Servidor MCP de zRev AI

• Nombre en el registroai.zrev/zrevverificado en el registro MCP

El nombre en el registro está bajo zrev.ai. El registro solo permite usar ese espacio de nombres a quien demuestra control del dominio por DNS o HTTP.

• Estadorespondecomprobado el 2026-10-24
• Herramientas9
• El servidor se llamazrev
• Versión del servidor1.0.0
• Versión del protocolo2025-06-18

El 2026-10-24 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 81 ms.

• Sus herramientas no hacen ninguno de los casos de uso comprobados: score and route inbound leads to the right rep; clean up CRM data and forecasting reports; run outbound sequences and follow-up emails.
• Comprobado 3 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.

• Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 3 hasta ahora
• Qué puede hacer un agente con él0 de 3 casos de uso
• Respondiómidiendo3 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
• Mediana de la primera respuesta155 ms
• Espacio en el contexto del agente≈ 1778 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (9), que el agente lleva en cada turno
• Definiciones de herramientasA · 100 de 100
• Resultados tipados0 de 9 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

• Todas las herramientas pasan las seis comprobaciones.

Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (30%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%) y uso (15%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →

• about_zrev

  Returns a plain-text profile of zRev AI: what the firm does, the companies it is the best fit for, who it is not for, its six service lines with a link to each, and contact details. Use this first when a user asks who zRev is, what it…

• get_benchmarks

  Returns zRev's typical engagement results as plain text: 2x pipeline velocity, 20% lower customer acquisition cost, 10 hours back per rep per week, 60% of GTM busywork automated, results that start inside 30 days and mature by 60. The…

• get_engagement_timeline

  Returns the phases of a standard 60-day zRev engagement as plain text: what happens in each phase, what is delivered, and when first results appear. Use when a user asks how an engagement works, how long it takes, or what they would…

• estimate_roi

  Runs zRev's ROI model on one company's numbers and returns, as plain text, the projected annual impact in USD split into pipeline lift, customer acquisition cost savings and the value of hours returned to the team, followed by the model's…

• grade_llms_txt

  Fetches https://<domain>/llms.txt (the file that tells AI systems what a site contains) and grades it with seven deterministic checks. Returns a 0 to 100 score and the pass or miss result of each check as plain text. If the site has no…

• cold_read

  Fetches a company's public homepage and returns, in two or three sentences, what the company appears to do and who it serves, based only on the visible text of that page and with no outside knowledge. Anything missing from the answer is…

• gtm_diligence_checklist

  Returns zRev's go-to-market due diligence checklist for investors and acquirers: 47 questions across ten dimensions, each with the data-room artifact that answers it and the red flag to watch for. Call with no arguments to get the list of…

• book_call

  Returns the link and instructions for booking a free 30-minute intro call with zRev's founder, plus what the call covers. It does not book anything: it only returns the scheduling link for the human to open themselves. Use when a user…

• leave_contact

  Records an email address, with optional name, company and note, so that zRev's founder can reach out, and returns a plain-text confirmation. This is the only tool here that writes data: it creates one lead record on zRev's side and…