Integrace Salesforce MCP Serveru

K čemu slouží “Salesforce” MCP Server?

Salesforce MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP), která propojuje AI asistenty, jako je Claude, se Salesforce. Umožňuje interakci s daty a metadaty Salesforce v přirozeném jazyce – uživatelé mohou plynule dotazovat, upravovat a spravovat objekty a záznamy Salesforce. Server zpřístupňuje výkonná API Salesforce skrze standardní MCP nástroje, což umožňuje AI klientům provádět databázové dotazy, správu objektů, práci s Apex kódem a automatizaci workflow přímo ve vývojovém prostředí. Vývojáři tak získávají zjednodušený přístup ke zdrojům Salesforce, vyšší produktivitu a možnost vytvářet robustní AI integrace a automatizace napříč platformami.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• salesforce_search_objects
  Vyhledávání standardních a vlastních objektů ve Salesforce dle částečného názvu.
• salesforce_describe_object
  Získání detailních informací o schématu objektu včetně polí, vztahů a výčtů.
• salesforce_query_records
  Dotazování na záznamy s podporou vztahů a složitých podmínek.
• salesforce_aggregate_query
  Provádění agregačních dotazů s GROUP BY, HAVING a různými agregačními funkcemi.
• salesforce_dml_records
  Vkládání, aktualizace, mazání nebo upsert záznamů ve Salesforce.
• salesforce_manage_object
  Vytváření a úprava vlastních objektů a jejich vlastností.
• salesforce_manage_field
  Přidávání nebo úprava vlastních polí včetně vztahových polí a oprávnění.
• salesforce_manage_field_permissions
  Nastavování a odebrání bezpečnostních oprávnění na úrovni polí pro konkrétní profily.
• salesforce_search_all
  Vyhledávání napříč více objekty Salesforce pomocí SOSL dotazů.
• salesforce_read_apex
  Čtení Apex tříd, výpis dle vzoru a získání zdrojového kódu a metadat.
• salesforce_write_apex
  Vytváření nebo aktualizace Apex tříd včetně zadání kódu a verzí API.
• salesforce_read_apex_trigger
  Čtení Apex triggerů, jejich výpis a získání metadat/zdrojového kódu.
• salesforce_write_apex_trigger
  Vytváření nebo aktualizace Apex triggerů pro konkrétní objekty včetně nastavení událostí a verzí API.
• salesforce_execute_anonymous
  Spouštění anonymního Apex kódu s možností zobrazení debug logů a výsledků.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Správa databáze Salesforce
  Provádějte CRUD operace se záznamy Salesforce, zjednodušte manipulaci s daty a automatizujte opakované úkoly pomocí AI instrukcí.
• Prozkoumávání schémat a metadat
  Rychle získávejte schémata objektů, detaily polí a vztahy pro snadnější tvorbu integrací či pochopení komplexních struktur organizace.
• Pokročilé reporty a agregace
  Spouštějte agregační dotazy pro tvorbu souhrnů, analytiku a filtrování skupinových výsledků – ideální pro byznys inteligenci.
• Správa Apex kódu a triggerů
  Čtěte, vytvářejte a aktualizujte Apex třídy i triggery přímo z vývojového prostředí a urychlete tak nasazení a správu kódu.
• Vyhledávání napříč objekty a objevování dat
  Použijte SOSL vyhledávání pro hledání informací napříč více objekty – snadno najdete záznamy i vztahy v rozsáhlých Salesforce instancích.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte v systému nainstalován Node.js.
2. Nainstalujte Salesforce MCP Server:
   npm install -g @tsmztech/mcp-server-salesforce@latest
3. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.config.json).
4. Přidejte Salesforce MCP Server pomocí tohoto JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce-mcp": {
         "command": "mcp-server-salesforce",
         "args": [],
         "env": {
           "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your-client-id",
           "SALESFORCE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
           "SALESFORCE_USERNAME": "your-username",
           "SALESFORCE_PASSWORD": "your-password",
           "SALESFORCE_TOKEN": "your-security-token"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Windsurf.
6. Ověřte spuštění serveru v MCP dashboardu.

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Nainstalujte Salesforce MCP Server:
   npm install -g @tsmztech/mcp-server-salesforce@latest
3. Otevřete konfigurační soubor integrace Claude.
4. Přidejte následující do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce-mcp": {
         "command": "mcp-server-salesforce",
         "args": [],
         "env": {
           "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your-client-id",
           "SALESFORCE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
           "SALESFORCE_USERNAME": "your-username",
           "SALESFORCE_PASSWORD": "your-password",
           "SALESFORCE_TOKEN": "your-security-token"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Claude.
6. Potvrďte dostupnost Salesforce MCP ve workspace Claude.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js.
2. Instalujte Salesforce MCP:
   npm install -g @tsmztech/mcp-server-salesforce@latest
3. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
4. Přidejte Salesforce MCP Server takto:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce-mcp": {
         "command": "mcp-server-salesforce",
         "args": [],
         "env": {
           "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your-client-id",
           "SALESFORCE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
           "SALESFORCE_USERNAME": "your-username",
           "SALESFORCE_PASSWORD": "your-password",
           "SALESFORCE_TOKEN": "your-security-token"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte změny a restartujte Cursor.
6. Otestujte připojení k serveru v panelu integrací MCP.

Cline

1. Ověřte, že je nainstalován Node.js.
2. Instalujte balíček:
   npm install -g @tsmztech/mcp-server-salesforce@latest
3. Najděte a otevřete konfigurační soubor Cline.
4. Vložte Salesforce MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce-mcp": {
         "command": "mcp-server-salesforce",
         "args": [],
         "env": {
           "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your-client-id",
           "SALESFORCE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret",
           "SALESFORCE_USERNAME": "your-username",
           "SALESFORCE_PASSWORD": "your-password",
           "SALESFORCE_TOKEN": "your-security-token"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cline.
6. Zkontrolujte stav MCP serveru v nabídce nástrojů.

Zabezpečení API klíčů:
Vždy používejte pro citlivé údaje proměnné prostředí. Do vaší konfigurace zadejte potřebná pole do objektu env, jak je ukázáno výše.
Pro předání dalších vstupů lze použít:

{
  "mcpServers": {
    "salesforce-mcp": {
      "command": "mcp-server-salesforce",
      "args": [],
      "env": {
        "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your-client-id"
      },
      "inputs": {
        "instanceUrl": "https://your-instance.salesforce.com"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP použít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a připojte ji ke svému AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci konfigurace systémového MCP zadejte detaily MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "salesforce-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “salesforce-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Mezi těmito dvěma tabulkami nabízí Salesforce MCP Server výbornou dokumentaci k nástrojům i nastavení, ale postrádá dokumentaci prompt šablon, zdrojů, rootů a sampling podpory. Jeho hlavní silou je robustní sada Salesforce nástrojů a jasné instrukce k nastavení. Hodnotím repozitář na 7/10 pro praktickou integraci MCP a použitelnost pro vývojáře.

MCP Hodnocení