連携済みのMCPツールを使用して、HubSpotのAIエージェントのプロンプトを設定する

を使用して MCP サーバーを HubSpot の AI エージェント（）に接続した後、エージェントが接続された MCP ツールをいつ、どのように使用するかを決定するためのプロンプト設定を行ってください。

適切に設計されたプロンプトにより、エージェントはHubSpotデータと外部システムからの情報を組み合わせて、特定のビジネスタスクを一貫して完了できます。

HubSpotのAIエージェントにMCPのプロンプトを追加する

1. HubSpotアカウントで、[ ] [More] [ ] の順にクリックし、[ ] [ ] [ ] [Agents] [ ] > [ ] [Agent Hub] [ ] [ ] [ ] の順に移動します。またはがアカウントに表示されない場合は、 Agents > Agent Hubに直接アクセスしてください。
2. 「」、「Agents」、「」タブをクリックします。
3. 編集したいエージェントにカーソルを合わせ、「」をクリックし、「」を選択します。
4. 「」の説明（）のセクションで、のMCPプロンプト（）を入力してください。たとえば、次のようなプロンプトを使用できます：
   
   プロンプトの例：
   「G2 MCP サーバーに接続されました。取引分析を行うたびに、必ずG2 MCPサーバーをクエリーして、購入者の興味関心シグナル、競合他社との比較アクティビティー、不成立取引に関連付けられた会社の興味関心スコアを取得します。G2の外部市場シグナルとHubSpot CRMデータを組み合わせて、損失の理由の全体像を把握できます。G2のデータで競合相手が特定された場合、HubSpot内の取引の失注理由と照らし合わせます。「取引成立前に、G2の意図活動が急増したり、競合他社へとシフトしたりした表面的な傾向。」

活用例:セールスコミュニケーションから自動的なアカウントインテリジェンスを作成

以下の例は、NotionおよびGong MCPサーバーに接続されたHubSpotのAIエージェントにMCPプロンプトを追加する際の参考としてご利用いただけます。このユースケースは一般的なフレームワークを提供しますが、特定の目標や他のMCPサーバー向けにカスタマイズできます。

事業目的

営業部門の目的は、アカウントチームが顧客とのコミュニケーションの調査に費やす時間を削減し、見込み客とのやり取りにもっと集中できるようにすることです。

これまで、担当者は通話のレコーディングを手動で確認し、競合他社に関する言及を探し、複数のシステムにわたって重要なポイントを記録する必要がありました。

HubSpot MCP Client を通じて HubSpot の AI エージェントを外部ツールと連携させることで、組織はリサーチ活動を一元化し、実用的なインサイトを自動的に生成することができます。

設定例

この例では、営業チームがHubSpot MCP Clientを使用して、HubSpotのAIエージェントを外部システムに連携させる方法について説明します。

1. エージェントをGong MCPサーバー（）に接続し、営業電話を分析して、繰り返し発生する競合他社に関する反論を特定します。
2. エージェントを Notion MCP サーバー（）に接続し、アカウントの概要を共有ワークスペースに保存します。
3. 以下のベストプラクティスに従って、エージェント「」のMCPプロンプトを設定してください。

MCPプロンプトのベストプラクティス

• データベースを識別する:Notionのページとデータベースは固定構造に従っていないため、どのデータベースを使用するかをエージェントに正確に指示する必要があります。
  • のベストプラクティス：データベース名とその用途を明記し、可能であればデータベース ID も記載してください。
  • プロンプトの例 : 「Content Projects Tracker」というタイトルの Notion データベースを使用してください。このデータベースには、プロジェクト名、ステータス、担当者、および期限が含まれています。
• プロパティまたはカラムの構造を説明してください：エージェントがデータを理解できるよう、データベースの構造を詳細に説明してください。
  • のベストプラクティス：データベースを参照する際は、関連する列名、その内容、およびプロパティの型を明記する必要があります。一部の項目が任意である場合や、一貫して使用されていない場合でも、それらを含めるべきです。
  • プロンプトの例 : データベースには、「Project Name」（タイトル）、「Owner」（人物）、「Status」（選択）、「Deadline」（日付）という列が含まれています。
• エージェントのタスクを定義する：エージェントが検索または抽出すべき具体的な情報を明確にしておく。
  • ベストプラクティス：エージェントのタスクを定義したり、データを要求したりする際は、具体的な名称や詳細を使用してください。 
  • プロンプトの例 : 「ステータス」が「進行中」で、「締切日」が今後7日以内であるすべての項目を検索してください。
• アクションとツールの指定 : エージェントが特定のアクションを実行する必要がある場合は、どのツールをどのように使用すべきかを明示的に指定してください。これは、エージェントが複数のツールから選択しなければならない場合に特に便利です。
  • のベストプラクティス：使用するツールを正確に定義し、query_database、list_databases、retrieve_page などの各アクションの実行方法を明確に定義します。

• 入力と出力の例を記載してください：エージェントがエントリを追加または編集する必要がある場合は、データがどのような形式になるべきかの例を記載することをお勧めします。
  • ベストプラクティス：各入力と期待される出力について、具体例を挙げて明確に示すこと。また、出力ごとに条件を追加することもできます。
  • プロンプトの例 : 新しいエントリを作成する際は、デフォルトで「ステータス」を「未開始」に設定し、「期限」は空欄のままにしてください。

結果

設定が完了したら、次の操作を行います。

• HubSpotのAIエージェントは、連携された業務システムからデータにアクセスできます。
• 営業チームはHubSpotを離れることなく顧客とのコミュニケーションを分析できます。
• アカウントの概要、競合他社の分析、およびフォローアップアクションが自動的に生成されます。
• 情報収集に費やす時間が短縮され、対策に多くの時間をかけることができます。