Salesforce MCP 서버

“Salesforce” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Salesforce MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Salesforce(가장 널리 사용되는 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼 중 하나) 간의 원활한 통합을 지원하는 도구입니다. MCP를 활용하여, 이 서버는 이메일 발송이나 Apex 코드 배포 등 Salesforce의 기능과 AI 기반 워크플로우가 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다. 이러한 직접적인 연결은 개발자와 AI 클라이언트가 다양한 Salesforce 작업을 자동화하고, 비즈니스 프로세스를 간소화하며, 대규모 언어 모델을 Salesforce의 중요한 엔터프라이즈 데이터 및 액션과 연결해 생산성을 높일 수 있게 해줍니다. 이 서버는 Salesforce 활용을 AI 기반 자동화로 확장하고자 하는 개발자 및 조직에 특히 유용하며, 수작업을 줄이고 도구 간 전환의 번거로움을 최소화합니다.

프롬프트 목록

저장소 파일 또는 README에 명시적으로 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일 또는 README에 명시적으로 설명된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 이메일 발송: MCP 도구를 통해 서버(및 AI 클라이언트)가 Salesforce를 사용해 이메일을 보낼 수 있습니다.
• Apex 코드 배포: Salesforce 조직에 Apex 코드를 프로그래밍 방식으로 배포할 수 있는 기능을 제공합니다.

도구 메서드 및 파라미터에 대한 추가 정보는 저장소 파일 또는 README에 문서화되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Salesforce 이메일 자동화: Salesforce를 통해 고객 또는 내부 이메일을 프로그래밍 방식으로 자동 발송하여 커뮤니케이션의 수작업 단계를 줄입니다.
• Apex 코드 배포: AI 워크플로우에서 직접 Salesforce에 맞춤 비즈니스 로직을 빠르게 반복 개발 및 배포하여 개발 속도를 높일 수 있습니다.
• AI 기반 CRM 자동화: AI 어시스턴트가 반복적인 Salesforce 작업(예: 알림 발송, 레코드 업데이트 등)을 자동화하여 인적 자원을 절약합니다.
• 영업팀을 위한 AI 지원 강화: Salesforce 내에서 AI 기반의 제안이나 액션을 통합하여 의사결정 및 반응 속도를 높입니다.
• 워크플로우 통합: Salesforce 프로세스를 더 넓은 엔터프라이즈 자동화 흐름에 연결하여, 플랫폼 간 데이터와 액션의 원활한 공유가 가능합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소 내 Windsurf에 대한 별도의 설정 방법이나 구성 예시가 제공되지 않습니다.

Claude

1. 사전 준비: Node.js와 npm(또는 yarn)이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 의존성 설치:

   npm install
   

3. Salesforce 자격 증명 구성: README에 안내된 대로 utils/credentials.js 파일을 생성하세요.
4. 구성 업데이트: 제공된 claude_desktop_config.json을 템플릿으로 사용하세요.
5. 서버 실행:

   node server.js
   

6. 샘플 JSON 구성(claude_desktop_config.json에서 발췌):

   {
     "mcpServers": {
       "salesforce": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/your/server.js"
         ],
         "env": {
           "SALESFORCE_USERNAME": "your_username",
           "SALESFORCE_CLIENT_ID": "your_clientid",
           "SALESFORCE_PRIVATE_KEY_PATH": "/path/to/private.key"
         }
       }
     }
   }
   

7. API 키 보안: 위의 env 섹션처럼 환경 변수를 활용하여 안전하게 관리하세요.

Cursor

저장소 내 Cursor에 대한 별도의 설정 방법이나 구성 예시가 제공되지 않습니다.

Cline

저장소 내 Cline에 대한 별도의 설정 방법이나 구성 예시가 제공되지 않습니다.

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서, 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 사용할 수 있으며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “salesforce"라는 이름은 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, URL도 본인 MCP 서버 URL로 교체해야 합니다.

개요

Roots 지원 여부: 문서화되어 있지 않음
샘플링 지원 여부: 문서화되어 있지 않음

두 표를 종합하면, Salesforce MCP 서버는 기본적이지만 유용한 Salesforce 통합 도구를 제공하며, Claude 및 일반 Node 환경에 대한 설정 방법이 명확합니다. 다만, 문서(특히 프롬프트/리소스)는 부족하고, 여러 플랫폼이나 고급 MCP 기능에 대한 지원은 상세히 다루지 않았습니다. 현재 정보 기준으로 이 MCP 서버 통합의 완성도 및 사용성을 5/10으로 평가합니다.

MCP 점수