Onboard MCP Server

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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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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 — Buscar clientes, listar proyectos activos, resumir el estado de incorporación, cargar paneles de KPI, encontrar bloqueos, redactar actualizaciones y previsualizar escrituras, sin necesidad de crear llamadas REST manualmente.
  • Herramientas [API] seleccionadas — Exploración completa de OpenAPI, explicación y run_api_request 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 [email protected] 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)

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

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