
Salesforce MCPサーバー統合
Salesforce MCPサーバーは、FlowHuntとAIアシスタントをSalesforceに接続し、標準のModel Context Protocolツールを通じてSalesforceのデータ、スキーマ、自動化に安全かつ会話的にアクセスできるようにします。...
FlowHuntのSalesforce MCPサーバーは、Salesforceデータ、API、自動化ツールへAIネイティブにアクセスできる環境を提供し、開発者がCRMワークフローを強化し、業務プロセスの自動化を簡単に実現できるようにします。
Salesforce MCP(Model Context Protocol)サーバーは、AIアシスタントや大規模言語モデル(LLM)がSalesforceデータへ直接アクセスできるようにするコネクタです。Salesforceが提供する豊富なAPI群を公開することで、SOQLによるデータベースクエリ、SOSLを使った検索、メタデータの取得、レコード管理、ToolingやREST APIリクエストの実行などの開発ワークフローを実現します。これにより、AIクライアントとSalesforceの連携が効率化され、開発者やAIエージェントは業務プロセスの自動化、インサイト抽出、Salesforceリソースのプログラムによる管理が可能となります。SalesforceデータやサービスをAI駆動のワークフローで利用できるため、生産性が大幅に向上します。
リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。
利用可能なドキュメント内に「MCPリソース」の具体的な列挙はありません。
uvx
とMCP Salesforceコネクタがインストールされていることを確認します。
Windsurfの構成ファイル(例:windsurf_config.json
)を開きます。
mcpServers
セクションにSalesforce MCPサーバーを追加します:
{
"mcpServers": {
"salesforce": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-salesforce-connector",
"salesforce"
],
"env": {
"SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
"SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
}
}
}
}
構成を保存し、Windsurfを再起動します。
テスト用のSalesforceクエリを実行してセットアップを確認します。
注:Salesforce認証情報は必ず環境変数で安全に管理してください。
uvx
をインストールし、MCP Salesforceコネクタが利用可能であることを確認します。
claude_desktop_config.json
を編集します。
mcpServers
の下に下記を追加します:
{
"mcpServers": {
"salesforce": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-salesforce-connector",
"salesforce"
],
"env": {
"SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
"SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
}
}
}
}
変更を保存してClaudeを再起動します。
SOQLクエリを実行し、サーバーへの接続を確認します。
注:Salesforce認証情報は上記のように環境変数で管理してください。
uvx
とSalesforce MCPコネクタをインストールします。
Cursor MCP構成ファイルにアクセスします。
mcpServers
セクションにSalesforceサーバーを追加します:
{
"mcpServers": {
"salesforce": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-salesforce-connector",
"salesforce"
],
"env": {
"SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
"SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
}
}
}
}
保存してCursorを再起動します。
サンプルのSalesforce操作でテストします。
注:APIキーも上記のように環境変数で安全に管理してください。
必要なもの(uvx
とコネクタパッケージ)をインストールします。
Cline MCP構成ファイルを編集します。
以下の構成を挿入します:
{
"mcpServers": {
"salesforce": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"mcp-salesforce-connector",
"salesforce"
],
"env": {
"SALESFORCE_ACCESS_TOKEN": "SALESFORCE_ACCESS_TOKEN",
"SALESFORCE_INSTANCE_URL": "SALESFORCE_INSTANCE_URL"
}
}
}
}
Clineを再起動し、サーバーが有効になっていることを確認します。
基本的なSalesforce REST APIコールで動作を検証します。
注:「env」セクションで必ず認証情報を環境変数で安全に管理してください。
{
"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"
}
}
}
}
FlowHuntでのMCP利用方法
FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。
MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSONフォーマットを使ってMCPサーバー情報を入力します:
{
"salesforce": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのツール・機能すべてを利用可能になります。「salesforce」の部分は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。
セクション | 有無 | 詳細・備考 |
---|---|---|
概要 | ✅ | README.mdに説明あり |
プロンプト一覧 | ⛔ | 明示的なプロンプトテンプレートなし |
リソース一覧 | ⛔ | MCP「リソース」列挙なし |
ツール一覧 | ✅ | README.mdにツール機能記載 |
APIキーの安全な管理 | ✅ | 環境変数の利用例あり |
サンプリングサポート(評価上重要度低) | ⛔ | 記載なし |
上記の表から、Salesforce MCPサーバーはセットアップ手順やツール解説が充実しており、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブ、サンプリング関連の記載はありません。開発者向けに認証・構成が明確であり、MCP標準においても十分な選択肢と言えます。
ライセンスあり | ✅ (MIT) |
---|---|
ツールあり | ✅ |
フォーク数 | 37 |
スター数 | 96 |
Salesforce MCPサーバーは、AIエージェントや大規模言語モデルがSalesforceに直接アクセスできるようにするコネクタです。データのクエリ、レコード管理、メタデータ取得、APIリクエストの実行などの機能を提供し、Salesforce内での自動化や高度なワークフローを実現します。
SOQLクエリの実行、SOSL検索、Salesforceオブジェクトのメタデータ取得、レコード(作成・更新・削除)管理、ToolingやApex REST APIリクエストの実行、カスタムAPI統合のオーケストレーションなど、すべてプログラムやAIエージェントから操作できます。
SalesforceのアクセストークンやインスタンスURLなどの機密情報は、常に環境変数を使って保存してください。ドキュメントにあるMCPサーバーセットアップ例のように設定すれば、セキュリティとコンプライアンスが保たれます。
現時点でSalesforce MCPサーバーには明示的なプロンプトテンプレートやリソースプリミティブ一覧はありません。主な用途は開発・自動化向けのツールベースAPI・データアクセスとなっています。
Salesforce管理者、開発者、そしてSalesforceデータやメタデータ、オートメーション機能に直接アクセスするAIワークフローを構築したい方に最適です。
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