> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.leadbay.app/doc/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.leadbay.app/doc/documentation-leadbay/leadbay-mcp/what-is-leadbay-mcp.md).

# Qu'est-ce que Leadbay MCP ?

**Leadbay MCP connecte Claude à votre compte Leadbay : vous travaillez vos leads en demandant, tout simplement.**

Récupérez des leads, qualifiez-les, rédigez votre prospection, journalisez vos actions — en langage naturel. Claude agit sur vos vraies données, avec vos permissions, exactement comme vous le feriez dans l'application.

{% hint style="info" %}
**MCP** signifie *Model Context Protocol* — un standard ouvert qui permet aux assistants IA comme Claude de se connecter de façon sécurisée à des outils et des données externes. Le serveur Leadbay MCP est open source et se trouve sur [github.com/leadbay/mcp](https://github.com/leadbay/mcp).
{% endhint %}

***

## Pourquoi connecter Leadbay à Claude ?

Au lieu de basculer entre l'application Leadbay et votre flux de travail, vous travaillez en conversation :

> *Récupère les meilleurs leads du jour et dis-moi lesquels valent la peine d'être ouverts ce matin.*

> *Recherche acme.com — est-ce un bon fit pour nous ?*

> *Je viens d'envoyer un email à Jane chez Acme. Journalise-le comme action de prospection.*

Claude fait remonter les bonnes entreprises, raisonne dessus, et répond avec une analyse courte et qualifiée — puis effectue l'action que vous demandez.

***

## Où ça fonctionne

Leadbay MCP fonctionne avec tout assistant IA qui supporte le Model Context Protocol :

* **Claude Desktop**
* **Claude Cowork**
* **Claude Code**
* **Cursor**
* **Codex**

***

## En action

Demandez en langage naturel — Claude répond avec une liste classée de leads qualifiés :

<figure><img src="https://1011352603-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F75GFdGKAeTQF7HK5iqmA%2Fuploads%2Fgit-blob-b9ab3a57c148cdd03731216ee200ceb7fa01ba41%2Fmcp-teaser-leads.png?alt=media" alt="Claude renvoie un tableau de leads qualifiés classés dans le chat"><figcaption><p>« Montre-moi les leads du jour » — une liste classée avec score de fit et le meilleur contact.</p></figcaption></figure>

…puis rédige la prospection pour vous :

<figure><img src="https://1011352603-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F75GFdGKAeTQF7HK5iqmA%2Fuploads%2Fgit-blob-fb4bfdf3d7bc0301760ad799c0367876049180af%2Fmcp-teaser-outreach.png?alt=media" alt="Claude rédige un email de prospection personnalisé"><figcaption><p>« Rédige un email d'intro » — des variantes prêtes à envoyer en quelques secondes.</p></figcaption></figure>

***

## Pour commencer

Connectez Leadbay à Claude et obtenez vos premiers leads en environ cinq minutes — sans coder, sans jeton à copier.

{% content-ref url="/pages/6jxZqBFGfTMzJBxU4VJa" %}
[Démarrage rapide](/doc/documentation-leadbay/leadbay-mcp/quickstart.md)
{% endcontent-ref %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.leadbay.app/doc/documentation-leadbay/leadbay-mcp/what-is-leadbay-mcp.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.