LanderLab MCP 服务器

在 Claude 和 ChatGPT 里使用 LanderLab

把任意兼容 MCP 的客户端连接到你的 LanderLab 账号。拉取数据分析、发布落地页、编辑版本、管理线索，开口就能完成，无需仪表盘，也无需写 API 代码。

与你已经在用的助手无缝配合

LanderLab MCP 已连接

我的落地页上周表现如何？

正在从 LanderLab 读取数据分析

以下是你 6 个已发布落地页上周的情况：

“Solar Quote”的版本 B 表现最好。要我把 100% 的流量都导给它吗？

01
你用平实的语言提要求
“上个月哪个落地页转化最好？”或者“把保险漏斗的版本 B 发布出去。”没有语法，也没有要记的接口。

02
你的助手挑选工具
它会读取 LanderLab MCP 服务器提供的 30 多个工具，调用正确的那一个，并带上你所指的工作区、落地页或时间范围。

03
LanderLab 真的会去执行
调用会通过你的 API 密钥落到你的真实账号上。读取操作返回真实数字；写入操作会改动你的落地页、测试和线索。

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01
创建一个 API 密钥
在 LanderLab 设置中生成一个密钥，并用将要使用它的助手来命名。
密钥名称Claude你的密钥ll_live_•••••••••••••
02
复制你的服务器地址
密钥会附带一个现成的地址。这一个链接就是你的助手所需要的全部。
MCP 服务器地址 https://••••••••••••••• 复制请妥善保管 — 它带着你的密钥。
03
把它粘贴到你的助手里
在你的 AI 客户端接受远程 MCP 服务器的地方添加即可。它会连接、加载工具，然后你就能开口提要求。
添加 MCP 服务器 https://••••••••••••••• 已连接 — 加载了 30 多个工具

Claude
在你本来就用来梳理思路的同一个对话里管理落地页、测试和线索。让它读一下数据，做出判断，然后直接行动，不必再开一个标签页。
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ChatGPT
不离开对话就能拉报表、发布页面、查看线索。所有结果都以通俗的语言返回，拿来就能用。
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Cursor 与 Windsurf
让 LanderLab 就在你的代码旁边。审阅一个落地页、调一个版本、发布改动，思路不用中途被切换工具打断。
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Manus 与其他客户端
任何支持 MCP 的客户端都用同一个地址连接。新助手不断出现，你的配置也一路跟着走，无需重新搭建。
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在 LanderLab 搭建并托管高转化的落地页和测验漏斗，然后在你惯用的 AI 助手里完成报表、测试和发布。创建账号、生成 MCP 密钥，然后开口就行。

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让 AI 助手真正把活儿干成的标准