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CRMy
🔌
MCP工具

CRMy

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:crmy
⭐ 7 Stars 🍴 1 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpagentic-aiagentstypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,CRMy 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

CRMy 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 CRMy,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。CRMy 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 CRMy 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

CRMy 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 7
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
1

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

CRMy 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/crmy-ai/crmy

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "crmy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "crmy"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 CRMy 执行以下任务...
Claude: [自动调用 CRMy MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "crmy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "crmy"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 61/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

CRMy

Customer memory for AI sales agents.

Before an AI sales agent sends a follow-up, prepares a meeting brief, updates an opportunity, reviews a renewal, or writes back to a system of record, it needs trusted customer context.

It needs to know what is true, what is stale, what is inferred, what requires approval, and which system owns the record.

CRMy gives agents one trusted customer briefing before they act.

A briefing_get call returns typed customer context across accounts, contacts, opportunities, activities, risks, commitments, next steps, evidence, stale warnings, and open handoffs.

MCP-native, with CLI, REST API, and Web UI access. PostgreSQL-backed. Open source.

If you are building agents that need operational customer memory, star CRMy and keep reading.

---

CRMy does not replace your systems of record. Your CRM, warehouse, support desk, mailbox, calendar, and other tools remain where work happens and state is stored.

CRMy makes that state agent-operable.

It turns messy customer context into typed operational Memory, gives agents scoped tools, and governs the path from recommendation to human review to system-of-record writeback.

Raw Context -> Signals -> Memory -> Handoffs / Writeback

Before an agent acts on a customer, CRMy can tell it what is known, what is stale, what is inferred, what is approved, what action is allowed, what system owns the record, and what proof or audit trail will exist afterward.

What You Can Build

Use CRMy when you want agents that can:

  • brief themselves on an account, contact, opportunity, or use case before acting
  • turn meeting transcripts and emails into actionable Signals
  • combine evidence across sources before creating Memory
  • identify risks, blockers, next steps, stakeholder roles, and buying-process gaps
  • draft customer follow-ups from Memory and recent context
  • route sensitive decisions to a human with evidence attached
  • prepare CRM or warehouse updates without bypassing policy
  • operate with member, manager, and admin visibility boundaries
  • expose the same capabilities through Web UI, REST, CLI, and MCP

Quickstart

You need Node.js 20+ and PostgreSQL. For local development, pgvector is recommended but not required.

Start Postgres:

docker run --name crmy-postgres \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=postgres \
  -e POSTGRES_DB=crmy \
  -p 5432:5432 \
  -d pgvector/pgvector:pg16

Initialize CRMy:

export DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/crmy
export CRMY_ADMIN_EMAIL=admin@example.com
export CRMY_ADMIN_PASSWORD=change-me-please-123

npx -y @crmy/cli init --yes
npx -y @crmy/cli doctor
npx -y @crmy/cli server

Open:

Web UI   http://localhost:3000/app
REST     http://localhost:3000/api/v1
MCP      http://localhost:3000/mcp
Health   http://localhost:3000/health

What init --yes does:

  1. Connects to PostgreSQL.
  2. Creates the local database when needed.
  3. Runs migrations.
  4. Creates the first owner account.
  5. Writes local CLI and MCP config.
  6. Seeds demo data so the examples below work immediately.

Prefer interactive setup?

npx -y @crmy/cli init

Prefer a global install?

npm install -g @crmy/cli
crmy init
crmy doctor
crmy server

Try the Demo

The seeded demo shows the full source-to-action loop:

npx -y @crmy/cli briefing "account:Northstar Labs"
npx -y @crmy/cli context raw-sources
npx -y @crmy/cli context signals
npx -y @crmy/cli context lineage --subject "account:Northstar Labs"
npx -y @crmy/cli hitl list
npx -y @crmy/cli agent-smoke

You should see:

  1. Raw Context from customer conversations.
  2. Signals about stakeholders, buying process, risk, security, and next steps.
  3. Confirmed Memory available in briefings.
  4. A Handoff showing how uncertain or sensitive action routes to human review.
  5. Lineage showing how source material became Signal, Memory, review, or writeback.

Demo users:

Admin   sample.admin@crmy.local / crmy-demo-123
Manager sample.manager@crmy.local / crmy-demo-123
Rep     sample.rep@crmy.local / crmy-demo-123
Peer    sample.peer@crmy.local / crmy-demo-123

The CLI accepts friendly record references, so you usually do not need IDs:

account:Northstar Labs
contact:Maya Patel
opportunity:Agent Context Rollout
use_case:Production Rollout

IDs are still used for system artifacts such as Handoffs, raw-source receipts, sync runs, and writeback requests.

Environment Essentials

VariableRequiredPurpose
DATABASE_URLYesPostgreSQL connection string.
JWT_SECRETProductionJWT signing secret. Required for hardened production deployments.
CRMY_ADMIN_EMAILOptionalAuto-create the first owner account.
CRMY_ADMIN_PASSWORDOptionalPassword for the first owner account.
CRMY_SEED_DEMOOptionalSeed demo data on startup when set to true.
ENABLE_PGVECTOROptionalEnable pgvector migrations and semantic retrieval support.
EMBEDDING_PROVIDEROptionalEmbedding provider for semantic retrieval.
EMBEDDING_API_KEYOptionalEmbedding provider API key.
LLM_TIMEOUT_MSOptionalGeneral Workspace Agent and background LLM timeout.
CONTEXT_EXTRACTION_LLM_TIMEOUT_MSOptionalRaw Context extraction timeout.

See .env.example for the full reference.

CLI Essentials

crmy init                         # setup wizard
crmy doctor                       # local health check
crmy server                       # start API, Web UI, REST, and MCP HTTP
crmy seed-demo --reset            # reset and seed demo data

crmy briefing "account:Northstar Labs"
crmy context ingest --file call.txt
crmy context signals
crmy context lineage --subject "account:Northstar Labs"
crmy activities meetings
crmy emails messages
crmy hitl list
crmy systems list
crmy workflows list
crmy sequences list

The CLI is curated for setup, demos, Raw Context ingestion, activity/email review, systems, workflows, and operational QA. MCP is the complete agent-facing surface.

REST API

REST endpoints live at:

http://localhost:3000/api/v1

Use REST for integrations that cannot run MCP or for custom web tooling.

Authentication:

Authorization: Bearer <jwt-token>     # human login
Authorization: Bearer crmy_<api-key>  # agent or integration

Create scoped API keys for agents and integrations:

POST /auth/api-keys
{ "label": "my-agent", "scopes": ["contacts:read", "activities:write"] }
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-31

CRMy是一个有潜力的MCP工具,值得关注

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

crmy 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Deploy CRMy alongside your AI agents to give them operational customer context a。⭐7 · TypeScript 主要应用场景包括:为AI代理提供客户上下文。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:CRMy 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 CRMy
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🌐 原始信息
原始名称 crmy
原始描述 开源MCP工具:Deploy CRMy alongside your AI agents to give them operational customer context a。⭐7 · TypeScript
Topics mcpagentic-aiagentstypescript
GitHub https://github.com/crmy-ai/crmy
License Apache-2.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/crmy-ai/crmy 🌐 官方网站  http://CRMy.ai

收录时间:2026-05-31 · 更新时间:2026-06-01 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。