Как подключить PhantomBuster к Gemini через MCP

💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → PhantomBuster, вставьте учётные данные, создайте MCP API key, и готово. Без Docker, без git clone, без локального сервера.

PhantomBuster + Gemini

Управляйте рабочим пространством PhantomBuster из любого AI-агента: список и настройки агентов (Phantom), запуск, расписание и остановка, отслеживание запусков и чтение результатов, изменение входных данных и расписания, списки лидов и сохранённые лиды, расход тарифа. API v2 с API-ключом; удаление и аварийное отключение всех расписаний выключены при установке.

Предварительные требования

Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:

PHANTOMBUSTER_API_KEY

Шаг 1 — Получите учётные данные

Настройка занимает около 2 минут. Нужно рабочее пространство PhantomBuster с Phantom, которые будет запускать ИИ.

1. В PhantomBuster откройте Workspace settings (https://phantombuster.com/workspace-settings, также в меню панели навигации), перейдите в API Keys и добавьте ключ. Он показывается только один раз: скопируйте его.
2. Вставьте его в PHANTOMBUSTER_API_KEY. Ключ передаётся в заголовке X-Phantombuster-Key и даёт полный доступ к этому одному рабочему пространству.
3. Установите коннектор и запустите phantombuster_get_org: он покажет рабочее пространство, тариф и часовой пояс и подтвердит ключ.

Что он читает: рабочее пространство с тарифом, часовым поясом и дневными лимитами; расход тарифа (время выполнения, кредиты на email, ИИ, капчу и SERP, хранилище, за сегодня и за месяц, со временем следующего сброса); запуски, которые идут прямо сейчас; CSV-выгрузки расхода по агентам и по запускам за последние N дней (не больше примерно 6 месяцев); папки дашборда. Ваших агентов со скриптом, расписанием, последним результатом и сохранёнными входными данными, удалённых агентов и скрипты с манифестом (поля ввода, которые принимает агент этого скрипта). Запуски (контейнеры) агента со статусом, временем и кодом выхода, их консольный лог и полученные данные. Списки лидов в хранилище рабочего пространства с сохранённым фильтром и лидов, подходящих под список (имя, профиль и компания в LinkedIn, должность, местоположение, email и другие сохранённые поля).

Что он записывает: запускает агента сразу (phantombuster_launch_agent) или в течение ближайших N минут (phantombuster_launch_agent_soon), останавливает работающего агента (phantombuster_abort_agent; с soft_abort Phantom завершает текущий шаг и сохраняет собранное), меняет имя, сохранённые входные данные, расписание (launch_type, repeated_launch_preset), лимит времени и уведомления агента или создаёт нового агента из скрипта (phantombuster_save_agent, сохранение никогда не запускает агента), создаёт и меняет списки лидов, сохраняет и обновляет отдельные лиды.

Запуск происходит по-настоящему: запуск действует от имени соцсетей, подключённых в PhantomBuster (посещает профили, отправляет приглашения или сообщения), и расходует время выполнения тарифа. Перед запуском ИИ показывает агента, входные данные и объём и ждёт вашего «да». Слишком много действий в день может привести к ограничению аккаунта LinkedIn, поэтому придерживайтесь дневных лимитов, которые предлагает Phantom. Сессионные cookie и подключённые аккаунты настраиваются в самом PhantomBuster; никогда не вставляйте cookie в чат.

Входные данные для одного запуска: argument заменяет сохранённые входные данные на этот запуск (с save_argument они ещё и сохраняются); bonus_argument накладывает несколько полей поверх сохранённых только на один раз. Имена полей берутся из манифеста скрипта (phantombuster_get_agent с with_manifest: "true"), например spreadsheetUrl или numberOfProfiles.

Отслеживание запуска: запуск возвращает containerId. Затем ИИ примерно раз в минуту вызывает phantombuster_get_agent_output и читает только новые строки лога с помощью from_output_pos и prev_container_id, пока статус не станет finished. Данные запуска дают phantombuster_get_container_result; файлы лежат и по адресу https://phantombuster.s3.amazonaws.com/<orgS3Folder>/<s3Folder>/result.csv (и result.json), обе папки есть в phantombuster_get_agent. У двух агентов может быть одинаковое имя, поэтому ИИ всегда работает с id агентов.

Списки лидов: список это сохранённый фильтр по сохранённым лидам, он обновляется сам, когда Phantom сохраняют новых лидов. Фильтр имеет вид {"and": [ ... ]} из условий вроде {"filter": {"linkedin_job_title": {"entity": "lead", "operator": "contains", "valueToCompare": "CTO"}}}, вложенных and / or или {"__global_search__": "text"}. Поля лида пишутся в snake_case (linkedin_job_title, location, professional_emails), поля компании в camelCase с "entity": "company" (industriesV2, employeeCount). Инструменты хранилища лидов используют бета-API PhantomBuster.

Выключены при установке: phantombuster_delete_leads (необратимо), phantombuster_delete_lead_list (лиды остаются в хранилище), phantombuster_delete_agent (его прошлые запуски и файлы результатов больше не показываются) и phantombuster_unschedule_all_agents (аварийная остановка, которая переводит всех агентов на ручной запуск). Администратор рабочего пространства включает их, когда они нужны команде.

Форматы данных: id это строки из цифр. Даты это Unix-метки времени в миллисекундах. Статус запуска: starting, running, finished, launch error или never launched; exitCode 0 вместе с endType finished означает успех. Значения расхода это секунды времени выполнения и количество кредитов.

Постраничный вывод: phantombuster_list_containers возвращает limit запусков, начиная с последнего; для более старых ИИ передаёт endedAt последнего запуска как before_ended_at. phantombuster_list_leads_in_list листает через page_size и offset (include_total_count даёт общее число). Остальные списки приходят целиком. Список скриптов из магазина PhantomBuster весит несколько МБ, поэтому ИИ фильтрует его по script_ids.

Частые ошибки: 401 "API key not found" означает неверный или отозванный ключ. 400 означает отсутствующий или неверный параметр либо слишком большой аргумент запуска. 404 это неизвестный id. Запуск не удаётся, если время выполнения по тарифу исчерпано или уже идёт слишком много параллельных запусков (maxParallelism).

Коннектор не подключает аккаунты соцсетей, не работает с сессионными cookie, не меняет код Phantom (скрипты только для чтения) и не меняет тариф.

Шаг 2 — Установите адаптер

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

Шаг 3 — Добавьте коннектор в Gemini

URL вашего сервера: в AnythingMCP откройте MCP Servers → сервер, на котором находится этот коннектор, и скопируйте его URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Используйте его везде, где в этом руководстве указано YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (в Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Добавь:

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

1. Создай MCP API-ключ в AnythingMCP в разделе MCP Servers → твой сервер → API keys и вставь его вместо YOUR_MCP_API_KEY.
2. Сохрани файл и перезапусти gemini.
3. Выполни /mcp в Gemini CLI (или gemini mcp list в терминале): anythingmcp должен отображаться как подключённый.
4. Начинай писать промпты: Gemini CLI теперь может вызывать инструменты PhantomBuster.

Доступные инструменты

Примеры запросов

• «Какие из моих Phantom запускались за последние 24 часа и завершился ли какой-то из них с ошибкой?»
• «Запусти моего агента Sales Navigator Search Export с поисковым URL, который я дам, не больше 100 профилей. Сначала покажи входные данные.»
• «Сколько времени выполнения и email-кредитов осталось у нас по тарифу в этом месяце?»
• «Создай список лидов из всех сохранённых лидов, у которых в должности есть CTO и которые находятся в Германии.»
• «Поставь мой LinkedIn Profile Scraper на запуск раз в день и скажи, когда будет следующий запуск.»

FAQ

Где Gemini CLI ищет MCP-серверы? В ~/.gemini/settings.json для твоего пользователя или в .gemini/settings.json внутри проекта. gemini mcp list показывает каждый сервер и статус подключения.

Следующие шаги

• Страница коннектора
• Подключить к Claude
• Подключить к ChatGPT
• Подключить к Cursor
• Подключить к Meta Muse
• Подключить к Microsoft Copilot