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。

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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？」と尋ねて、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作成 — recommend_next_steps、create_tasks（プレビュー）、draft_customer_email を使ってメモをタスクにマッピングし、顧客メールを作成します。送信前に人間の承認が必要です。
  • ローンチ週のブロッカー整理 — get_project_context、find_blocked_tasks、assign_owner を使ってブロッカーを表面化し、オーナーを割り当てて、スタンドアップやロールアップに備えます。

ドキュメント

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検索⌘``K Onboard MCP MCPガイド

MCP Customer Success MCP & Customer Onboarding AI MCP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、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MCP Ottie — ChatGPT / Codexペット

デスクトップクライアント

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MCP

Onboard向け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。ホスト型ツール、プロンプト、デスクトップクライアントセットアップを備えています。

ライブなOnboardデータ上の運用AI

MCP

Claude、Amazon Quick、Cursor、その他のMCPクライアントに一度接続するだけで、チームがすでに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、ブリーフの実行、更新ドラフトの作成ができます。

Model Context Protocol（MCP） により、AIアシスタントはオンボーディングおよびCS運用の内部で動作します。独立したチャットボットではなく、APIキーまたはサインイン済み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。アシスタントは意図ベースのツールをディスカバーし、自然言語または構造化引数で呼び出し**、ID、信頼度、推奨される次のステップを含むアクション準備済み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に設定されており、顧客向けの変更は人間が承認します。

検索指向の概要（Customer Success MCP、顧客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、Customer Success MCP & Customer Onboarding AIを参照してください。

チームがこれでできること

1つの狭いタスクから始め、1週間で価値を証明し、その後フォーカスし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、ダッシュボードのエクスポートなしで短いブリーフを返します。

QBR / 役員向け準備

get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context、identify_project_risksでKPIヘルスとアカウントリスクを取得します。外部送信前に検証します。

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ドラフト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**でブロッカーと担当者を可視化し、スタンドアップや金曜のロールアップに使用します。

ガードレール

  • 人間がループ内にいる — AIがドラフトを作成し、顧客向けの変更は人間がOnboardでコミットします。
  • 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のではなく、IDとツールバックのフィールドを優先します。

提供内容

機能意味
ワークフローツールRESTパスなしで顧客検索、ステータス要約、KPI一覧、ブロッカー検出、更新ドラフト作成が可能。
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設定。準備ができたらapply=trueを設定します。
ホスト型MCP（HTTP/SSE）リモートクライアントをhttps://rest.onboard.io/mcp/sseに接続（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。ClaudeカスタムコネクタはユーザーごとのOAuthを使用（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。
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、ディスカバリーを参照。

製品用語: 顧客にはProjectと表記。OpenAPIではフィルター用にタグ**Map**を引き続き使用（入門）。

展開

  1. 1つのクライアントを選択 — Claude Desktop、Amazon Quick、またはCursor（全クライアント）。
  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つのタスク — 最初のワークフローが定着したら拡張（MCPユースケース — AIエージェント）。
  4. 人間のゲート — 顧客に表示される送信前にOnboardで確認。

パイプラインにはRESTおよびWebhookと併用してMCPを使用。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。

学習パス

  1. MCP入門 — 概念とProjects vs 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、Client 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、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 — クライアント別ガイド

関連: Customer Success 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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Customer Success MCP & Customer Onboarding AI Onboard MCPをカスタマーサクセス、顧客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エージェントに使用 — Claude、ChatGPT、Cursorなどからのライブプロジェクト、ブロッカー、KPI、安全な書き込み。

このページの内容

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