HubSpot Agent CLI 사용
마지막 업데이트 날짜: 2026년 9월 29일
명시된 경우를 제외하고 다음 구독 중 어느 것에서나 사용할 수 있습니다.
HubSpot Agent CLI는 ChatGPT 앱, Claude 앱, Claude Code 등에 포함된 AI 코딩 에이전트를 HubSpot 계정에 연결해 줍니다. Agent CLI를 HubSpot에 연결하면 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 정의 스크립트를 작성하거나 터미널에서 HubSpot Agent CLI를 직접 사용하려는 개발자라면 HubSpot의 개발자 문서를 참조하십시오.
시작하기 전에
HubSpot Agent CLI 사용을 시작하기 전에 AI 코딩 에이전트에 액세스할 수 있는지 확인하십시오. 지원되는 에이전트에는 ChatGPT 앱, Claude 앱,Claude Code 및 기타 여러 호환 가능한 AI 코딩 에이전트가 포함됩니다.
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 Cowork에서 허용 목록에 추가하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
HubSpot Agent CLI 사용 시점
Agent CLI는 대량의 CRM 데이터를 검토해야 하는 반복적이거나 정기적인 운영 업무에 유용합니다. 여기에는 주간 파이프라인 검토 실행, 레코드 일괄 업데이트, 매월 정기 회의 후 팀에 요약 보고서를 발송하는 등의 작업이 포함됩니다. 더 많은 사용 사례를 확인해 보세요.
HubSpot 데이터를 사용하여 일회성 질문을 하거나 콘텐츠 초안을 작성하려는 경우, CLI 설치가 필요 없는 ‘Claude용 HubSpot 커넥터’ 또는 ‘ChatGPT용 HubSpot 커넥터’를 사용할 수 있습니다.
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 연결하면 AI 에이전트는 다음을 포함하여 HubSpot 계정 전반의 정보를 활용할 수 있습니다:
- 연락처, 기업, 거래, 티켓, 사용자 정의 개체 및 기타 CRM 레코드.
- 워크플로우.
- 파이프라인 및 파이프라인 단계.
- 속성 및 사용자 정의 속성.
- 매출 레코드(읽기 전용): 계약, 청구서, 주문, 결제, 견적, 견적 템플릿 및 구독(베타).
- 레코드 간의 연관 관계.
- 활동 내역.
참고: CRM 데이터에 변경 사항을 적용하기 전에 항상 AI가 생성한 권장 사항과 제안된 조치를 검토하시기바랍니다.
모범 사례
HubSpot에 연결된 AI 에이전트를 사용할 때는 다음 사항을 준수하십시오:
- 데이터를 수정하는 작업을 사용하기 전에 먼저 보고, 요약 및 분석 작업부터 시작하십시오.
- 예약된 작업이나 반복 작업을 설정할 때는 단일하고 좁은 사용 사례부터 시작하여 점차 더 광범위한 자동화로 확장하십시오.
- 변경 사항을 적용하기 전에 생성된 권장 사항과 대규모 업데이트를 검토하십시오.
- 일부 작업은 HubSpot 데이터를 삭제하거나 덮어쓸 수 있습니다. 가능한 경우, --dry-run옵션을 사용하여 변경 사항을 적용하기 전에 미리 확인하십시오.
- 원하는 결과를 명확하고 구체적으로 설명하는 프롬프트를 사용하십시오.
- 조직의 데이터 거버넌스 및 보안 정책을 준수하십시오.
HubSpot Agent CLI 연결
아래 단계를 따라 에이전트가 HubSpot Agent CLI를 설치하도록 지시하십시오. 개발자인 경우 HubSpot Agent CLI를 수동으로 설치하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
- AI 에이전트를 실행하세요.
- 에이전트 CLI를 설치하려면 다음 프롬프트를 에이전트 작업 공간에 붙여넣으세요.
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.
- 메시지가 표시되면 HubSpot 계정에 로그인하십시오.
- 요청된 권한을 검토하십시오.
- '앱 연결'을 클릭하세요.
인증 완료 후, AI 에이전트는 사용자의 권한에 따라 HubSpot 데이터에 액세스할 수 있습니다.
사용 사례 예시
다음 예시는 다양한 팀이 HubSpot Agent CLI를 통해 연결된 AI 에이전트를 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다.
마케팅 팀
| 작업 | AI 에이전트를 위한 예시 프롬프트 |
| 후속 조치나 데이터 정리가 필요한 연락처를 식별하십시오. | 매주 월요일 오전 8시에, 관련 거래가 없거나 최근 영업 활동이 없거나 주요 보강 필드가 누락된 고적합성 연락처를 찾아낸 후, 권장 후속 조치와 함께 우선순위가 지정된 정리 목록을 RevOps 팀에 전송하십시오. |
| 이메일 캠페인을 검토하여 브랜드 보이스 가이드라인에 부합하지 않는 제목과 CTA를 찾아내십시오. | 최근 10개의 이메일 캠페인을 검토하여 브랜드 보이스 가이드라인을 따르지 않는 제목이나 CTA를 표시해 주세요. 각 문제점에 대해 캠페인 이름, 표시된 문구, 제안된 수정안을 함께 나열해 주세요. |
| 전환율이 높은 랜딩 페이지 전반에서 전환율 향상과 상관관계가 있는 메시지 패턴을 파악합니다. | 전환율 기준으로 성과가 가장 우수한 랜딩 페이지를 분석하십시오. 헤드라인 구조, CTA 문구, 제안 유형 등 공통된 메시지 패턴을 파악하고, 이들의 공통점을 요약하십시오. |
| 육성 시퀀스에서 이메일을 열람하지 않은 연락처로 구성된 재참여 목록을 생성해 주세요. | 현재 육성 시퀀스에 등록되어 있으면서 지난 30일 동안 이메일을 한 번도 열람하지 않은 모든 연락처를 찾으십시오. 해당 연락처의 이름, 회사, 라이프사이클 단계 및 마지막 활동 날짜를 포함한 세그먼트를 생성하십시오. |
| 웨비나 캠페인을 통해 확보된 거래의 현재 파이프라인 상태를 추적하십시오. | 리드 소스가 ‘웨비나’인 모든 거래를 찾아 현재 파이프라인 단계, 담당자, 금액 및 마지막 활동 날짜를 표시하십시오. 활성, 정체 또는 종료된 거래의 수를 요약하십시오. |
| 최적의 고객군 내에서 산업, 기업 규모 및 리드 출처 패턴을 파악하십시오. | 지난 12개월 동안 제가 성사시킨 거래를 검토하고, 가장 흔한 산업, 기업 규모 및 리드 출처 조합을 요약해 주세요. 이상적인 고객 프로필을 구체화하는 데 도움이 될 만한 패턴을 강조해 주세요. |
| 진행 중인 시퀀스를 모니터링하고 이메일 열람률이 현저히 하락한 경우 표시해 주세요. | 모든 활성 시퀀스를 확인하고 지난 2주간의 열람률을 이전 2주와 비교하십시오. 열람률이 20% 이상 하락한 시퀀스를 표시하고, 시퀀스 이름, 현재 열람률, 이전 열람률을 포함시키십시오. |
영업 및 매출 운영 팀
| 작업 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 파이프라인 상태를 모니터링하고 주의가 필요한 거래를 파악하십시오. | 매일 오전 7시에, 지난 5일 동안 활동이 없으면서 이번 주에 마감 예정인 거래가 있는지 파이프라인을 확인하고 요약 내용을 보내주세요. |
| 후속 조치 및 검토가 필요한 비활성 고가치 거래를 찾아주세요. | 지난 14일 동안 활동이 없는 $[amount] 이상의 모든 진행 중인 거래를 찾아주세요. 거래 금액 순으로 정렬하고, 거래명, 담당자, 체결 예정일, 마지막 활동 내역을 포함해 주세요. |
| 거래, 지원, 이메일 및 메모 내역을 요약하여 고객 미팅을 준비해 주세요. | 내일 [회사명]과 미팅이 있습니다. 해당 회사의 진행 중인 거래와 최근 체결된 거래, 최근 5건의 지원 티켓, 최근 이메일 활동, 그리고 지난 60일 동안 기록된 모든 메모를 요약해 주세요. |
| 지연된 거래를 분석하여 기회가 가장 오랫동안 정체된 파이프라인 단계를 파악하십시오. | 지난 분기에 마감일을 넘긴 거래를 검토하십시오. 각 거래에 대해 가장 오랜 시간을 보낸 파이프라인 단계를 표시하고, 거래가 가장 빈번하게 정체되는 2~3개의 단계를 파악하십시오. |
| 마감일이 임박했으나 최근 활동이 없는 거래에 대한 일일 요약 보고서를 작성해 주십시오. | 매일 오전 8시에, 향후 7일 이내에 마감될 예정이지만 지난 3일 동안 활동이 없는 거래를 찾아주세요. 거래명, 담당자, 금액, 마감일, 마지막 활동 유형이 포함된 요약 보고서를 저에게 보내주세요. |
영업 리더
| 작업 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 코칭 및 제품 피드백 주제를 파악하기 위해 통화 기록을 분석하십시오. | 최근 통화 기록을 분석하여 통화 시간, 경쟁사 언급, 고객 피드백, 잠재 고객의 망설임과 관련된 주제를 파악한 후, 통화 기록 예시와 원본 통화 링크가 포함된 코칭 및 제품 피드백 대시보드를 생성해 주세요. |
| 통화 시간이 비정상적으로 길거나 짧은 영업 사원 또는 팀을 식별해 주세요. | 지난 30일간의 통화 기록을 분석하여 상담원별 평균 통화 시간 비율을 계산하십시오. 비율이 70%를 초과하거나 30% 미만인 상담원을 표시하고, 각 상담원에 대한 통화 기록 발췌문을 포함하십시오. |
| 최근 영업 통화에서 반복적으로 언급된 경쟁사를 찾아냅니다. | 지난 60일간의 통화 기록을 검토하여 가장 자주 언급된 경쟁사를 파악하십시오. 각 경쟁사에 대해 언급이 포함된 통화 횟수, 언급된 거래 단계, 그리고 예시 인용문을 표시하십시오. |
| 세그먼트, 거래 단계 또는 제품 영역별로 잠재 고객의 망설임 요인을 요약하십시오. | 최근 통화 기록을 검토하여 잠재 고객의 망설임이나 이의를 나타내는 표현을 찾아보세요. 주제를 거래 단계 및 잠재 고객 세그먼트별로 그룹화하고, 대표적인 인용문을 포함하여 상위 5가지 망설임 패턴을 요약해 주세요. |
| 코칭 또는 제품 피드백 주제를 뒷받침하는 대화록 예시를 추출하십시오. | 지난 30일간의 통화 기록에서 효과적인 탐색 질문 사례 3~5건과 이의 처리 기회를 놓친 사례 3~5건을 찾아내십시오. 각 사례에 담당자 이름, 통화 날짜 및 직접 인용문을 포함시키십시오. |
| 통화 인사이트를 원본 기록 및 녹취록과 연결하는 대시보드를 생성하십시오. | 지난 30일간의 통화에서 도출된 대화 시간 비율, 경쟁사 언급 횟수, 이의 제기 주제를 요약한 코칭 대시보드를 생성하십시오. 각 인사이트마다 원본 통화 및 관련 거래 기록으로 연결되는 링크를 포함하십시오. |
RevOps 및 CRM 관리자
| 과제 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 후속 자산에 영향을 주지 않으면서 CRM 속성을 정리하십시오. | 중복되거나 더 이상 사용되지 않는 CRM 속성을 찾아내고, 워크플로, 보고서 및 뷰 전반에서 해당 속성이 사용되는 위치를 표시하십시오. 그런 다음 변경 사항을 적용하기 전에 필드를 대체, 제거 또는 재정렬하는 정리 계획을 미리 확인하십시오. |
| 서로 다른 객체에서 동일한 정보를 수집하는 중복 속성을 식별하십시오. | 모든 연락처, 회사 및 거래 속성을 스캔하여 서로 다른 이름으로 동일한 정보를 수집하는 것으로 보이는 속성을 표시하십시오. 각 중복 쌍에 대해 속성 이름, 해당 객체 및 권장 조치를 나열하십시오. |
| 워크플로우, 보고서, 보기 또는 레코드 레이아웃에 여전히 표시되는 더 이상 사용되지 않는 필드를 찾습니다. | 지난 12개월 동안 업데이트되지 않았으나 활성 워크플로, 저장된 보고서, 목록 보기 또는 레코드 카드 레이아웃에 여전히 표시되는 모든 CRM 속성을 찾으십시오. 변경을 적용하기 전에 각 속성이 사용되는 위치를 확인하십시오. |
| 변경 사항을 적용하기 전에 CRM 속성을 제거하거나 대체할 경우의 영향을 미리 확인하십시오. | [속성 이름] 속성을 제거하려고 합니다. 변경을 적용하기 전에 이 속성을 사용하는 모든 워크플로, 보고서, 목록 및 레코드 레이아웃을 표시하고, 어떤 부분이 작동하지 않게 되거나 업데이트가 필요한지 미리 확인해 주세요. |
| 관리자와 영업 담당자가 가장 중요한 정보를 먼저 볼 수 있도록 레코드 필드의 순서를 재정렬하십시오. | 연락처 레코드 레이아웃에서 다음 필드를 속성 사이드바 상단으로 이동하십시오: [필드 1], [필드 2], [필드 3]. 변경 사항을 적용하기 전에 미리 보십시오. |
| 변경된 사항과 아직 검토가 필요한 사항을 보여주는 정리 요약 보고서를 생성하십시오. | CRM 속성 정리를 완료한 후, 제거, 교체 또는 이름이 변경된 모든 속성, 업데이트된 자산, 그리고 여전히 수동 검토가 필요한 필드 목록에 대한 요약 보고서를 생성하십시오. |
운영 팀
| 작업 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 관련된 지원 티켓을 통합하고 정리 내역을 보존하십시오. | 중복된 지원 티켓을 통합하고, 원본 티켓의 세부 정보를 보존하며, 각 상위 티켓을 적절한 파이프라인 단계로 라우팅하고, 여전히 검토가 필요한 레코드가 포함된 정리 요약 보고서를 팀에 전송하십시오. |
| 동일한 고객 또는 문제 유형에 해당하는 중복되거나 관련된 지원 티켓을 찾습니다. | 동일한 회사에서 생성된, 생성일 기준 30일 이내의 모든 미해결 지원 티켓을 찾습니다. 회사 및 문제 유형별로 그룹화하고, 중복으로 보이는 티켓에는 표시를 합니다. |
| 원본 세부 정보를 유지하면서 티켓 내용을 상위 레코드로 병합합니다. | 위에서 식별된 중복 티켓의 경우, 중복 티켓을 종료하기 전에 각 원본 티켓의 설명, 문의 내역 및 메모를 상위 레코드의 메모에 병합하십시오. |
| 통합된 티켓을 현재 상태에 따라 올바른 파이프라인 단계로 라우팅합니다. | 통합된 각 상위 티켓에 대해 현재 상태를 확인하고 올바른 파이프라인 단계로 이동시킵니다. 미해결 이슈는 ‘진행 중’으로, 응답을 기다리는 티켓은 ‘고객 대기 중’으로, 해결된 이슈는 ‘종료’로 이동시킵니다. |
| 통합 전에 사람의 검토가 필요한 티켓에 표시를 지정하십시오. | 티켓을 통합하기 전에, 미해결 결제 분쟁이 있거나, SLA 시간이 진행 중이거나, ‘에스컬레이션’으로 표시된 메모가 있는 레코드를 표시해 두십시오. 이러한 티켓은 병합하지 마십시오. 대신 수동 검토를 위해 목록에 포함시키십시오. |
| 병합된 기록, 미해결 질문 및 후속 조치 담당자가 포함된 정리 요약 보고서를 발송하십시오. | 티켓 통합이 완료된 후, 생성된 모든 상위 티켓, 해당 티켓으로 통합된 원본 티켓, 후속 조치가 필요한 미해결 질문, 그리고 각 다음 단계의 담당자를 나열한 요약 보고서를 지원 팀 리더에게 보내십시오. |
지원 팀
| 작업 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 여러 레코드를 수동으로 열지 않고 고객 이력을 검토해 주세요. | 이 연락처의 최근 5개 티켓을 가져와 각 해결 내용을 요약하고, 반복되는 문제 패턴이 있으면 표시해 주세요. |
| 새로운 케이스를 생성하기 전에 최근 티켓 내역을 검토하고 반복되는 고객 문제를 파악하십시오. | [연락처]에 대한 새 티켓을 생성하기 전에, 해당 연락처의 최근 10개 티켓을 조회하고, 각 해결 내용을 요약하며, 두 번 이상 발생한 문제가 있다면 표시해 주세요. 티켓 제목, 상태 및 해결 날짜를 포함해 주세요. |
| 예상 응답 시간을 초과한 티켓을 우선순위로 지정하십시오. | 예상 SLA 기간 내에 응답을 받지 못한 모든 미해결 티켓을 찾으십시오. 지연 기간 순으로 정렬하고, 티켓 담당자, 연락처 이름 및 마지막 활동 날짜를 포함하십시오. |
| 청구 관련 티켓을 분석하여 고객이 지원팀에 문의하는 가장 흔한 원인을 파악합니다. | 지난 90일 동안 청구 관련 카테고리로 태그된 모든 티켓을 검토하십시오. 고객이 지원팀에 문의한 상위 5가지 사유를 발생 건수 순으로 요약하고, 각 사유별 평균 해결 소요 시간을 포함하십시오. |
| 관련 거래, 구독 및 에스컬레이션 이력을 바탕으로 티켓 응답을 준비하십시오. | 티켓 [티켓 ID]에 대해, 해당 연락처와 관련된 거래 내역, 현재 구독 세부 정보 및 이전 에스컬레이션 메모를 추출하십시오. 상황을 요약하고 고객의 문제를 해결할 수 있는 답변 초안을 작성하십시오. |
고객 성공 팀
| 작업 | AI 에이전트용 예시 프롬프트 |
| 여러 HubSpot 도구의 정보를 활용하여 계정 검토 자료를 준비하십시오. | 이번 주 계정 검토를 위해, 담당 중인 각 계정의 진행 중인 거래, 최근 지원 활동 및 최근 NPS 점수를 요약해 주세요. |
| 이탈 위험이 높은 것으로 나타나는 고객 계정을 식별해 주세요. | 담당 고객 포트폴리오 내 계정을 검토하고, 다음 신호 중 두 가지 이상을 보이는 계정을 표시해 주십시오: 제품 로그인 빈도 감소, 14일 이상 경과된 미해결 지원 티켓, 7 미만의 NPS 점수, 또는 지난 30일 동안 CSM 활동이 없는 경우. 위험 수준에 따라 순위를 매겨 주십시오. |
| 사전 대응을 위해 제품 참여도가 낮은 갱신 담당자를 찾아주세요. | 향후 60일 이내에 갱신 예정인 계정 중, 지난 21일 동안 제품에 로그인하지 않은 모든 연락처를 찾습니다. 연락처 이름, 계정, 갱신 날짜, 마지막 로그인 날짜를 포함한 우선순위가 지정된 연락 목록을 작성합니다. |
| 최근 영업, 지원 및 고객 피드백 활동을 요약하여 계정 검토 자료를 준비하십시오. | [계정 이름]의 경우, 지난 6개월간의 모든 거래 활동, 진행 중이거나 최근에 종결된 지원 티켓, 그리고 NPS 또는 CSAT 응답 내용을 요약하십시오. 이를 계정 팀과 공유할 수 있는 QBR 사전 브리핑 형식으로 작성하십시오. |
| 계정 성장 추세와 과거 거래 규모를 비교하여 확장 기회를 파악하십시오. | 지난 1년 동안 인원 수나 매출이 증가한 제 담당 계정들을 검토해 주십시오. 해당 계정의 현재 거래 규모를 유사한 계정들이 확장한 규모와 비교하고, 상위 10개 계정을 잠재적 확장 기회로 표시해 주십시오. |
스킬 라이브러리를 최신 상태로 유지하세요
HubSpot Agent CLI 스킬은 AI 에이전트가 HubSpot 데이터 및 일반적인 HubSpot 프로세스를 처리하는 데 도움이 되는 미리 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 실행하세요:
npx skills update
Claude 및 ChatGPT에서 스킬을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
HubSpot Agent CLI에 대한 액세스 관리
슈퍼 관리자는 HubSpot Agent CLI에 연결할 수 있는 사용자를 관리할 수 있습니다. HubSpot Agent CLI에 연결할 권한이 없는 사용자는 연결하기 전에 슈퍼 관리자에게 승인을 요청해야 합니다.
HubSpot 계정에 설치할 수 있는 앱을 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
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