Salesforce MCP Server

Was macht der „Salesforce“ MCP Server?

Der Salesforce MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Connector, mit dem KI-Assistenten und große Sprachmodelle (LLMs) direkt mit Salesforce-Daten interagieren können. Durch die Bereitstellung der umfangreichen Salesforce-APIs ermöglicht dieser Server Entwicklungs-Workflows wie das Abfragen von Datenbanken mit SOQL, das Suchen mit SOSL, das Abrufen von Metadaten, das Verwalten von Datensätzen und das Ausführen von Tooling- oder REST-API-Anfragen. Er vereinfacht die Integration zwischen KI-Clients und Salesforce, sodass Entwickler und KI-Agenten Geschäftsprozesse automatisieren, Einblicke gewinnen und Salesforce-Ressourcen programmatisch verwalten können. Diese Konnektivität steigert die Produktivität, indem sie Salesforce-Daten und -Dienste in jedem KI-gesteuerten Workflow zugänglich macht.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen angegeben.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation sind keine spezifischen MCP „Ressourcen“ aufgeführt.

Liste der Tools

• SOQL-Abfrageausführung
  Ermöglicht LLMs das Ausführen von Salesforce Object Query Language (SOQL) Abfragen auf Salesforce-Daten.
• SOSL-Suchausführung
  Erlaubt die Durchführung von Salesforce Object Search Language (SOSL) Suchanfragen für Text über mehrere Objekte hinweg.
• Metadatenabruf
  Holt Metadaten zu Salesforce-Objekten wie Feldnamen, Bezeichnungen und Typen ab.
• Datensatzverwaltung
  Unterstützt das Abrufen, Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Salesforce-Datensätzen.
• Tooling API-Anfrageausführung
  Ermöglicht die Ausführung von Salesforce Tooling API-Anfragen für fortgeschrittene Entwicklung und Debugging.
• Apex REST Anfrageausführung
  Erlaubt die Nutzung von benutzerdefinierten Apex REST Endpunkten, die in Salesforce verfügbar sind.
• Direkte REST API-Aufrufe
  Ermöglicht direkte REST API-Aufrufe zu Salesforce für individuelle Integrationen.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Salesforce-Datenbankverwaltung
  Abfragen, Aktualisieren, Erstellen und Löschen von Salesforce-Datensätzen programmatisch mit LLMs – für optimierte CRM-Datenprozesse.
• Codebase-Exploration für Salesforce-Entwickler
  Abrufen von Objekt-Metadaten und Erkundung der Struktur von Salesforce-Objekten und Feldern – zur Unterstützung bei Entwicklung und Debugging.
• API-Integration und Orchestrierung
  Nutzung von KI-Agenten zum Orchestrieren von Salesforce REST- und Tooling-API-Aufrufen als Teil größerer Automatisierungs- oder Workflow-Pipelines.
• Salesforce-Datensuche und Reporting
  Durchführung leistungsstarker Textsuchen und strukturierter Abfragen für Analysen oder Berichte – Salesforce-Einblicke via natürlicher Sprache.
• Automatisiertes Testen und Monitoring
  Nutzung von Tooling API und Apex REST Endpunkten zur Automatisierung von Testszenarien, Systemüberwachung oder zum Auslösen von benutzerdefinierter Logik in Salesforce.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass uvx und der MCP Salesforce Connector installiert sind.

2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z.B. windsurf_config.json).

3. Fügen Sie den Salesforce MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from",
           "mcp-salesforce-connector",
           "salesforce"
         ],
         "env": {
           "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
           "SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.

5. Überprüfen Sie die Einrichtung durch Ausführen einer Testabfrage auf Salesforce.

Hinweis: Schützen Sie Ihre Salesforce-Zugangsdaten mit Umgebungsvariablen wie oben gezeigt.

Claude

1. Installieren Sie uvx und stellen Sie sicher, dass der MCP Salesforce Connector verfügbar ist.

2. Bearbeiten Sie claude_desktop_config.json.

3. Fügen Sie Folgendes unter mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from",
           "mcp-salesforce-connector",
           "salesforce"
         ],
         "env": {
           "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
           "SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.

5. Führen Sie eine SOQL-Abfrage aus, um zu bestätigen, dass der Server verbunden ist.

Hinweis: Verwenden Sie Umgebungsvariablen für Salesforce-Zugangsdaten wie gezeigt.

Cursor

1. Installieren Sie uvx und den Salesforce MCP Connector.

2. Öffnen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor.

3. Fügen Sie den Salesforce Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from",
           "mcp-salesforce-connector",
           "salesforce"
         ],
         "env": {
           "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
           "SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.

5. Testen Sie mit einer Beispieloperation auf Salesforce.

Hinweis: Schützen Sie API-Keys wie oben gezeigt mit Umgebungsvariablen.

Cline

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (uvx und Connector-Paket).

2. Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cline.

3. Fügen Sie folgende Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "--from",
           "mcp-salesforce-connector",
           "salesforce"
         ],
         "env": {
           "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
           "SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
         }
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Cline neu und stellen Sie sicher, dass der Server aktiv ist.

5. Überprüfen Sie mit einem einfachen Salesforce REST API-Aufruf.

Hinweis: Schützen Sie Zugangsdaten immer mit Umgebungsvariablen im „env“-Abschnitt.

Beispiel: API-Keys absichern

{
  "mcpServers": {
    "salesforce": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "mcp-salesforce-connector",
        "salesforce"
      ],
      "env": {
        "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "your-access-token-here",
        "SALESFORCE_INSTANCE_URL": "https://your-instance.salesforce.com"
      }
    }
  }
}

So verwenden Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, „salesforce“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Tabellen ist der Salesforce MCP Server für die Einrichtung gut dokumentiert und beschreibt seine Tools ausführlich, es fehlen jedoch explizite Informationen zu Prompt-Vorlagen, Ressourcen-Primitives und Sampling/Roots-Support. Sein Entwicklerfokus und die klare Authentifizierung machen ihn zu einer starken Option, auch wenn er nicht alle MCP-Standards vollständig erfüllt.

MCP Score