open-sales-stack
Coleção de servidores MCP de inteligência de vendas B2B. Inclui análise de sites, detecção de stack tecnológico, sinais de contratação, agregação de avaliações, rastreamento de anúncios, perfis sociais, relatórios financeiros e mais para prospecção com IA.
Documentação
Open Sales Stack
Servidores MCP de código aberto para pesquisa de vendas B2B — desenvolvidos pela Ekas
Dê ao Claude a capacidade de pesquisar empresas e prospects usando dados públicos da web.
O que está aqui
O Open Sales Stack contém servidores MCP para pesquisa de vendas e skills que ensinam o Claude a usá-los em fluxos de trabalho reais.
Servidores MCP
| Servidor MCP | O que você obtém | Status |
|---|---|---|
| website-intel | Informações do produto, preços, páginas de equipe, detalhes da empresa — extraídos como dados estruturados de qualquer site | ✅ Pronto |
| techstack-intel | CRM, automação de marketing, analytics, chat, ferramentas de suporte — detectados a partir do código-fonte da página | ✅ Pronto |
| social-intel | Perfis de empresas no LinkedIn, perfis de pessoas, postagens da empresa | ✅ Pronto |
| hiring-intel | Vagas abertas em Indeed, LinkedIn, Glassdoor, Google Jobs, ZipRecruiter e páginas de carreiras diretas | ✅ Pronto |
| ad-intel | Campanhas ativas, criativos de anúncios, sinais de segmentação — da Biblioteca de Anúncios do LinkedIn e da Biblioteca de Anúncios da Meta | ✅ Pronto |
| review-intel | Avaliações em estrelas, números de avaliações, temas de prós e contras — do G2, Capterra e Glassdoor | 🔄 Em andamento |
| funding-intel | Rodadas de financiamento, investidores, total captado, avaliações — do Crunchbase e arquivos públicos | 🔄 Em andamento |
| news-intel | Cobertura de imprensa recente, lançamentos de produtos, mudanças de liderança, atividade de M&A | 🔄 Em andamento |
| financial-reporting-intel | Arquivos 10-K/10-Q, receita, taxa de crescimento, margens operacionais, orientações — para empresas de capital aberto | 🔄 Em andamento |
| firmographic-intel | Número de funcionários, crescimento de headcount, localização da sede, ano de fundação, setor, códigos SIC/NAICS, nome da entidade legal — tudo de fontes públicas | 🔄 Em andamento |
| github-intel | Repositórios públicos, estrelas, contribuidores, atividade de commits, issues abertas, sinais de stack de tecnologia — da API pública do GitHub | 🔄 Em andamento |
Skills
| Skill | O que faz | Status |
|---|---|---|
| Qualify High Inbound Volume | Pesquisa contas em 5 sinais (site, contratação de SDR, anúncios no LinkedIn, financiamento, lançamentos de produtos) para qualificar se elas têm alto volume de leads inbound — salva resultados no Apollo | ✅ Pronto |
É necessária uma chave de API da OpenAI, Anthropic ou Google Gemini para extração baseada em LLM. Além disso, nenhuma outra chave de API é necessária. Cada MCP roda localmente na sua máquina. Seu IP, suas requisições — sem infraestrutura de proxy, sem preocupações com limite de taxa.
Configuração
Você precisará de duas coisas instaladas antes de começar:
- Python 3.10+ — baixe de python.org ou instale via
brew install python@3.12 - Uma chave de API de LLM — da OpenAI, Anthropic ou Google AI Studio
Depois, execute estes comandos no seu 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 padrão, o script adiciona os MCPs ao Claude Code se o CLI claude estiver disponível; caso contrário, adiciona ao Claude Desktop. Você pode substituir isso:
bash scripts/add-to-claude.sh --all --desktop # force Claude Desktop
bash scripts/add-to-claude.sh --all --code # force Claude Code
O script de configuração vai pedir que você escolha entre OpenAI, Anthropic ou Gemini e solicitará sua chave de API. Ele configura tudo no .env automaticamente.
Se quiser mudar o modelo padrão depois, edite o valor de LLM_PROVIDER no seu arquivo .env. Veja .env.example para o formato suportado.
Durante a configuração, você também será perguntado como gostaria de autenticar com o LinkedIn (para social-intel):
- Pular (padrão) — configure depois; a extração de empresas funciona sem login
- Login no navegador — uma janela do navegador abre, você faz login manualmente
- Credenciais — forneça seu e-mail e senha, salvos localmente para login sem interface
Veja o README do social-intel para mais detalhes.
Se você quiser apenas MCPs específicos:
bash scripts/add-to-claude.sh --website-intel --social-intel --hiring-intel
Verifique no Claude
Depois de adicionar, pergunte ao Claude:
"Quais ferramentas MCP você tem acesso?"
Você deve ver as ferramentas instaladas listadas.
Como os MCPs funcionam juntos
Cada MCP é independente — use um ou use todos. Mas eles são projetados para se encadearem naturalmente no Claude. Aqui está um exemplo de fluxo típico de pesquisa 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..."
Você não precisa orquestrar isso. O Claude lê as descrições das ferramentas e decide quais chamar com base na sua solicitação.
Skills
Skills são arquivos de instrução que ensinam o Claude como usar dados de pesquisa para fluxos de vendas. Coloque-os no conhecimento do projeto do Claude ou referencie-os em prompts.
| Skill | O que ensina ao Claude |
|---|---|
| Lead Qualification | Avaliar se uma empresa corresponde ao seu ICP com base em sinais de pesquisa |
| Prospect Research | Metodologia completa de pesquisa de conta + contato |
| LinkedIn Recon | Ler o perfil do LinkedIn de um prospect e suas postagens para sinais de abordagem |
| Cold Email Personalization | Transformar pesquisa em texto de abordagem personalizado |
Os MCPs obtêm os dados. As skills dizem ao Claude o que fazer com eles.
Cada MCP em detalhe
Cada pacote tem seu próprio README com descrições de ferramentas, esquemas de entrada/saída e exemplos de uso. Navegue pelo diretório packages/, ou veja casos de uso detalhados no nosso site: ekas.io/open-sales-stack
Contribuindo
Encontrou um bug? Quer adicionar um novo MCP de pesquisa? PRs são bem-vindos. Veja o diretório packages/ para o padrão existente.
Automação personalizada de vendas
Essas ferramentas cobrem fluxos de pesquisa comuns. Se você precisar de automação de IA construída para o stack de vendas específico da sua equipe — integração com CRM, roteamento de leads, pontuação de qualificação, alcance automatizado — nós construímos.
ekas.io — Engenharia de IA para equipes de vendas B2B.
Licença
MIT