Onboard MCP

公式

AIアシスタントをOnboardに接続し、ライブのオンボーディングプロジェクトを監視、ブロックされたタスクやリスクを可視化、顧客メールの下書き作成、ロールベースのアクセスとプレビュー優先の安全性でタスクを実行できます。

onboard.io で表示

Onboard MCPで何ができますか？

  • 朝のスタンドアップ概要 — 「今日注意が必要なプロジェクトは？」と尋ね、list_active_projects、find_blocked_tasks、summarize_onboarding_status を使って短い概要を取得します。

  • QBRおよび役員向け準備 — 外部検証の前に、get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context、identify_project_risks を使ってKPIの健全性とアカウントリスクを取得します。

  • 通話後のフォローアップ — recommend_next_steps、create_tasks（プレビュー）、draft_customer_email を使ってメモをタスクやドラフトにマッピングし、レビュー後にのみ適用します。

  • ローンチ週間の追跡 — get_project_context、find_blocked_tasks、assign_owner を使って、スタンドアップやロールアップ用にブロッカーと担当者を明らかにします。

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MCP ガイド

MCPカスタマーサクセス MCP とカスタマーオンボーディング AIMCP 入門MCP セットアップOnboard MCP への接続セキュリティと権限 (MCP)MCP ツール、プロンプト、およびディスカバリーMCP ユースケース — AI エージェントワークフロー例自動化プラットフォームと MCPOttie — ChatGPT / Codex ペット

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MCP

Onboard の Model Context Protocol — カスタマーサクセスとオンボーディングのための運用 AI。ホステッドツール、プロンプト、デスクトップクライアントセットアップを提供します。

ライブの Onboard データ上で動作する運用 AI

MCP

Claude、Amazon Quick、Cursor、その他の MCP クライアントを一度接続すれば、あなたのチームが既に Onboard で管理している同じプロジェクトや顧客に対して、質問したり、ブリーフィングを実行したり、更新を下書き作成したりできます。

Model Context Protocol (MCP) により、AI アシスタントはオンボーディングと CS オペレーション内で動作できるようになります。これは別個のチャットボットとしてではなく、あなたの API キーまたはサインインユーザーと同じ権限でプロジェクト、タスク、KPI、ディスカッション、顧客コンテキストを読み取るコパイロットとして機能します。

Onboard は MCP を https://rest.onboard.io/mcp/… でホストしています。アシスタントはインテントベースのツールを発見し、自然言語または構造化された引数でそれらを呼び出し、ID、信頼度、推奨される次のステップを含むアクション対応の回答を受け取ります。書き込みツールはデフォルトでプレビューモードになります。顧客向けの変更は人間が承認します。

検索志向の概要 (カスタマーサクセス MCP、カスタマーオンボーディング自動化、クライアントオンボーディング AI エージェント) については、カスタマーサクセス MCP とカスタマーオンボーディング AI を参照してください。

チームがこれで何をするか

1つの狭いジョブから始め、1週間で価値を証明し、その後フォーカスされたエージェントを追加します。

朝のスタンドアップ

"今日注意が必要なプロジェクトは？" と尋ねます。list_active_projects、find_blocked_tasks、summarize_onboarding_status などのツールが短いブリーフィングを返します。ダッシュボードへのエクスポートは不要です。

QBR / 幹部向け準備

get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context、identify_project_risks を使用して KPI 健全性とアカウントリスクを取得します。外部に送信する前に検証します。

通話後のフォローアップ

recommend_next_steps、create_tasks (プレビュー)、draft_customer_email を介してメモをタスクと下書きにマッピングします。レビュー後にのみコメントや更新を適用します (apply=true)。

ローンチ週

get_project_context、find_blocked_tasks、assign_owner を使用して、スタンドアップや金曜日のロールアップのために、ブロッカーとその担当者を明らかにします。

ガードレール

  • 人間による確認 — AI が下書きを作成し、人間が Onboard で顧客向けの変更をコミットします。
  • 最小限のデータ — 機密性の高い顧客テキストをプロンプトに貼り付ける代わりに、ID とツールバッキングされたフィールドを優先します。

提供される機能

機能意味
ワークフローツールREST パスを知らなくても、顧客を検索し、ステータスを要約し、KPI を一覧表示し、ブロッカーを見つけ、更新を下書き作成できます。
書き込み前プレビュー作成、コメント、更新はデフォルトでプレビューになります。準備ができたら apply=true を設定します。
ホステッド MCP (HTTP/SSE)リモートクライアントを https://rest.onboard.io/mcp/sse に接続します (MCP セットアップ)。
API キーまたは OAuthほとんどのデスクトップは API キーを使用します。Claude カスタムコネクタはユーザーごとの OAuth を使用します (接続)。
[API] ツールAPI リファレンスを参照し、必要に応じて read_api_request / write_api_request を使用します。
プロンプトとリソース組み込みのプレイブックとコンテキストスキーマ — MCP ツール、プロンプト、およびディスカバリーを参照してください。

製品用語: 顧客には Project と言います。OpenAPI はフィルター用にタグ Map を引き続き使用します (入門)。

展開

  1. 1つのクライアントを選ぶ — Claude Desktop、Amazon Quick、または Cursor (すべてのクライアント)。
  2. 1つの API キーまたは OAuth コネクタ — セキュリティと権限 (MCP)。
  3. 1つのエージェント、1つのジョブ — 最初のワークフローが定着したら拡大します (MCP ユースケース — AI エージェント)。
  4. 人間によるゲート — 顧客に表示される送信前に、Onboard で確認します。

パイプラインには REST やウェブフックと併せて MCP を使用します。Zapier/Make/n8n/Workato については、自動化プラットフォームと MCP を参照してください。

学習パス

  1. MCP 入門 — 概念と Projects 対 Map
  2. MCP セットアップ — 本番 URL と API キー
  3. Onboard MCP への接続 — OAuth、Inspector、クライアント ID
  4. セキュリティと権限 (MCP) — 誰がアクセスできるか
  5. MCP ツール、プロンプト、およびディスカバリー — 完全なカタログ
  6. MCP ユースケース — AI エージェント · ワークフロー例
  7. MCP デスクトップクライアント — クライアントごとのガイド

関連: カスタマーサクセス MCP ハブ · Ottie ペット · セキュリティチェックリスト · API リファレンス

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良い悪い

カスタマーサクセス MCP とカスタマーオンボーディング AIOnboard MCP をカスタマーサクセス、カスタマーオンボーディング自動化、およびクライアントオンボーディング AI エージェントに活用 — Claude、ChatGPT、Cursor などからライブのプロジェクト、ブロッカー、KPI、安全な書き込みが可能です。

このページの内容

チームがこれで何をするかガードレール提供される機能展開学習パス

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