KI-Agent-Prompts von HubSpot mit verknüpften MCP-Tools konfigurieren

Nachdem Sie einen MCP-Server mit einem KI-Agent von HubSpot verbunden haben, konfigurieren Sie Prompt-Anweisungen, um festzustellen, wann und wie der Agent verknüpfte MCP-Tools verwendet.

Gut gestaltete Prompts helfen den Agenten, HubSpot-Daten mit Informationen aus externen Systemen zu kombinieren, um bestimmte Geschäftsaufgaben konsistent zu erledigen.

MCP-Prompts zu den KI-Agents von HubSpot hinzufügen

1. Klicken Sie in Ihrem HubSpot-Account auf Mehr und gehen Sie dann zu Agent Hub für Agents >. Wenn in Ihrem Account nicht Mehr angezeigt wird, gehen Sie direkt zu Agent Hub für Agents > .
2. Klicken Sie auf die Registerkarte Agents.
3. Bewegen Sie den Mauszeiger über den Agent, den Sie bearbeiten möchten, und klicken Sie auf Bearbeiten.
4. Geben Sie im Abschnitt Anweisungen Ihre MCP-Prompts ein. Sie können beispielsweise den folgenden Prompt verwenden:
   
   Beispiel-Prompt:
   "Sie sind mit dem G2 MCP Server verbunden. Fragen Sie bei jeder Deal-Analyse immer den G2 MCP Server ab, um Kaufabsichts-Signale, Aktivitäten im Vergleich der Konkurrenz und Intent-Scores für die Unternehmen abzurufen, die mit abgeschlossenen und verlorenen Deals verbunden sind. Kombinieren Sie externe G2-Marktsignale mit HubSpot CRM-Daten, um ein vollständiges Bild der Verlustgründe zu erhalten. Wenn ein Wettbewerber in den G2-Daten identifiziert wird, vergleichen Sie ihn mit dem Verlustgrund des Deals in HubSpot. Erkennen Sie Muster, bei denen die G2-Aktivität vor Abschluss eines Deals einen Anstieg oder eine Verlagerung in Richtung eines Wettbewerbers verzeichnete."

Anwendungsfall: Automatisierte Account-Intelligenz aus Vertriebs-Konversationen

Das folgende Beispiel dient als Anleitung für das Hinzufügen von MCP-Prompts zu einem KI-Agent von HubSpot, der mit Notion- und Gong MCP-Servern verbunden ist. Dieser Anwendungsfall bietet zwar einen allgemeinen Rahmen, Sie können ihn jedoch an Ihr spezifisches Ziel und für andere MCP-Server anpassen.

Geschäftsziel

Ziel einer Vertriebsorganisation ist es, die Zeit zu verkürzen, die Account-Teams mit der Recherche von Kunden-Konversationen verbringen, damit sie sich mehr auf die Interaktion mit potenziellen Kunden konzentrieren können.

Bisher mussten Vertriebsmitarbeitende Anrufaufzeichnungen manuell überprüfen, nach Erwähnungen von Wettbewerbern suchen und die wichtigsten Erkenntnisse über mehrere Systeme hinweg dokumentieren.

Durch die Verbindung der HubSpot-KI-Agents mit externen Tools über den MCP-Client von HubSpot kann das Unternehmen Studien Aktivitäten zentralisieren und automatisch verwertbare Erkenntnisse generieren.

Beispiel-Konfiguration

Dieses Beispiel zeigt, wie ein Vertriebsteam einen KI-Agent von HubSpot über den HubSpot MCP Client mit externen Systemen verbindet.

1. Verbinden Sie den Agent mit dem Gong MCP-Server , um Vertriebsanrufe zu analysieren und wiederkehrende Einwände gegen die Konkurrenz zu identifizieren.
2. Verbinden Sie den Agent mit dem Notion MCP-Server , um Kontozusammenfassungen in einem freigegebenen Arbeitsbereich zu speichern.
3. Konfigurieren Sie MCP-Aufforderungen für den Agent gemäß den folgenden Best Practices.

Best Practices für MCP-Prompts

• Identifizieren der Datenbank: Da Notion-Seiten und -Datenbanken keiner festen Struktur folgen, müssen Sie den Agenten genau anweisen, welche Datenbank verwendet werden soll.
  • Best Practice: Sie sollten den Namen der Datenbank, ihren Zweck und nach Möglichkeit die Datenbank-ID angeben.
  • Beispiel-Prompt: Verwenden Sie die Notion-Datenbank mit dem Titel "Content Projects Tracker", die den Projektnamen, den Status, den zuständigen Mitarbeiter und das Fälligkeitsdatum enthält.
• Beschreiben Sie die Eigenschaft oder Spaltenstruktur: Beschreiben Sie Ihre Datenbankstruktur im Detail, damit der Agent die Daten versteht.
  • Best Practice: Wenn Sie auf eine Datenbank verweisen, sollten Sie die relevanten Spaltennamen, ihren Inhalt und ihren Eigenschaftstyp auflisten. Wenn einige Felder optional sind oder nicht einheitlich verwendet werden, sollten sie aufgenommen werden.
  • Beispiel-Prompt: Die Datenbank enthält diese Spalten: "Projektname" (Titel), "Eigentümer" (Person), "Status" (Auswahl) und "Deadline" (Datum).
• Definieren Sie die Aufgabe des Agenten: Machen Sie deutlich, welche spezifischen Informationen der Agent finden oder extrahieren sollte.
  • Best Practice: Wenn Sie die Aufgabe des Agenten definieren oder Daten anfordern, verwenden Sie konkrete Namen und Details. 
  • Beispiel-Prompt: Suchen Sie alle Artikel, bei denen der Status "In Bearbeitung" und der Abgabetermin innerhalb der nächsten 7 Tage liegt.
• Aktionen und Tools spezifizieren: Wenn Ihr Agent eine bestimmte Aktion ausführen muss, geben Sie explizit an, welche Tools er verwenden soll und wie. Dies ist vor allem dann nützlich, wenn der Agent zwischen mehreren Tools wählen muss.
  • Best Practice: Definieren Sie das zu verwendende Tool genau und wie Aktionen ausgeführt werden sollen, z. B. query_database, list_databases oder retrieve_page.

• Geben Sie ein Beispiel für Eingabe und Ausgabe an: Wenn Ihr Agent Einträge hinzufügen oder bearbeiten muss, empfiehlt es sich, ein Beispiel dafür hinzuzufügen, wie die Daten aussehen sollten.
  • Best Practice: Geben Sie mit Beispielen für jeden Input und jede gewünschte Ausgabe ein klares Beispiel. Sie können auch Bedingungen für verschiedene Ausgaben hinzufügen.
  • Beispiel-Prompt: Wenn Sie einen neuen Eintrag erstellen, füllen Sie "Status" standardmäßig als "Nicht gestartet" aus und lassen Sie "Deadline" leer.

Ergebnis

Nach Abschluss der Konfiguration:

• Die KI-Agents von HubSpot können auf Daten aus miteinander verbundenen Geschäftssystemen zugreifen.
• Vertriebsteams können Konversationen mit Ihrer Kundschaft analysieren, ohne HubSpot zu verlassen.
• Account-Zusammenfassungen, Erkenntnisse über Wettbewerber und Follow-up-Aktionen werden automatisch generiert.
• Teams verbringen weniger Zeit damit, Informationen zu sammeln, und mehr Zeit damit, Maßnahmen zu ergreifen.