 레코드를 가져와줘 — 투자 라운드, 인원 성장, 현재 채용 공고."

...

크레딧 및 청구

모든 응답에는 credits_consumed — 실제 청구 금액이 포함되므로 차이(1,000개 id 전송, 950개 레코드 청구)가 발견되지 않은 id의 정확한 수를 알려줍니다. 서버는 절대 조용히 지출하지 않습니다: 페치는 먼저 필드 범위를 확인하고, 전달할 수 없는 페치는 크레딧이 지출되기 전에 실패합니다.

크레딧은 팀의 Coresignal 구독에서 차감됩니다 — 키 및 청구 관리는 대시보드에서 하세요. Coresignal이 처음이신가요? 7일 무료 체험에는 2,000크레딧이 포함되어 있습니다 — 100회 검색, 또는 직원/기업 레코드 100개, 또는 혼합 사용이 가능합니다 — 요금제 비교를 참조하세요.

링크

• Coresignal — 데이터 커버리지, 요금제 및 가격
• Coresignal 대시보드 — 계정, 팀, API 키, 크레딧
• API 문서 — 기반 데이터 API