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Servidor MCP de zRev AI

Quais servidores do registro oficial de MCP são de zRev AI, se respondem e o que oferecem. Um programa verificou cada item; nada foi copiado da página do produto.

lido em 2026-10-24

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De quem é o servidor
  • Nome no registroai.zrev/zrevverificado no registro MCP

O nome no registro fica sob zrev.ai. O registro só libera esse espaço de nomes para quem prova controle do domínio por DNS ou HTTP.

Quando perguntamosverificado em 2026-10-24
  • Estadorespondeverificado em 2026-10-24
  • Ferramentas9
  • O servidor se chamazrev
  • Versão do servidor1.0.0
  • Versão do protocolo2025-06-18

Em 2026-10-24 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 81 ms.

Um agente deve conectá-loNão conectar
  • As ferramentas não fazem nenhum dos casos de uso verificados: score and route inbound leads to the right rep; clean up CRM data and forecasting reports; run outbound sequences and follow-up emails.
  • Verificado em 3 dos 7 dias necessários para julgar a confiabilidade.

Dito por regras a partir das medições acima. A primeira chamada provável é a escolha de um modelo na lista de ferramentas; leia a descrição antes de confiar nela.

Medido todo diaverificações diárias: 3, a primeira em 2026-10-24
  • Nota INITE MCPdepois de uma semanaa nota precisa de 7 verificações diárias: 3 até agora
  • O que um agente consegue fazer com ele0 de 3 casos de uso
  • Respondeumedindo3 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
  • Mediana da primeira resposta155 ms
  • Espaço no contexto do agente≈ 1.778 tokensas definições de todas as ferramentas (9), que o agente carrega a cada turno
  • Definições das ferramentasA · 100 de 100
  • Resultados tipados0 de 9 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez
  • Todas as ferramentas passam nas seis verificações.

O que um agente consegue fazer com ele

  • não consegue · score and route inbound leads to the right rep
  • não consegue · clean up CRM data and forecasting reports
  • não consegue · run outbound sequences and follow-up emails

Cada caso de uso do produto foi perguntado ao Jev junto com a lista de ferramentas deste servidor: um agente consegue fazer isso com essas ferramentas?

Vale conferir

Nenhum dos cinco sinais de alerta nestas definições.

Um programa verifica o servidor uma vez por dia: initialize e tools/list, sem modelo. Os tokens são o tamanho das definições, a cerca de quatro caracteres por token. A nota é a média de seis verificações do nome, da descrição, do esquema e das anotações de cada ferramenta; diz se as ferramentas estão bem descritas, não se funcionam. A nota pesa só o que foi medido: se responde (30%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%) e uso (15%). Uma parte não medida fica de fora, e uma instrução oculta limita a nota a 40. O estado dos servidores MCP dos fornecedores: método e números →

Ferramentas que oferece9 ferramentas · lido em 2026-10-24
  • 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…

Como conectar

Adicione o servidor à configuração do seu cliente MCP. Claude Desktop, Cursor e a maioria dos outros clientes leem este formato:

{
  "mcpServers": {
    "zrev": {
      "type": "http",
      "url": "https://go.zrev.ai/mcp"
    }
  }
}

Adicionar

Claude Code, no terminal

claude mcp add --transport http zrev https://go.zrev.ai/mcp

Adicionar ao CursorAdicionar ao VS Code

claude.ai, ChatGPT e outros clientes: adicione https://go.zrev.ai/mcp como conector personalizado nas configurações.

Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.