Un serveur MCP Salesforce est un serveur Model Context Protocol qui expose votre org Salesforce aux clients IA sous forme d'outils typés et permissionnés. Au lieu d'une intégration fragile refaite pour chaque assistant, un client IA (Claude, ChatGPT ou votre propre agent) peut interroger des comptes, mettre à jour des opportunités et enregistrer des activités via une seule interface gouvernée, chaque action restant limitée à ce que l'utilisateur concerné a le droit de faire.
Les connecteurs MCP prêts à l'emploi supposent un Salesforce standard. La plupart des orgs réels ne le sont pas : des années d'objets personnalisés, de champs personnalisés, de types d'enregistrement, de règles de validation et de Flows qui encodent le fonctionnement réel de votre activité. Un connecteur générique ignore cette couche ou s'y casse les dents. Comme nous construisons votre serveur sur votre schéma, l'IA manipule vos objets personnalisés et vos processus comme des outils de premier plan, en respectant la validation et l'automatisation sur lesquelles vous comptez déjà, au lieu d'écrire des enregistrements bruts qui cassent tout en aval.
Du mapping de votre org à un service supervisé en production.
Nous cartographions les objets, champs et permissions au niveau enregistrement qui comptent, pour que le serveur reflète le modèle de sécurité de votre org au lieu de le contourner.
Chaque action (trouver un compte, mettre à jour une opportunité, créer une tâche) devient un outil MCP typé, avec des entrées et sorties validées, pour que l'IA ne puisse pas envoyer d'écritures malformées.
Les écritures qui touchent des enregistrements critiques pour le chiffre d'affaires peuvent exiger une confirmation humaine : l'IA propose, une personne valide avant tout enregistrement.
Nous déployons le serveur, le supervisons et le maintenons à jour avec les évolutions de l'API Salesforce et du protocole MCP. Vous obtenez un service qui tourne, pas un dépôt à maintenir.
Une seule surface gouvernée pour tous les clients IA, au lieu d'une nouvelle intégration à chaque fois.
N'importe quelle IA compatible MCP (Claude, ChatGPT, Cursor, vos propres agents) utilise le même serveur. Vous construisez la connexion Salesforce une seule fois.
Chaque appel d'outil s'exécute dans votre modèle de permissions Salesforce. L'IA ne voit et ne modifie que ce que l'utilisateur concerné pouvait déjà faire.
Combinez Salesforce avec vos autres outils MCP (HubSpot, Pipedrive, votre ERP) pour qu'un agent travaille à travers plusieurs systèmes dans un même flux.
Nous exploitons déjà quelques centaines d'outils MCP en production. Authentification, limites de débit, journalisation et gestion d'erreurs sont intégrées dès le départ.
C'est un serveur Model Context Protocol qui expose votre org Salesforce aux clients IA sous forme d'outils typés et permissionnés, pour qu'un assistant puisse lire et écrire dans Salesforce en toute sécurité, sans intégration sur mesure pour chaque IA.
L'API Salesforce est l'interface brute. Un serveur MCP l'enveloppe dans des outils typés et permissionnés que n'importe quel client IA peut utiliser directement, sans que vous ayez à développer et maintenir une intégration pour chaque assistant.
Les deux. Les lectures sont directes ; les écritures peuvent passer par une confirmation humaine pour les enregistrements critiques : l'IA propose la modification, une personne la valide.
Oui. Nous construisons des serveurs MCP pour Salesforce, HubSpot, Pipedrive et les CRM sur mesure, et ils se composent : un même agent peut travailler avec plusieurs d'entre eux dans le même flux.
Chaque appel d'outil s'exécute dans votre modèle de permissions Salesforce et est journalisé. L'IA n'obtient jamais plus d'accès que l'utilisateur concerné, et rien n'est stocké hors de vos propres systèmes.
Nous le concevons, le développons, l'hébergeons et l'exploitons en service géré. Vous obtenez un serveur en production et sa supervision, pas une preuve de concept à maintenir vous-même.
Dites-nous vos objets et les actions que l'IA doit réaliser. Nous cadrons un serveur MCP Salesforce et vous montrons une démo qui fonctionne.
