De leads a la bandeja de entrada: LeadPuppet + el MCP de Resend

LeadPuppet es una herramienta open source chiquita que armé para descubrir leads B2B. Le pasás rubros y ciudades, encuentra empresas con la API de Google Places, y después visita cada sitio web para sacar un contacto — nombre, rol, email — primero con regex y con GPT-4o-mini como respaldo.

El resultado es un JSON lleno de leads. Y después… nada. Un archivo no manda emails. La otra mitad del trabajo — contactarlos de verdad — siempre era otro script, otra herramienta, otra tarde.

Esta semana cerré esa brecha sin escribir una sola línea de código de envío.

El Model Context Protocol permite que un agente de IA use servicios externos como herramientas. Resend tiene su propio servidor MCP, así que una vez conectado a Claude Code, el agente puede mandar emails, listar dominios, revisar el estado de entrega — todo desde la misma conversación en la que estoy trabajando en el código.

La primera prueba fue la obvia: "mandame un email de prueba con subject 'Test MCP'". Antes de enviar, el agente revisó qué dominios tenía verificados en Resend, encontró auth.leadpuppet.com y me preguntó desde qué dirección mandarlo. Una respuesta después, el email estaba en mi bandeja.

Esa pregunta importa. El agente no inventó un remitente. El MCP de Resend marca el campo from como algo que el modelo tiene que pedirle al usuario — una decisión de diseño chiquita que dice mucho sobre cómo deberían comportarse estas herramientas.

Después vino la prueba de verdad. El paso de enrich de LeadPuppet genera leads con contactName y contactEmail. Armé un archivo chico con esa forma, apuntando a alias de mi propia dirección:

[
  {
    "name": "Test Company 1",
    "contactEmail": "yo+lead1@gmail.com",
    "contactName": "Juan"
  },
  {
    "name": "Test Company 2",
    "contactEmail": "yo+lead2@gmail.com",
    "contactName": "Maria"
  }
]

Y el prompt:

Leé el archivo test-mcp-leads.json. Para cada lead, usá el MCP de Resend para mandarle un email personalizado (saludo con su contactName, mencioná el nombre de su empresa), desde test@auth.leadpuppet.com, con un delay de 30 segundos entre cada envío.

El agente leyó el archivo, redactó los dos emails — asunto y cuerpo, con el nombre y la empresa de cada uno — y me los mostró antes de mandar nada. Le dije "perfecto". Mandó el primero, esperó 30 segundos, mandó el segundo. Llegaron los dos.

Sin SDK, sin motor de templates, sin cola. El "código" fue un párrafo en castellano.

Para dar contexto: generar ~150 leads (discovery + enriquecimiento) cuesta alrededor de $0.10 en uso de OpenAI — el free tier de Google Places cubre la búsqueda en sí. El envío va por separado y depende del proveedor, pero la mayoría de los servicios de email transaccional ofrecen un free tier de entre 100 y 300 emails por día, suficiente para empezar a contactar sin gastar nada.

Comparalo con las herramientas todo-en-uno de este rubro, que suelen cobrar por lead o incluir infraestructura de envío que capaz no necesitás — muchas veces con un mínimo de $30-50 por mes antes de haber validado que el canal funciona para tu producto.

Todas las pruebas de este post fueron a mi propia bandeja. Pasar de "funciona" a cold outreach a escala es otra conversación: CAN-SPAM, GDPR, links de desuscripción, reputación del remitente. Que mandar sea más fácil hace más importante mandar bien — pocos, relevantes y con una salida clara.