Konfigurer HubSpots AI-agent-prompter med tilkoblede MCP-verktøy

Etter at du har koblet en MCP-server til en AI-agent fra HubSpot, må du konfigurere instruksjoner for å bestemme når og hvordan agenten skal bruke de tilkoblede MCP-verktøyene.

Godt utformede instruksjoner hjelper agentene med å kombinere HubSpot-data med informasjon fra eksterne systemer for å utføre bestemte forretningsoppgaver på en konsistent måte.

Legg til MCP-prompt til HubSpots AI-agenter

1. I HubSpot-kontoen din klikker du på «Mer» og navigerer deretter til Agenter > Agent Hub. Hvis «Mer» ikke vises i kontoen din, går du til Agenter > Agent Hub direkte.
2. Klikk på fanen«Agenter ».
3. Hold musepekeren over agenten du vil redigere, og klikk på «Rediger».
4. I delen «Instruksjoner» skriver du inn MCP-kommandoene dine. Du kan for eksempel bruke følgende kommando:
   
   Eksempel på melding:
   «Du er koblet til G2 MCP-serveren. For hver avtaleanalyse må du alltid forespørre G2 MCP-serveren for å hente inn signaler om kjøperintensjon, konkurrent sammenligningsaktivitet og intensjonsscore for selskapene knyttet til avsluttede, tapte avtaler. Kombiner eksterne markedssignaler fra G2 med HubSpot CRM-data for å gi et fullstendig bilde av årsakene til tapet. Når en konkurrent identifiseres i G2-dataene, må du krysshenvise den mot årsaken til tapet av avtalen i HubSpot. Avdekk mønstre der G2-intensjonsaktiviteten økte kraftig eller skiftet mot en konkurrent før avtalen ble avsluttet.»

Bruksscenario: Opprett automatisert kundeinformasjon fra salgssamtaler

Følgende eksempel kan brukes som en veiledning for å legge til MCP-spørsmål til en HubSpot-AI-agent som er koblet til Notion- og Gong MCP-servere. Selv om dette bruksscenariet gir et generelt rammeverk, kan du tilpasse det til ditt spesifikke mål og til andre MCP-servere.

Forretningsmål

En salgsorganisasjon har som mål å redusere tiden kundeteamene bruker på å undersøke kundesamtaler, slik at de kan fokusere mer på å engasjere potensielle kunder.

Tidligere har selgerne måttet gå gjennom samtaleopptak manuelt, lete etter omtaler av konkurrenter og dokumentere viktige poeng i flere ulike systemer.

Ved å koble HubSpots AI-agenter til eksterne verktøy via HubSpot MCP Client kan organisasjonen sentralisere undersøkelsesaktivitetene og automatisk generere handlingsrettede innsikter.

Eksempel på konfigurasjon

Dette eksemplet viser hvordan et salgsteam kobler en AI-agent fra HubSpot til eksterne systemer ved hjelp av HubSpot MCP Client.

1. Koble agenten til Gong MCP-serveren for å analysere salgssamtaler og identifisere gjentakende innvendinger fra konkurrentene.
2. Koble agenten til Notion MCP-serveren for å lagre kundeoversikter i et delt arbeidsområde.
3. Konfigurer MCP-spørsmål for agenten i henhold til beste praksis nedenfor.

Anbefalte fremgangsmåter for MCP-meldinger

• Identifiser databasen: Siden Notion-sider og -databaser ikke følger en fast struktur, må du gi agenten nøyaktige instruksjoner om hvilken database den skal bruke.
  • Anbefalt fremgangsmåte: Du bør oppgi navnet på databasen, formålet med den og inkludere database-ID-en når det er mulig.
  • Eksempel på kommando: Bruk Notion-databasen med tittelen «Content Projects Tracker», som inneholder prosjektnavn, status, eier og forfallsdato.
• Beskriv egenskaps- eller kolonnestrukturen: Beskriv databasestrukturen din i detalj for å hjelpe agenten med å forstå dataene.
  • Anbefalt fremgangsmåte: Når du henviser til en database, bør du oppgi de relevante kolonnenavnene, hva de inneholder og deres egenskapstype. Hvis noen felt er valgfrie eller ikke brukes konsekvent, bør de likevel inkluderes.
  • Eksempel på kommando: Databasen inneholder følgende kolonner: «Project Name» (tittel), «Owner» (person), «Status» (valg) og «Deadline» (dato).
• Definer agentens oppgave: Vær tydelig på hvilken spesifikk informasjon agenten skal finne eller hente ut.
  • Beste praksis: Når du definerer agentens oppgave eller ber om data, bør du bruke spesifikke navn og detaljer.
  • Eksempel på prompt: Finn alle elementer der statusen er «Pågår» og fristen er innen de neste 7 dagene.
• Spesifiser handlinger og verktøy: Hvis agenten din må utføre en spesifikk handling, må du eksplisitt angi hvilke verktøy den skal bruke og hvordan. Dette er spesielt nyttig hvis agenten må velge mellom flere verktøy.
  • Beste praksis: Definer nøyaktig hvilket verktøy som skal brukes og hvordan eventuelle handlinger skal utføres, for eksempel query_database, list_databases eller retrieve_page.

• Gi et eksempel på inndata og utdata: Hvis agenten din må legge til eller redigere oppføringer, anbefales det at du inkluderer et eksempel på hvordan dataene skal se ut.
  • Beste praksis: Gi et tydelig eksempel på hver inndata og ønsket utdata med eksempler. Du kan også legge til betingelser for ulike utdata.
  • Eksempel på kommando: Når du oppretter en ny oppføring, fyll inn «Status» som «Ikke startet» som standard og la «Frist» stå tomt.

Resultat

Når konfigurasjonen er fullført:

• HubSpots AI-agenter kan få tilgang til data fra tilkoblede forretningssystemer.
• Salgsteamene kan analysere kundesamtaler uten å forlate HubSpot.
• Kundeoversikter, innsikt i konkurrentene og oppfølgingstiltak genereres automatisk.
• Teamene bruker mindre tid på å samle inn informasjon og mer tid på å iverksette tiltak.