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Conecte seu assistente de IA ao Onboard para monitorar projetos de onboarding ao vivo, identificar tarefas bloqueadas e riscos, redigir e-mails para clientes e agir em tarefas com acesso baseado em funções e segurança com pré-visualização.

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Model Context Protocol — conecte assistentes de IA e clientes desktop ao Onboard.

Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto para conectar assistentes de IA a ferramentas e dados. O Onboard expõe o MCP para que sua equipe possa usar IA operacional para copilotos de onboarding, coordenação de lançamentos e fluxos de trabalho de suporte — não apenas chat genérico.

O que você obtém

  • Ferramentas de fluxo de trabalho baseadas em intenção — Pesquise clientes, liste projetos ativos, resuma o status de onboarding, carregue painéis de KPI, encontre bloqueios, elabore atualizações e visualize escritas — sem precisar criar chamadas REST manualmente.
  • Ferramentas [API] com curadoria — Navegação completa pela OpenAPI, explicação e run_api_request quando você precisar de rotas brutas.
  • MCP hospedado (HTTP) para clientes que suportam MCP remoto via HTTP, usando sessões de longa duração (por exemplo, Server-Sent Events) e JSON-RPC, conforme documentado em Configuração do MCP.
  • OAuth ou chave de API — Conectores personalizados do Claude podem autenticar por usuário; a maioria dos clientes desktop usa uma chave de API de Integrações → API.
  • Servidor stdio local opcional para fluxos de trabalho de engenharia (por exemplo, executando python -m onboard_mcp.server em um ambiente seguro). Envie um e-mail para [email protected] para confirmar se isso está habilitado para seu tenant.

Segurança e acesso

As chamadas MCP são tão seguras quanto as credenciais e a rede que você usa. Trate o MCP como qualquer superfície de integração privilegiada:

  • Use chaves de API e segredos apenas onde sua política de segurança permitir e faça a rotação deles no mesmo cronograma das outras chaves de produção.
  • Prefira configurações do lado do servidor ou desktop controlado em vez de colar chaves em ferramentas não confiáveis.

Para um contexto mais amplo de confiança e conformidade, consulte Conformidade e confiança. Para verificações operacionais antes da ativação, consulte a Lista de verificação de segurança. Para saber como as chaves de API funcionam com o Onboard, consulte Autenticação.

Trilha de aprendizado (currículo)

  1. MCP para equipes de clientes — recursos, o que as equipes fazem no dia a dia, implementação (comece aqui para stakeholders de negócios)
  2. Introdução ao MCP — o que é MCP e como o Onboard o utiliza
  3. Configuração do MCP — URLs de produção, chave de API, autenticação
  4. Conectando ao Onboard MCP — como conectar clientes, OAuth vs chave de API, MCP Inspector, ID do cliente em Integrações
  5. Segurança e permissões (MCP) — chaves, tenancy, revisões
  6. Exemplos de fluxo de trabalho com IA — briefing diário, preparação para QBR, acompanhamento, semana de lançamento
  7. Casos de uso do MCP — Agentes de IA — Chefe de Gabinete, configuração, onboarding, revisão, relatórios, agentes de oportunidade e risco
  8. Manual do agente MCP (engenheiros): no repositório da API, docs/api/mcp-agent-tool-playbook.md e .cursor/skills/onboard-agent-* mapeiam cada persona para fluxo de trabalho e ferramentas [API] (incluindo browse_inbox, list_projects, get_kpi_dashboard e post_comment).
  9. Fluxos de trabalho de exemplo — revisão de liderança, coordenação de lançamento, acompanhamento de reunião
  10. Plataformas de automação e MCP — Zapier, Make, n8n, Workato vs MCP
  11. Clientes desktop MCP — guias de configuração por cliente (Claude, Quick, Cursor, …)

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O que você obtémSegurança e acessoTrilha de aprendizado (currículo)Destaques da configuraçãoDocumentos relacionados

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