Onboard MCP

官方

将您的AI助手连接到Onboard,以监控实时入职项目,发现受阻任务和风险,起草客户邮件,并通过基于角色的访问和预览优先的安全性对任务采取行动。

你可以用 Onboard MCP 做什么?

  • 晨间站会简报 — 询问“今天有哪些项目需要关注?”以通过 list_active_projects、find_blocked_tasks 和 summarize_onboarding_status 获取简短简报。
  • 季度业务回顾与高管准备 — 在外部验证之前,使用 get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context 和 identify_project_risks 拉取 KPI 健康状况和账户风险。
  • 通话后跟进草拟 — 通过 recommend_next_steps、create_tasks(预览)和 draft_customer_email 将笔记映射为任务并草拟客户邮件,发送前需经人工批准。
  • 发布周障碍分类 — 使用 get_project_context、find_blocked_tasks 和 assign_owner 为站会和汇总会议呈现障碍并指定负责人。

文档

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MCP 客户成功 MCP 与客户引导 AI MCP 简介 MCP 设置 连接到 Onboard MCP 安全与权限(MCP) MCP 工具、提示词与发现 MCP 用例 — AI 代理 示例工作流 自动化平台与 MCP Ottie — ChatGPT / Codex 宠物

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MCP

Onboard 的模型上下文协议 — 面向客户成功与引导的运营 AI,提供托管工具、提示词和桌面客户端设置。

基于实时 Onboard 数据的运营 AI

MCP

只需连接一次 Claude、Amazon Quick、Cursor 或其他 MCP 客户端,即可针对团队在 Onboard 中已管理的相同项目和客户提出问题、运行简报并起草更新。

模型上下文协议(MCP) 让 AI 助手能够在你的引导和客户成功运营内部工作——不是作为独立的聊天机器人,而是作为副驾驶,能够读取项目、任务、KPI、讨论和客户上下文,并拥有与你的 API 密钥或已登录用户相同的权限。

Onboard 在 https://rest.onboard.io/mcp/… 托管 MCP。助手可以发现基于意图的工具,使用自然语言或结构化参数调用它们,并接收带有 ID、置信度和建议下一步操作的、可直接行动的答案。写入工具默认使用预览模式;面向客户的更改需由人工批准。

如需面向搜索的概览(客户成功 MCP、客户引导自动化、客户引导 AI 代理),请参阅 客户成功 MCP 与客户引导 AI。

团队用它做什么

从一个狭窄的任务开始,在一周内证明价值,然后添加专注的代理。

晨间站会

询问*“哪些项目今天需要关注?”* 诸如 list_active_projects、find_blocked_tasks 和 summarize_onboarding_status 之类的工具会返回一份简短简报——无需导出仪表板。

QBR / 高管准备

使用 get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context 和 identify_project_risks 拉取 KPI 健康度和账户风险。在对外发送前进行验证。

通话后跟进

通过 recommend_next_steps、create_tasks(预览)和 draft_customer_email 将笔记映射到任务和草稿。仅在审核后应用评论或更新(apply=true)。

上线周

使用 get_project_context、find_blocked_tasks 和 assign_owner 为站会和周五汇总揭示阻塞项和负责人。

护栏

  • 人在回路中 — AI 起草;人工在 Onboard 中提交面向客户的更改。
  • 最少数据 — 优先使用 ID 和工具支持的字段,而不是将敏感的客户文本粘贴到提示词中。

你获得什么

能力含义
工作流工具搜索客户、汇总状态、列出 KPI、查找阻塞项、起草更新——无需 REST 路径。
写入前预览创建、评论和更新默认使用预览模式;准备就绪时设置 apply=true。
托管 MCP(HTTP/SSE)将远程客户端连接到 https://rest.onboard.io/mcp/sse(MCP 设置)。
API 密钥或 OAuth大多数桌面客户端使用 API 密钥;Claude 自定义连接器使用按用户的 OAuth(连接)。
[API] 工具浏览 API 参考,然后在需要时使用 read_api_request / write_api_request。
提示词与资源内置剧本和上下文模式——请参阅 MCP 工具、提示词与发现。

产品语言: 对客户说 Project;OpenAPI 仍使用标签 Map 进行筛选(简介)。

部署

  1. 选择一个客户端 — Claude Desktop、Amazon Quick 或 Cursor(所有客户端)。
  2. 一个 API 密钥或 OAuth 连接器 — 安全与权限(MCP)。
  3. 一个代理,一个任务 — 在第一个工作流稳定后扩展(MCP 用例 — AI 代理)。
  4. 人工门控 — 在 Onboard 中确认后再进行面向客户的发送。

将 MCP 与 REST 和 Webhook 一起用于管道;有关 Zapier/Make/n8n/Workato,请参阅 自动化平台与 MCP。

学习路径

  1. MCP 简介 — 概念以及 Projects 与 Map
  2. MCP 设置 — 生产 URL 和 API 密钥
  3. 连接到 Onboard MCP — OAuth、Inspector、Client ID
  4. 安全与权限(MCP) — 谁可以访问
  5. MCP 工具、提示词与发现 — 完整目录
  6. MCP 用例 — AI 代理 · 示例工作流
  7. MCP 桌面客户端 — 各客户端指南

另请参阅:客户成功 MCP 中心 · Ottie 宠物 · 安全清单 · API 参考

这份指南怎么样?

好 差

客户成功 MCP 与客户引导 AI 使用 Onboard MCP 实现客户成功、客户引导自动化和客户引导 AI 代理——来自 Claude、ChatGPT、Cursor 等的实时项目、阻塞项、KPI 和安全写入。

本页内容

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