LanderLab MCP 서버

Claude와 ChatGPT에서 LanderLab 실행하기

MCP를 지원하는 어떤 클라이언트든 LanderLab 계정에 연결하세요. 물어보기만 하면 분석 데이터를 가져오고, 랜딩 페이지를 게시하고, 변형을 수정하고, 리드를 관리할 수 있습니다. 대시보드도 API 코드도 필요 없습니다.

이미 쓰고 있는 어시스턴트에서 작동합니다

LanderLab MCP 연결됨

지난주 내 랜딩 페이지 성과는 어땠어?

LanderLab에서 분석 데이터를 읽는 중

게시 중인 랜딩 페이지 6개의 지난주 성과입니다:

“Solar Quote”의 변형 B가 가장 좋은 성과를 내고 있습니다. 트래픽을 100% 그쪽으로 보낼까요?

01
평소 쓰는 말로 물어보세요
“지난달 전환이 가장 잘된 랜딩 페이지는?” 또는 “보험 퍼널에 변형 B를 게시해 줘.” 문법도, 외워야 할 엔드포인트도 없습니다.

02
어시스턴트가 도구를 고릅니다
LanderLab MCP 서버가 제공하는 30개 이상의 도구를 읽고, 여러분이 의도한 워크스페이스와 랜딩 페이지, 기간을 담아 알맞은 도구를 호출합니다.

03
LanderLab이 실제로 실행합니다
호출은 API 키를 통해 실제 계정으로 전달됩니다. 읽기 작업은 진짜 수치를 돌려주고, 쓰기 작업은 랜딩 페이지와 테스트, 리드를 실제로 바꿉니다.

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01
API 키 만들기
LanderLab 설정에서 키를 발급하고, 그 키를 사용할 어시스턴트 이름으로 지어 두세요.
키 이름Claude내 키ll_live_•••••••••••••
02
서버 URL 복사하기
키와 함께 바로 쓸 수 있는 URL이 하나 제공됩니다. 어시스턴트에 필요한 건 그 링크 하나뿐입니다.
MCP 서버 URL https://••••••••••••••• 복사내 키가 담겨 있으니 외부에 공유하지 마세요.
03
어시스턴트에 붙여넣기
AI 클라이언트에서 원격 MCP 서버를 추가하는 곳에 넣으세요. 연결되어 도구가 로드되면 바로 물어볼 수 있습니다.
MCP 서버 추가 https://••••••••••••••• 연결됨 — 30개 이상의 도구 로드

Claude
생각을 정리하던 그 대화창에서 랜딩 페이지와 테스트, 리드를 관리하세요. 숫자를 읽어달라고 하고, 판단하고, 탭을 열지 않고 바로 실행하면 됩니다.
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ChatGPT
대화를 벗어나지 않고 리포트를 가져오고, 페이지를 게시하고, 리드를 확인하세요. 모든 결과가 평이한 말로 돌아와 바로 실행에 옮길 수 있습니다.
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Cursor와 Windsurf
LanderLab을 코드 옆에 두세요. 랜딩 페이지를 검토하고, 변형을 조정하고, 생각이 끊기지 않게 도구를 바꾸지 않고 변경 사항을 반영할 수 있습니다.
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Manus 및 기타 클라이언트
MCP를 지원하는 클라이언트라면 같은 URL로 연결됩니다. 새로운 어시스턴트가 나와도 설정은 그대로 따라오며 다시 만들 필요가 없습니다.
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전환율 높은 랜딩 페이지와 퀴즈 퍼널을 LanderLab에서 만들고 호스팅한 다음, 리포팅과 테스트, 게시는 이미 쓰고 있는 AI 어시스턴트에서 실행하세요. 계정을 만들고 MCP 키를 발급하면 바로 물어볼 수 있습니다.

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AI 어시스턴트가 실제로 일을 하게 만드는 표준