MCP MeasureMCP Measure

索引已觀測

CallFlow AI

Paid sales-call scoring and CRM next-step analysis for AI agents.

我該用這個嗎

品質與安全性

B
說明品質
90%
結構描述完整度
58%
命名品質
100%
汙染風險
100%
權限相符程度
100%
協定合規性
100%

根據工具定義與協定合規性的自動化分析。

上下文成本

~214Token（工具定義）
~785 B典型回應大小
極小的注意力影響（128k 上下文的 0.17%）

這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高，可用於其他工作的注意力就越少。

安裝

一鍵安裝

將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案：

{
  "mcpServers": {
    "callflow-ai": {
      "url": "https://callflow-ai-nine.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

遠端端點

https://callflow-ai-nine.vercel.app/mcpstreamable-http

它能做什麼

工具清單

工具（2）

🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
🟢get_callflow_payment_info

Returns the CallFlow paid sales-call API URL, price, network and x402 payment protocol without charging.

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}
🟢analyze_sales_call(transcript, title, rep, prospect, company, ...)

Paid sales-call transcript analysis. Without paymentSignature it returns the x402 payment challenge. Retry with a valid PAYMENT-SIGNATURE for the analysis.

輸入結構描述

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "transcript": {
      "type": "string",
      "minLength": 1,
      "description": "Sales call transcript to analyze."
    },
    "title": {
      "type": "string"
    },
    "rep": {
      "type": "string"
    },
    "prospect": {
      "type": "string"
    },
    "company": {
      "type": "string"
    },
    "paymentSignature": {
      "description": "Optional x402 PAYMENT-SIGNATURE header value for a paid retry.",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "transcript"
  ],
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema"
}

社群

為此伺服器評分

證據

近期觀測

已驗證未記錄版本2 個工具