Onboard MCP

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Conecta tu asistente de IA a Onboard para monitorear proyectos de onboarding en vivo, identificar tareas bloqueadas y riesgos, redactar correos electrónicos a clientes y tomar acciones sobre tareas con acceso basado en roles y seguridad basada en vista previa.

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¿Qué puedes hacer con Onboard MCP?

Buscar clientes y cuentas — encontrar registros de clientes y detalles de cuentas mediante herramientas de búsqueda basadas en intenciones.
Listar proyectos de incorporación activos — recuperar proyectos actuales y sus estados mediante list_projects.
Resumir el estado de incorporación — obtener un resumen de alto nivel de la posición del cliente en su proceso de incorporación.
Cargar paneles de KPI — extraer métricas clave y datos del panel con get_kpi_dashboard.
Encontrar bloqueos y publicar actualizaciones — identificar elementos estancados y redactar o publicar comentarios usando post_comment.
Ejecutar solicitudes API sin procesar — realizar llamadas REST arbitrarias a través de run_api_request cuando las herramientas basadas en intenciones no cubren una necesidad específica.

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MCP

Protocolo de Contexto de Modelo — conecta asistentes de IA y clientes de escritorio a Onboard.

Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto para conectar asistentes de IA a herramientas y datos. Onboard expone MCP para que tu equipo pueda usar IA operativa para copilotos de incorporación, coordinación de lanzamientos y flujos de trabajo de soporte, no solo chat genérico.

Qué obtienes

Herramientas de flujo de trabajo basadas en intención — Busca clientes, lista proyectos activos, resume el estado de incorporación, carga paneles de KPI, encuentra bloqueadores, redacta actualizaciones y previsualiza escrituras, sin necesidad de crear llamadas REST manualmente.
Herramientas [API] seleccionadas — Exploración, explicación y run_api_request completas de OpenAPI cuando necesites rutas sin procesar.
MCP alojado (HTTP) para clientes que admiten MCP remoto sobre HTTP, usando sesiones de larga duración (por ejemplo, Eventos Enviados por el Servidor) y JSON-RPC como se documenta en Configuración de MCP.
OAuth o clave API — Los conectores personalizados de Claude pueden iniciar sesión por usuario; la mayoría de los clientes de escritorio usan una clave API desde Integraciones → API.
Servidor stdio local opcional para flujos de trabajo de ingeniería (por ejemplo, ejecutar python -m onboard_mcp.server en un entorno seguro). Envía un correo a support@onboard.io para confirmar si esto está habilitado para tu instancia.

Seguridad y acceso

Las llamadas MCP son tan seguras como las credenciales y la red que uses. Trata MCP como cualquier superficie de integración privilegiada:

Usa claves API y secretos solo donde tu política de seguridad lo permita y rótalos con la misma frecuencia que otras claves de producción.
Prefiere configuraciones del lado del servidor o de escritorio controlado en lugar de pegar claves en herramientas no confiables.

Para un contexto más amplio de confianza y cumplimiento, consulta Cumplimiento y confianza. Para verificaciones operativas antes de la puesta en marcha, consulta la Lista de verificación de seguridad. Para saber cómo funcionan las claves API con Onboard, consulta Autenticación.

Ruta de aprendizaje (plan de estudios)

MCP para equipos de cliente — características, qué hacen los equipos a diario, implementación (comienza aquí para las partes interesadas del negocio)
Introducción a MCP — qué es MCP y cómo lo usa Onboard
Configuración de MCP — URLs de producción, clave API, autenticación
Conexión a Onboard MCP — cómo conectar clientes, OAuth vs clave API, Inspector MCP, ID de cliente desde Integraciones → MCP
Seguridad y permisos (MCP) — claves, arrendamiento, revisiones
Ejemplos de flujos de trabajo con IA — informe diario, preparación de QBR, seguimiento, semana de lanzamiento
Casos de uso de MCP — Agentes de IA — Jefe de Gabinete, configuración, incorporación, revisión, informes, oportunidad y agentes de riesgo
Manual de Agente MCP (ingenieros): en el repositorio de la API, docs/api/mcp-agent-tool-playbook.md y .cursor/skills/onboard-agent-* mapean cada persona al flujo de trabajo y las herramientas [API] (incluyendo browse_inbox, list_projects, get_kpi_dashboard y post_comment).
Flujos de trabajo de ejemplo — revisión de liderazgo, coordinación de lanzamiento, seguimiento de reuniones
Plataformas de automatización y MCP — Zapier, Make, n8n, Workato vs MCP
Clientes de escritorio MCP — guías de configuración por cliente (Claude, Quick, Cursor, …)

Aspectos destacados de la configuración

MCP en Amazon Quick — configuración de Quick campo por campo con una captura de pantalla.
MCP en OpenAI Agent Builder — nodo de herramienta MCP, + Servidor y autenticación con clave API para flujos de trabajo.

Documentos relacionados

Lista de verificación de seguridad — claves, webhooks, higiene de MCP
Reglas del asistente de IA — paquetes de reglas copiables para Cursor, Claude, Windsurf y Paperclip al construir contra la API REST.
API REST de Onboard — URLs base, autenticación y comportamiento de la API que sustentan las herramientas respaldadas por MCP.

¿Cómo es esta guía?

BuenaMala

MCP para equipos de clienteQué es Onboard MCP, qué características expone y cómo lo usan a diario los equipos de CS e incorporación.

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Qué obtienes Seguridad y acceso Ruta de aprendizaje (plan de estudios)Aspectos destacados de la configuración Documentos relacionados

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