베타HubSpot Agent CLI 사용

HubSpot Agent CLI는 Claude Code, Claude Cowork, OpenAI Codex와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용자의 HubSpot 계정에 연결해 줍니다. Agent CLI를 HubSpot에 연결한 후에는 AI 에이전트에게 반복적인 CRM 업무 수행, 데이터 분석, 요약 생성, 계정 전반의 프로세스 관리 지원을 요청할 수 있습니다. AI 에이전트에게 업무를 위임하면, 에이전트는 Agent CLI를 사용하여 귀하를 대신해 일상적인 업무를 자동화함으로써, 팀이 전략적 이니셔티브에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, 매주 수동으로 레코드를 검토하는 대신 AI 에이전트에게 HubSpot의 정보를 활용하여 미완성 레코드를 식별하거나, 파이프라인 활동을 요약하거나, 계정 검토 자료를 준비하도록 요청할 수 있습니다.

사용자 지정 스크립트를 작성하거나 터미널에서 HubSpot Agent CLI를 직접 사용하려는 개발자라면, 개발자 문서를 참조하시기 바랍니다.

시작하기 전에

HubSpot 에이전트 CLI 사용을 시작하기 전에 AI 코딩 에이전트에 대한 액세스 권한이 있는지 확인하십시오. 지원되는 에이전트로는 Claude Code, Claude Cowork, OpenAI Codex 및 기타 여러 호환 가능한 AI 코딩 에이전트가 있습니다.

참고: 팀(Team) 또는 엔터프라이즈(Enterprise) 계정에서 Claude Cowork를 사용하는 경우, CLI를 설치하거나 실행하기 전에 조직의 관리자가 api.hubapi.com을 허용 목록에 추가해야 할 수 있습니다. Claude Cowork의 허용 목록 설정에 대해 자세히 알아보세요.

HubSpot Agent CLI를 통해 AI 에이전트가 액세스할 수 있는 항목

HubSpot Agent CLI는 연결된 HubSpot 사용자의 권한을 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자 권한에 따라 계정 내 레코드를 생성, 업데이트 또는 삭제하는 작업이 포함될 수 있습니다.

HubSpot Agent CLI를 연결한 후, AI 에이전트는 다음을 포함하여 HubSpot 계정 전반의 정보를 처리할 수 있습니다.

• 연락처, 기업, 거래, 티켓, 사용자 정의 개체 및 기타 CRM 레코드.
• 워크플로우.
• 파이프라인 및 파이프라인 단계.
• 속성 및 사용자 정의 속성.
• 레코드 간의 연관 관계.
• 활동 내역.

주의 사항: CRM 데이터에 변경 사항을 적용하기 전에 항상 AI가 생성한 권장 사항과 제안된 조치를 검토하십시오.

모범 사례

HubSpot에 연결된 AI 에이전트를 사용할 때는:

• 데이터를 수정하는 조치를 적용하기 전에 먼저 보고, 요약 및 분석 작업을 수행하십시오.
• 변경 사항을 적용하기 전에 생성된 권장 사항과 대규모 업데이트를 검토하십시오.
• 일부 작업은 HubSpot 데이터를 삭제하거나 덮어쓸 수 있습니다. 가능한 경우, --dry-run 옵션을 사용하여 변경 사항을 적용하기 전에 미리 확인하십시오.
• 원하는 결과를 명확하게 설명하는 프롬프트를 사용하십시오.
• 조직의 데이터 거버넌스 및 보안 정책을 준수하십시오.

HubSpot Agent CLI 연결

아래 단계를 따라 에이전트에게 HubSpot Agent CLI를 설치하도록 지시하십시오. 개발자인 경우, HubSpot Agent CLI를 수동으로 설치하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

1. Cowork 또는 Codex와 같은 AI 에이전트를 엽니다.
2. 에이전트 작업 공간에 다음 프롬프트를 붙여넣어 Agent CLI를 설치하세요.

Install the HubSpot Agent CLI in this agent workspace. If this workspace uses a POSIX shell (macOS, Linux, WSL, or Bash), run `curl -fsSL https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.sh | sh`. If it uses Windows PowerShell, run `irm https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.ps1 | iex`. Then authenticate with `hubspot auth login`, install HubSpot Agent CLI Skills with `npx skills add hubspot/agent-cli-skills`, and use `hubspot --help` to explore what's available.

3. 메시지가 표시되면 HubSpot 계정에 로그인하십시오.
4. 요청된 권한을 확인하세요.
5. '앱 연결'을 클릭하세요.

인증 절차가 완료되면 AI 에이전트는 귀하의 권한에 따라 HubSpot 데이터에 액세스할 수 있습니다.

시작하려면 아래의 샘플 프롬프트 중 하나를 사용하세요.

사용 사례 예시

다음 예시는 다양한 팀이 HubSpot Agent CLI를 통해 연결된 AI 에이전트를 활용하는 방법을 보여줍니다. 이 에이전트는 대량의 CRM 데이터를 검토해야 하는 반복적인 운영 업무에 특히 유용합니다.

마케팅 팀

작업: 후속 조치나 데이터 정리가 필요한 연락처를 식별합니다.

AI 에이전트용 프롬프트 예시: 매주 월요일 오전 8시에, 관련 거래가 없거나 최근 영업 활동이 없거나 주요 보강 필드가 누락된 적합도가 높은 연락처를 찾아낸 다음, 권장 후속 조치와 함께 우선순위가 지정된 정리 목록을 RevOps 팀에 전송하세요.

추가 예시:

• 브랜드 보이스 가이드라인에 부합하지 않는 이메일 캠페인의 제목과 CTA를 검토하세요.
• 전환율이 높은 랜딩 페이지 전반에서 전환율 향상과 연관된 메시지 패턴을 파악하십시오.
• 육성 시퀀스에서 이메일을 열지 않은 연락처의 재참여 목록을 생성합니다.
• 웨비나 캠페인을 통해 확보된 거래의 현재 파이프라인 상태를 추적합니다.
• 최적의 고객군 내에서 산업 분야, 기업 규모 및 리드 소스 패턴을 파악합니다.
• 활성 시퀀스를 모니터링하고 이메일 열람률이 현저히 하락한 경우 표시하십시오.

영업 및 매출 운영 팀

업무: 파이프라인 상태를 모니터링하고 주의가 필요한 거래를 파악합니다.

AI 에이전트에 대한 예시 프롬프트: 매일 오전 7시에, 지난 5일 동안 활동이 없으면서 이번 주에 마감 예정인 거래가 있는지 파이프라인을 확인하고 요약 보고서를 보내주세요.

추가 예시:

• 후속 조치 및 검토가 필요한 비활성 고가치 거래를 찾아주세요.
• 거래 내역, 지원 기록, 이메일 및 메모 이력을 요약하여 고객 미팅을 준비해 주세요.
• 지연된 거래를 분석하여 기회가 가장 오랫동안 정체된 파이프라인 단계를 파악하십시오.
• 마감일이 임박했으나 최근 활동이 없는 거래에 대한 일일 요약 보고서를 생성해 주세요.

영업 관리자

작업: 코칭 및 제품 피드백 주제를 파악하기 위해 통화 기록을 분석합니다.

AI 에이전트에 대한 예시 프롬프트: 최근 통화 기록을 분석하여 통화 시간, 경쟁사 언급, 고객 피드백 및 잠재 고객의 망설임에 대한 주제를 파악한 다음, 통화 기록 예시와 원본 통화 링크가 포함된 코칭 및 제품 피드백 대시보드를 생성하십시오.

추가 예시:

• 통화 시간이 비정상적으로 길거나 짧은 영업 담당자 또는 팀을 식별하십시오.
• 최근 영업 통화에서 반복적으로 언급된 경쟁사를 찾아보세요.
• 세그먼트, 거래 단계 또는 제품 영역별로 잠재 고객의 망설임 주제를 요약하십시오.
• 코칭 또는 제품 피드백 주제를 뒷받침하는 통화 기록 예시를 추출하십시오.
• 통화 인사이트를 원본 기록 및 녹취록과 연결하는 대시보드를 생성합니다.

RevOps 및 CRM 관리자

작업: 하류 자산에 영향을 주지 않으면서 CRM 속성을 정리합니다.

AI 에이전트를 위한 예시 프롬프트: 중복되거나 더 이상 사용되지 않는 CRM 속성을 찾아내고, 워크플로우, 보고서 및 뷰 전반에서 해당 속성이 사용된 위치를 표시하십시오. 그런 다음 변경 사항을 적용하기 전에 필드를 대체, 제거 또는 재정렬하는 정리 계획을 미리 확인하십시오.

추가 예시:

• 서로 다른 객체에서 동일한 정보를 수집하는 중복 속성을 식별하십시오.
• 워크플로우, 보고서, 뷰 또는 레코드 레이아웃에 여전히 표시되는 더 이상 사용되지 않는 필드를 찾아주세요.
• 변경 사항을 적용하기 전에 CRM 속성을 제거하거나 대체할 경우의 영향을 미리 확인하십시오.
• 관리자와 영업 담당자가 가장 중요한 정보를 먼저 볼 수 있도록 레코드 필드의 순서를 재정렬하십시오.
• 무엇이 변경되었고 무엇이 아직 검토가 필요한지 보여주는 정리 요약 보고서를 생성합니다.

운영 팀

작업: 관련 지원 티켓을 통합하고 정리 내역을 보존합니다.

AI 에이전트에 대한 예시 프롬프트: 중복된 지원 티켓을 통합하고, 원본 티켓 세부 정보를 보존하며, 각 상위 티켓을 적절한 파이프라인 단계로 라우팅하고, 아직 검토가 필요한 레코드가 포함된 정리 요약 보고서를 팀에 전송하십시오.

추가 예시:

• 동일한 고객 또는 이슈 유형에 걸쳐 중복되거나 관련된 지원 티켓을 찾으십시오.
• 원본 세부 정보를 유지하면서 티켓 컨텍스트를 상위 레코드에 병합하십시오.
• 현재 상태를 기준으로 통합된 티켓을 올바른 파이프라인 단계로 라우팅하십시오.
• 통합 전에 사람의 검토가 필요한 티켓을 표시합니다.
• 병합된 기록, 미해결 질문 및 후속 조치 담당자가 포함된 정리 요약 보고서를 전송합니다.

지원 팀

작업: 여러 레코드를 수동으로 열지 않고도 고객 이력을 검토합니다.

AI 에이전트에 대한 예시 프롬프트: 이 연락처의 최근 5개 티켓을 불러와 각 해결 내용을 요약하고, 반복되는 문제 패턴이 있으면 표시해 주세요.

추가 예시:

• 새로운 케이스를 열기 전에 최근 티켓 내역을 검토하고 반복되는 고객 문제를 파악하세요.
• 예상 응답 시간을 초과한 티켓의 우선순위를 지정하세요.
• 청구 관련 티켓을 분석하여 고객이 지원팀에 문의하는 가장 흔한 원인을 파악하십시오.
• 관련 거래, 구독 및 에스컬레이션 내역을 바탕으로 티켓 응답을 준비하십시오.

고객 성공 팀

작업: 여러 HubSpot 도구의 정보를 활용하여 계정 검토 자료를 준비합니다.

AI 에이전트용 예시 프롬프트: 이번 주 계정 검토를 위해, 담당 중인 각 계정의 진행 중인 거래, 최근 지원 활동 및 최근 NPS 점수를 요약해 주세요.

추가 예시:

• 이탈 위험이 높은 것으로 나타나는 고객 계정을 식별해 주세요.
• 제품 참여도가 낮은 갱신 담당자를 찾아 선제적으로 연락하십시오.
• 최근 영업, 지원 및 고객 피드백 활동을 요약하여 계정 검토 자료를 준비해 주세요.
• 계정 성장 추세와 과거 거래 규모를 비교하여 사업 확장 기회를 파악하십시오.

스킬 라이브러리를 최신 상태로 유지하세요

HubSpot Agent CLI 스킬은 AI 에이전트가 HubSpot 데이터 및 일반적인 HubSpot 프로세스를 처리하는 데 도움이 되는 사전 정의된 지침을 제공합니다. 스킬 라이브러리에는 CRM 검색, 일괄 작업, 데이터 품질 관리 작업, 워크플로, 보고 및 기타 운영 활동에 대한 지침이 포함되어 있습니다.

공개 GitHub 저장소에서 설치될 스킬을 확인할 수 있습니다.

AI 에이전트 작업 공간의 스킬 라이브러리를 업데이트하려면 다음 프롬프트를 실행하십시오.

npx skills update

Claude 및 OpenAI Codex에서 스킬을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

HubSpot Agent CLI에 대한 액세스 관리

슈퍼 관리자는 앱 설치 거버넌스 ( App Install Governance ) 베타에 참여하여 HubSpot Agent CLI 연결을 허용할 사용자를 관리할 수 있습니다.

사용자에게 HubSpot Agent CLI 연결 권한이 없는 경우, 연결하기 전에 관리자에게 승인을 요청해야 합니다.

HubSpot 계정에 설치할 수 있는 앱을 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.