Configurar los prompts del agente de IA de HubSpot con las herramientas de MCP conectadas

Una vez conectado un servidor MCP al agente de IA de HubSpot, configura las instrucciones del prompt para determinar cuándo y cómo utiliza el agente las herramientas MCP conectadas.

Los prompts bien diseñados ayudan a los agentes a combinar los datos de HubSpot con la información de sistemas externos para llevar a cabo tareas empresariales específicas de forma coherente.

Añadir prompts de MCP a los agentes de IA de HubSpot

1. En tu cuenta de HubSpot, haz clic en «Más» y, a continuación, ve a «Agentes» > , en el Centro de agentes. Si «More» no aparece en tu cuenta, ve directamente a «Agentes » > «Agent Hub».
2. Haz clic en la pestaña«Agentes ».
3. Pasa el cursor por encima del agente que quieras editar y haz clic en «Editar».
4. En la sección «Instrucciones» , introduce tus prompts para MCP. Por ejemplo, puedes utilizar el siguiente prompt:
   
   Ejemplo de prompt:
   «Estás conectado al servidor G2 MCP». Para cada análisis de negocio, consulte siempre el servidor G2 MCP para recuperar las señales de intención de compra, la actividad de comparación de la competencia y las puntuaciones de intención de las empresas asociadas a los negocios cerrados-perdidos. Combine las señales externas del mercado de G2 con los datos de CRM de HubSpot para obtener una imagen completa de los motivos de pérdida. Cuando se identifique a un competidor en los datos de G2, crúzalo con el motivo de pérdida del negocio en HubSpot. «Patrones en los que la actividad de intención G2 se disparó o se desplazó hacia un competidor antes de cerrar el negocio».

Caso práctico: generar información automatizada sobre los clientes a partir de las conversaciones de ventas

El siguiente ejemplo puede servir de guía para añadir prompts de MCP a un agente de IA de HubSpot conectado a los servidores de Notion y Gong MCP. Aunque este caso práctico ofrece un marco general, puedes adaptarlo a tus metas específicas y a otros servidores MCP.

Objetivo empresarial

El objetivo de una organización de ventas es reducir el tiempo que los equipos de cuentas dedican a buscar información sobre las conversaciones con los clientes, lo que les permite centrarse más en interactuar con los prospectos.

Tradicionalmente, los comerciales deben revisar manualmente las grabaciones de las llamadas, buscar menciones a la competencia y documentar los puntos clave en distintos sistemas.

Al conectar los agentes de IA de HubSpot con herramientas externas a través de HubSpot MCP Client, la organización puede centralizar las actividades de investigación y generar automáticamente información útil.

Ejemplo de configuración

Este ejemplo muestra cómo un equipo de ventas conecta el agente de IA de HubSpot a sistemas externos mediante HubSpot MCP Client.

1. Conecta al agente al servidor Gong MCP para analizar las llamadas de ventas e identificar las objeciones recurrentes de la competencia.
2. Conecta el agente al servidor de Notion MCP para almacenar los resúmenes de las cuentas en un espacio de trabajo compartido.
3. Configura los prompts de MCP para el agente siguiendo las prácticas recomendadas que se indican a continuación.

Buenas prácticas para los prompts de MCP

• Identifica la base de datos: dado que las páginas y las bases de datos de Notion no siguen una estructura fija, debes indicar al agente exactamente qué base de datos debe utilizar.
  • Práctica recomendada: debes mencionar el nombre de la base de datos, su finalidad e incluir el identificador de la base de datos siempre que sea posible.
  • Ejemplo de prompt: Utiliza la base de datos de Notion titulada «Content Projects Tracker», que incluye el nombre del proyecto, el estado, el responsable y la fecha de entrega.
• Describe la estructura de las propiedades o columnas: describe con detalle la estructura de tu base de datos para ayudar al agente a comprender los datos.
  • Práctica recomendada: al hacer referencia a una base de datos, debes indicar los nombres de las columnas pertinentes, su contenido y su tipo de propiedad. Aunque algunos campos sean opcionales o no se utilicen de forma sistemática, deben incluirse.
  • Ejemplo de prompt: La base de datos incluye las siguientes columnas: «Nombre del proyecto» (título), «Responsable» (persona), «Estado» (lista desplegable) y «Fecha límite» (fecha).
• Define la tarea del agente: especifica claramente qué información concreta debe buscar o extraer el agente.
  • Práctica recomendada: al definir la tarea del agente o al solicitar datos, utiliza nombres y detalles concretos. 
  • Ejemplo de prompt: Busca todos los elementos cuyo estado sea «En curso» y cuya fecha límite se encuentre dentro de los próximos 7 días.
• Especifica las acciones y las herramientas: si tu agente tiene que realizar una acción concreta, indica explícitamente qué herramientas debe utilizar y cómo. Esto es especialmente útil si el agente tiene que elegir entre varias herramientas.
  • Buena práctica: definir la herramienta concreta que se va a utilizar y cómo deben ejecutarse las acciones, como «query_database», «list_databases» o «retrieve_page».

• Proporcione un ejemplo de entrada y salida: si su agente necesita añadir o modificar entradas, se recomienda que incluya un ejemplo de cómo deben verse los datos.
  • Práctica recomendada: ofrecer un ejemplo claro de cada entrada y del resultado deseado, con ejemplos. También puedes añadir condiciones para diferentes resultados.
  • Ejemplo de prompt: Al crear una nueva entrada, rellena el campo «Estado» con «No iniciado» de forma predeterminada y deja el campo «Fecha límite» en blanco.

Resultado

Una vez completada la configuración:

• Los agentes de IA de HubSpot pueden acceder a los datos de los sistemas empresariales conectados.
• Los equipos de ventas pueden analizar las conversaciones con los clientes sin salir de HubSpot.
• Se generan automáticamente resúmenes de cuentas, análisis de la competencia y acciones de seguimiento.
• Los equipos dedican menos tiempo a recopilar información y más tiempo a pasar a la acción.