技能介绍

要解决什么问题

Leadfeeder 用来识别访问你官网的公司并沉淀 B2B 线索，但日常操作往往分散在控制台里：查访客、翻页拉全量数据、按工具文档拼 API 参数。若希望在 Agent / IDE 里用自然语言驱动同一套能力，就需要一条稳定路径：先知道当前有哪些工具、参数 schema 是否已变，再确认账号连接是否 ACTIVE，最后按 schema 执行，而不是硬编码过期的 tool slug。

技能如何工作

本技能面向 Rube MCP + Composio Leadfeeder toolkit 的标准用法，核心是「发现 → 连接 → 执行」：

工具发现：始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS，按 Leadfeeder 相关用例拿到当前 tool slugs、输入 schema、推荐执行顺序与已知坑点。
连接管理：用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 指定 toolkit leadfeeder；若非 ACTIVE，按返回的授权链接完成绑定后再继续。
执行：用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行已发现的工具；批量或脚本化场景可走 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 里的 run_composio_tool()；需要完整 schema 时用 RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS（含 schemaRef 的工具）。

执行时注意：RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 必须带 memory 参数（可为 {}）；同一工作流内复用 session ID，新工作流再生成新 session；响应里若有分页 token 要拉取到结束。

适用边界与注意点

依赖客户端已配置 Rube MCP（如 https://rube.app/mcp），且 RUBE_SEARCH_TOOLS 可用；Leadfeeder 侧需通过 Composio 完成 OAuth/连接。
Composio 工具 schema 会变更，不要跳过搜索步骤或凭记忆写参数名与类型。
本技能描述的是 MCP 工作流与 Composio 工具包用法，不替代 Leadfeeder 产品本身的计费、数据合规与字段语义；具体业务规则仍以 Composio Leadfeeder toolkit 文档为准。

截图预览

使用场景

在 Cursor 等 MCP 客户端里，先确认 `leadfeeder` 连接为 ACTIVE，再按对话需求查询访客公司记录。
官网 inbound 线索需从 Leadfeeder 分页拉全量访客数据，并在 Agent 里按返回的 pagination token 连续取数。
每次跑工作流前调用 `RUBE_SEARCH_TOOLS`，用最新 input schema 执行 `RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL`，避免硬编码过期参数。
同一轮线索整理要执行多步 Leadfeeder 操作时，在 `RUBE_REMOTE_WORKBENCH` 里用 `run_composio_tool()` 做批量调用。