HubSpot的MCP实施：连接AI代理与CRM系统

背景介绍

Model Context Protocol（MCP）是一个开源协议，用于将AI代理连接到外部系统，最初由Anthropic开发。HubSpot作为客户关系管理（CRM）平台，决定构建自己的MCP服务器来集成AI功能。

技术决策与实施

为什么选择自建而非购买

HubSpot评估了多种选项，包括Cloudflare等现成解决方案，但最终决定自建的主要原因：

• 集成需求：需要与现有的企业RPC系统协同工作
• 开发速度：自建方案能更快交付核心客户价值
• 认证要求：MCP协议本身缺乏完整的认证机制
• 技术栈匹配：扩展Java MCP SDK以支持HTTP流协议

技术架构细节

服务器实现：

• 基于Java MCP SDK进行扩展
• 使用Dropwizard微服务框架
• 支持可流式传输的HTTP传输协议
• 采用短生命周期的HTTP请求，无状态设计

认证与权限：

• 实现OAuth 2.0协议进行用户认证
• 将用户权限映射到HubSpot席位和层级
• 创建MCP工具注解系统，简化RPC Java方法描述

开发挑战与解决方案

协议不成熟：

• 早期规范缺乏完整的认证支持
• 不同实现之间的命名约定不一致（Snake case vs Camel case）
• 使用Claude Code生成模板代码，加速开发

远程服务器复杂性：

• 需要决定微服务架构和技术选型
• 考虑长连接与短连接的管理策略
• 最终选择短HTTP请求以匹配现有技术栈

实际应用场景

现有MCP服务器

HubSpot目前运行两个远程MCP服务器：

1. 核心API服务器：暴露原始API，包括CRM搜索API（联系人、公司、交易）
2. OpenAI专用连接器：具有搜索和获取组件的特定MCP规范

内部使用案例

• 测试数据生成：产品经理使用本地MCP服务器生成符合行业需求的交易和客户测试数据
• 模式生成：通过连接MCP服务器到Claude Code自动生成模式
• 日常工作：内部广泛使用AI工具，采用率高达70-80%

未来展望

MCP协议演进

• MCP仍需发展为完整的代理到代理协议
• 需要适应更多用例和代理场景
• 关注Google的A2A协议发展及其与MCP的协同

HubSpot的规划

• 继续扩展MCP服务器能力
• 开发更多本地和远程MCP服务器
• 将MCP作为代理互操作的基础设施
• 通过开源贡献回馈社区

技术影响

MCP正在改变编程方式和工具生态：

• 加速从规范到模板版本的开发过程
• 使代理能够发现和使用经过验证的MCP服务器
• 为AI代理提供感知层，即使没有暴露API也能通过界面交互

HubSpot的实践表明，MCP协议虽然仍在发展，但已成为AI时代连接代理与外部系统的重要标准，为企业级AI集成提供了可行路径。