Lusha über MCP mit Cursor verbinden

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Lusha klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Lusha + Cursor

Gib deiner KI B2B-Daten von Lusha: Kontakte und Firmen über Name, E-Mail, LinkedIn-URL oder Domain finden, nach Jobtitel, Hierarchiestufe, Branche, Größe und Standort prospecten, deine Credits prüfen und E-Mails, Telefonnummern und Firmendaten nur für die Datensätze aufdecken, die du auswählst. Liest auch Jobwechsel- und Firmensignale.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

LUSHA_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

1. Melde dich bei Lusha mit einem Konto an, das API-Zugang hat. Die API-Seite sehen nur Konto-Admins und Manager mit API-Zugang.
2. Öffne API → Manage API Keys unter https://dashboard.lusha.com/api/manage-api-keys und leg einen Key an oder kopiere einen bestehenden.
3. Füge ihn in LUSHA_API_KEY ein und installiere den Connector. Der Key wird als Header api_key gesendet, und zwar nur an Lusha.
4. Prüfe die Einrichtung mit lusha_get_account_usage: Es zeigt die verbleibenden Credits und den Preis jeder Aktion und verbraucht keine Credits.

Aufrufe, die Datensätze liefern, kosten Credits, deshalb fragt die KI vorher: Die Lusha API v3 belastet den Credit-Pool deines Kontos bei jedem Aufruf, der Daten zurückgibt, auch bei Suchen. Die Preise hängen von deinem Plan ab, und lusha_get_account_usage listet sie pro Aktion (Suche, Firmen-Reveal, E-Mail, Telefon und so weiter).

• Kostenlos: lusha_get_account_usage (höchstens 5 Aufrufe pro Minute), lusha_list_filters, lusha_get_filter_values, lusha_list_signal_types und das Abfragen eines Anreicherungsjobs mit lusha_get_enrich_job.
• Eine kleine Gebühr pro gefundenem Ergebnis (nichts, wenn nichts gefunden wird): lusha_search_contacts, lusha_search_companies, lusha_prospect_contacts und lusha_prospect_companies. Sie liefern Vorschauen ohne E-Mails oder Telefonnummern, dazu, was eine Anreicherung aufdecken würde und was sie kosten würde.
• Mehr Credits: lusha_enrich_contacts (pro aufgedeckter E-Mail und pro aufgedeckter Telefonnummer; eine Nummer kostet meist ein Mehrfaches einer E-Mail), lusha_enrich_companies (pro Firma) sowie lusha_get_contact_signals und lusha_get_company_signals (pro gefundenem Signal).

Vor jedem kostenpflichtigen Aufruf sagt dir die KI, was sie ausführt, für wie viele Datensätze und was es kosten kann, und wartet auf dein Ja. Sie hält Ergebnisseiten klein und deckt nur die Felder auf, die du brauchst: Nur E-Mails kosten weniger als E-Mails und Telefonnummern.

So funktioniert es: Bei Personen und Firmen, die du schon kennst, sucht die KI über Lusha-ID, LinkedIn-URL, E-Mail, Name plus Firma oder über Firmenname und Domain. Für neue Prospects liest sie zuerst die gültigen Filterwerte (Hierarchiestufe, Abteilungen, Branchen, Firmengrößen, Umsatz, Standorte, Technologien) und sucht dann mit Ein- und Ausschlussfiltern. Nachdem du Datensätze ausgewählt hast, reichert sie sie über die Lusha-ID an, bis zu 100 auf einmal. Antwortet Lusha mit einem Job für Daten, die später eintreffen, wartet die KI und liest den Job kostenlos aus.

Signale: Jobwechsel und Beförderungen von Kontakten sowie Einstellungswellen, Veränderungen der Mitarbeiterzahl, Website-Traffic, IT-Ausgaben, News und Intent-Änderungen bei Firmen. lusha_list_signal_types listet sie kostenlos auf; das Abrufen von Signalen kostet Credits pro Treffer.

Personenbezogene Daten, nur für B2B: Kontaktdatensätze beschreiben echte Menschen: Namen, Jobtitel, Arbeitgeber, geschäftliche und private E-Mail-Adressen, Mobil- und Durchwahlnummern. Nutze sie nur für einen berechtigten geschäftlichen Zweck, den du begründen kannst, etwa B2B-Vertrieb oder Recruiting auf Basis des berechtigten Interesses, im Einklang mit DSGVO, CAN-SPAM und den Bedingungen von Lusha. Speichere nur, was du brauchst, beachte das Do-Not-Call-Kennzeichen bei Telefonnummern und das EU-Kennzeichen bei Kontakten, bau keine Massenverteiler auf und schlag keine Privatpersonen nach. Lusha selbst hält manche Personen aus rechtlichen Gründen zurück (HTTP 451 oder COMPLIANCE_RESTRICTED). Der Connector gibt der KI dieselben Regeln mit.

Ratenlimits: standardmäßig 25 Anfragen pro Sekunde und Konto, dazu stündliche und tägliche Kontingente je nach Plan. Ein 429 heißt: kurz warten und erneut versuchen.

Häufige Fehler: 401: Der Key ist falsch, widerrufen oder fehlt. 402: keine Credits mehr. 403: Das Konto ist inaktiv oder dem Plan fehlt eine Funktion. 400: ein ungültiger Filterwert oder Parameter, der in der Antwort genannt wird. 451: Lusha darf diese Person aus rechtlichen Gründen nicht liefern. Auch eine erfolgreiche Antwort kann einzelne Datensätze als nicht gefunden, eingeschränkt oder fehlgeschlagen markieren.

Der Connector ändert nie Daten in Lusha. Er sucht und reichert nicht in einem Aufruf an (das würde deine Bestätigung überspringen) und deckt keine Lookalikes, Buying Groups, Scoring, Website-Besucher, CRM-Export, Webhooks oder die alten v2-Endpunkte ab.

Schritt 2 — Adapter installieren

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Schritt 3 — Connector in Cursor hinzufügen

Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Cursor liest MCP-Server aus ~/.cursor/mcp.json. Füge diesen Eintrag hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Erstelle in AnythingMCP unter MCP Servers → dein Server → API keys einen MCP-API-Key und setze ihn anstelle von YOUR_MCP_API_KEY ein.
2. Speichere die Datei und starte Cursor neu.
3. Öffne Cursor → Settings → MCP und prüfe, ob anythingmcp aufgeführt und verbunden ist.
4. Leg los: Der Agent kann jetzt die Lusha-Tools aufrufen.

Verfügbare Tools

Beispiel-Prompts

• „Wie viele Lusha-Credits haben wir noch, und was kostet in unserem Plan das Aufdecken einer E-Mail oder einer Telefonnummer?“
• „Finde Marketingleiter bei SaaS-Firmen in Deutschland mit 51 bis 500 Mitarbeitenden. Zeig mir eine kleine Seite mit Vorschauen und sag mir vorher, was die Suche kostet.“
• „Deck nur die geschäftlichen E-Mails der ersten beiden Kontakte auf. Nenn mir vorher die Credit-Kosten.“
• „Prüf acme.com, northwind.com und contoso.com auf Einstellungswellen und Veränderungen der Mitarbeiterzahl. Sag mir zuerst, was das kostet.“
• „Hat einer dieser fünf Kontakte kürzlich den Job gewechselt oder wurde befördert?“

FAQ

Unterstützt Cursor eigene MCP-Server im kostenlosen Tarif? Ja, MCP gibt es in den Tarifen Hobby, Pro und Business.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden