Pourquoi la plupart des outils ne coûtent-ils aucun crédit ?

Les crédits rémunèrent les opérations de prestataires exécutées pour vous par Lead Scorer. Seuls trois outils sont concernés — enrich_leads, enrich_company, find_lead_contact_info — et les 130 autres ne coûtent rien. Quand votre agent évalue un prospect ou rédige un brouillon, l’inférence a lieu dans votre modèle, avec vos tokens ; Lead Scorer enregistre uniquement le résultat.

Mon agent peut-il dépenser mes crédits sans me demander ?

Non. Les trois outils facturables disposent de garde-fous : ils fournissent d’abord une estimation, les appels au-delà du seuil nécessitent une confirmation explicite et aucun appel ne peut cibler plus de 250 prospects.

Mon agent peut-il envoyer des messages ?

Il peut créer des campagnes et rédiger tous les brouillons. Il ne peut pas lancer les envois : le lancement reste une action humaine dans l’application, avec votre plafond quotidien et vos horaires d’envoi.

Comment authentifier un agent sans interface graphique ?

OAuth 2.1 est recommandé lorsque votre client le prend en charge. Certains clients, notamment Cursor, utilisent actuellement une clé API : générez une clé API MCP dans les paramètres et envoyez-la dans l’en-tête Authorization: Bearer.

Les résultats des outils sont-ils exploitables par du code ?

Oui. Chaque outil renvoie un bloc de texte pour le modèle et un objet structuredContent typé contenant les données. Votre code peut ainsi utiliser les champs directement, sans analyser du texte libre.

Pour les développeurs

Des outils de prospection pour votre agent IA

Vous avez déjà un agent. Il lui faut des outils, des données d’entreprise fiables, un endroit où enregistrer ses scores et une file où déposer ses brouillons. Lead Scorer lui donne accès à : 133 outils MCP, des réponses typées et une validation humaine obligatoire avant l’envoi.

133 outils 130 d’entre eux ne coûtent aucun crédit OAuth 2.1 ou clé Bearer Inclus dans l’offre gratuite

Utilisez votre modèle, gardez vos crédits

Les crédits rémunèrent les opérations que nos prestataires exécutent pour vous. Trois outils sont concernés : enrich_leads, enrich_company, find_lead_contact_info. Les 130 autres ne passent pas par la facturation.

C’est volontaire. Lorsque votre agent classe une entreprise ou rédige un premier message, l’inférence a déjà eu lieu dans votre modèle, avec vos tokens. Lead Scorer enregistre alors le résultat, sans vous facturer une réflexion qu’il n’a pas effectuée.

Le fonctionnement en lecture et soumission

Chaque opération où le produit appellerait normalement un LLM dispose d’une paire d’outils : l’un fournit les éléments en attente et leur contexte, l’autre reçoit votre résultat.

Évaluer un prospect

get_leads_pending_scoring → votre modèle → submit_lead_score

Récupérez les prospects en attente d’évaluation avec le contexte nécessaire, évaluez-les avec votre propre modèle, puis enregistrez le score ICP de l’entreprise, celui du décideur et leur justification.

Classer une entreprise

get_companies_pending_classification → votre modèle → submit_company_classification

Consultez les entreprises qui n’ont pas encore de catégorie et enregistrez celle déterminée par votre modèle.

Enrichir un prospect

get_leads_pending_ai_enrichment → votre modèle → submit_lead_ai_enrichment

Récupérez les prospects dont le contexte professionnel manque, effectuez vos recherches et transmettez l’enrichissement structuré.

Rédiger un brouillon de campagne

get_campaign_authoring_context → votre modèle → write_campaign_drafts

Consultez le produit, l’enrichissement du prospect et l’angle retenu pour une action de campagne, rédigez le message avec votre modèle et déposez-le dans la file des validations.

Exécutions de workflows

Les opérations longues, comme la recherche à partir d’un brief ou l’identification de décideurs, sont exposées sous forme d’exécutions suivies. list_workflows indique les workflows disponibles et leurs paramètres, start_workflow_run en démarre un et get_workflow_run consulte son état. Chaque exécution répond avec la même structure, quelle que soit l’opération sous-jacente.

get_workflow_run

{
  "run_id": "…",
  "workflow_key": "…",
  "status": "awaiting_company_approval",
  "processed": 42,
  "total": 120,
  "awaiting": {
    "action": "approve_companies",
    "context": { … }
  },
  "result": { "lead_list_id": 91, "company_list_id": null },
  "error": null
}

Étapes interactives

Lorsqu’une exécution nécessite une décision, elle se met en pause et renseigne awaiting avec l’action attendue et le contexte nécessaire pour décider. Votre agent, ou vous-même, répond avec advance_workflow_run.

answer_clarifications
confirm_brief
approve_companies
approve_credit_charge
resume
finish_with_current_results

À retenir approve_credit_charge: avant de dépenser, l’exécution se met en pause et demande votre accord.

Des réponses directement exploitables

Chaque outil renvoie deux éléments : un bloc de texte pour le modèle et un objet structuredContent typé pour votre code. Inutile d’extraire les informations d’une réponse en texte libre.

{
  "content": [{ "type": "text", "text": "…" }],
  "structuredContent": { "list_id": 91, "total": 250, "leads": [ … ] }
}

Les protections intégrées

Validation avant envoi

Votre agent peut préparer toute la campagne, mais il ne peut pas l’envoyer. Le lancement reste une action humaine dans l’application, selon votre plafond quotidien et vos horaires.

Contrôle des dépenses

Les trois outils facturables fournissent une estimation avant exécution, exigent une confirmation explicite au-delà du seuil et refusent les appels visant plus de 250 prospects.

Votre compte, votre périmètre

Avec OAuth 2.1, l’agent agit en votre nom dans votre espace de travail, et vous pouvez révoquer son accès à tout moment. Aucun élément n’est partagé entre les comptes.

Connecter votre agent

Streamable HTTP à l’adresse https://mcp.lead-scorer.com/mcp. Utilisez OAuth 2.1 si votre client le permet ; sinon, envoyez Authorization: Bearer <MCP API key>.

URL du serveur

https://mcp.lead-scorer.com/mcp

OAuth : la commande de connexion ouvre votre navigateur.

Exécutez la commande d’ajout depuis le projet qui doit utiliser Lead Scorer.
Exécutez la commande de connexion, puis terminez la connexion à Lead Scorer dans votre navigateur.

Terminal

claude mcp add --transport http lead-scorer https://mcp.lead-scorer.com/mcp
claude mcp login lead-scorer

Claude Code Documentation MCP

Questions

Pourquoi la plupart des outils ne coûtent-ils aucun crédit ?: Les crédits rémunèrent les opérations de prestataires exécutées pour vous par Lead Scorer. Seuls trois outils sont concernés — enrich_leads, enrich_company, find_lead_contact_info — et les 130 autres ne coûtent rien. Quand votre agent évalue un prospect ou rédige un brouillon, l’inférence a lieu dans votre modèle, avec vos tokens ; Lead Scorer enregistre uniquement le résultat.
Mon agent peut-il dépenser mes crédits sans me demander ?: Non. Les trois outils facturables disposent de garde-fous : ils fournissent d’abord une estimation, les appels au-delà du seuil nécessitent une confirmation explicite et aucun appel ne peut cibler plus de 250 prospects.
Mon agent peut-il envoyer des messages ?: Il peut créer des campagnes et rédiger tous les brouillons. Il ne peut pas lancer les envois : le lancement reste une action humaine dans l’application, avec votre plafond quotidien et vos horaires d’envoi.
Comment authentifier un agent sans interface graphique ?: OAuth 2.1 est recommandé lorsque votre client le prend en charge. Certains clients, notamment Cursor, utilisent actuellement une clé API : générez une clé API MCP dans les paramètres et envoyez-la dans l’en-tête Authorization: Bearer.
Les résultats des outils sont-ils exploitables par du code ?: Oui. Chaque outil renvoie un bloc de texte pour le modèle et un objet structuredContent typé contenant les données. Votre code peut ainsi utiliser les champs directement, sans analyser du texte libre.

Skills pour agents — des méthodes SKILL.md téléchargeables pour utiliser ces outils de bout en bout. Placez-les dans .claude/skills/ pour donner à votre agent la méthode, en plus des outils.
Serveur MCP — la configuration pour chaque client, les familles de fonctionnalités et les exemples de demandes.
/llm-info et llms.txt — le résumé du produit lisible par les modèles.

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