Onboard MCP

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將您的AI助手連接到Onboard，以監控即時入職專案、呈現受阻任務與風險、草擬客戶郵件，並透過基於角色的存取與預覽優先的安全機制執行任務操作。

造訪 onboard.io試用此 MCP贊助

你可以用 Onboard MCP 做什麼？

晨間站立會議簡報 — 詢問「今天有哪些專案需要注意？」以透過 list_active_projects、find_blocked_tasks 和 summarize_onboarding_status 取得簡短摘要。
季度業務回顧與高階主管準備 — 在外部驗證前，使用 get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context 和 identify_project_risks 提取 KPI 健康度與帳戶風險。
通話後續追蹤草擬 — 透過 recommend_next_steps、create_tasks（預覽）和 draft_customer_email 將筆記對應到任務並草擬客戶電子郵件，寄出前需經人工核准。
上線週阻礙排除 — 使用 get_project_context、find_blocked_tasks 和 assign_owner 找出阻礙並指派負責人，以供站立會議與彙總報告使用。

文件

Platform

搜尋⌘``K Onboard MCP MCP 指南

MCP 客戶成功 MCP 與客戶入職 AI MCP 簡介 MCP 設定連線至 Onboard MCP 安全性與權限（MCP） MCP 工具、提示詞與探索 MCP 使用案例 — AI 代理範例工作流程自動化平台與 MCP Ottie — ChatGPT / Codex 寵物

桌面用戶端

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MCP

Onboard 的 Model Context Protocol — 為客戶成功與入職提供營運 AI，包含託管工具、提示詞與桌面用戶端設定。

在即時 Onboard 資料上執行營運 AI

MCP

只需連線 Claude、Amazon Quick、Cursor 或其他 MCP 用戶端一次，即可針對團隊在 Onboard 中已管理的相同專案與客戶提出問題、執行簡報與草擬更新。

Model Context Protocol（MCP） 讓 AI 助理能在你的入職與客戶成功營運中運作——不是作為獨立的聊天機器人，而是作為能讀取專案、任務、KPI、討論與客戶情境的副駕駛，並具備與你的 API 金鑰或已登入使用者相同的權限。

Onboard 在 https://rest.onboard.io/mcp/… 託管 MCP。助理能探索以意圖為基礎的工具、以自然語言或結構化引數呼叫這些工具，並接收包含 ID、信心度與建議後續步驟的可行答案。寫入工具預設為預覽；人為審核後才會提交對客戶可見的變更。

如需以搜尋為導向的總覽（客戶成功 MCP、客戶入職自動化、客戶入職 AI 代理），請參閱客戶成功 MCP 與客戶入職 AI。

團隊用它做什麼

從一個狹窄的工作開始，在一週內證明價值，然後新增專注的代理。

早晨站會

詢問*「哪些專案今天需要關注？」* 像是 list_active_projects、find_blocked_tasks 與 summarize_onboarding_status 等工具會回傳簡短摘要——無需匯出儀表板。

QBR / 主管簡報準備

使用 get_kpi_dashboard、get_customer_workspace_context 與 identify_project_risks 擷取 KPI 健康度與帳戶風險。在對外發送前先驗證。

通話後跟進

透過 recommend_next_steps、create_tasks（預覽）與 draft_customer_email 將筆記對應至任務與草稿。僅在審核後套用評論或更新（apply=true）。

上線週

使用 get_project_context、find_blocked_tasks 與 assign_owner 為站會與週五總結找出阻礙與負責人。

護欄

人為介入 — AI 草擬；人為在 Onboard 中提交對客戶可見的變更。
最少資料 — 偏好使用 ID 與工具支援的欄位，而非將敏感的客戶文字貼入提示詞。

你獲得什麼

能力	意義
工作流程工具	搜尋客戶、摘要狀態、列出 KPI、找出阻礙、草擬更新——無需 REST 路徑。
寫入前預覽	建立、評論與更新預設為預覽；準備就緒時設定 `apply=true`。
託管 MCP（HTTP/SSE）	將遠端用戶端連線至 `https://rest.onboard.io/mcp/sse`（MCP 設定）。
API 金鑰或 OAuth	大多數桌面用戶端使用 API 金鑰；Claude 自訂連接器使用每位使用者的 OAuth（連線）。
`[API]` 工具	瀏覽 API 參考，然後在需要時使用 `read_api_request` / `write_api_request`。
提示詞與資源	內建劇本與情境結構——請參閱 MCP 工具、提示詞與探索。

產品語言： 對客戶說 Project；OpenAPI 仍使用標籤 Map 作為篩選器（簡介）。

部署

選擇一個用戶端 — Claude Desktop、Amazon Quick 或 Cursor（所有用戶端）。
一個 API 金鑰或 OAuth 連接器 — 安全性與權限（MCP）。
一個代理、一個工作 — 在第一個工作流程穩定後再擴展（MCP 使用案例 — AI 代理）。
人為關卡 — 在對客戶可見的發送前，於 Onboard 中確認。

將 MCP 與 REST 和 Webhook 並用於管線；如需 Zapier/Make/n8n/Workato，請參閱自動化平台與 MCP。

學習路徑

MCP 簡介 — 概念與 Projects 對比 Map
MCP 設定 — 正式環境 URL 與 API 金鑰
連線至 Onboard MCP — OAuth、Inspector、Client ID
安全性與權限（MCP） — 誰能存取
MCP 工具、提示詞與探索 — 完整目錄
MCP 使用案例 — AI 代理 · 範例工作流程
MCP 桌面用戶端 — 各用戶端指南

另請參閱：客戶成功 MCP 中心 · Ottie 寵物 · 安全檢查清單 · API 參考

這份指南如何？

好差

客戶成功 MCP 與客戶入職 AI 使用 Onboard MCP 進行客戶成功、客戶入職自動化與客戶入職 AI 代理——來自 Claude、ChatGPT、Cursor 等的即時專案、阻礙、KPI 與安全寫入。

本頁內容

團隊用它做什麼護欄你獲得什麼部署學習路徑

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