Проблема
B2B SaaS компания использовала Claude для работы с клиентами, но агент не имел доступа к корпоративной CRM. Это означало:
- Менеджеры вручную копировали данные между системами
- AI не мог учитывать историю взаимодействий
- Невозможность автоматического обновления статусов сделок
- Дублирование работы и ошибки
Решение: Custom MCP Server
Разработали MCP-сервер, который предоставил Claude прямой доступ к CRM через безопасный API.
Функциональность
Чтение данных:
- Информация о клиентах
- История сделок и взаимодействий
- Статистика и метрики
- Задачи и напоминания
Запись данных:
- Создание новых лидов
- Обновление статусов сделок
- Добавление заметок и комментариев
- Создание задач для команды
Аналитика:
- Генерация отчётов по сделкам
- Анализ воронки продаж
- Прогнозирование закрытия сделок
- Сегментация клиентов
Архитектура
MCP Server Components
// Структура MCP-сервера
{
"tools": [
"crm_get_client", // Получить данные клиента
"crm_search_deals", // Поиск сделок
"crm_create_lead", // Создать лид
"crm_update_deal", // Обновить сделку
"crm_add_note", // Добавить заметку
"crm_generate_report" // Сгенерировать отчёт
],
"resources": [
"crm://clients/*", // Клиенты
"crm://deals/*", // Сделки
"crm://tasks/*" // Задачи
]
}
Security Layer
- OAuth 2.0 аутентификация
- Role-based access control (RBAC)
- Audit logging всех операций
- Rate limiting для защиты от перегрузки
- Data encryption in transit
Integration Flow
- Claude получает запрос от пользователя
- Определяет необходимость данных из CRM
- Вызывает MCP-сервер с нужным tool
- MCP-сервер обращается к CRM API
- Данные возвращаются Claude
- AI формирует ответ на основе актуальной информации
Примеры использования
Автоматический брифинг перед звонком
Запрос менеджера:
"Подготовь меня к звонку с компанией Acme Corp"
AI анализирует через MCP:
- История взаимодействий (15 встреч за 6 месяцев)
- Текущие открытые сделки ($250k в стадии переговоров)
- Последние заметки менеджеров
- Pain points клиента из предыдущих разговоров
Результат:
Полный брифинг с контекстом, ключевыми точками и рекомендациями.
Автоматизация отчётов
Еженедельно:
AI генерирует отчёты по всем активным сделкам, прогнозирует закрытие, выявляет риски.
Экономия времени:
20 часов в неделю на ручное составление отчётов.
Умное создание лидов
Из email:
AI анализирует входящие письма, определяет потенциальных клиентов, автоматически создаёт лиды в CRM с контекстом.
Процесс разработки
Фаза 1: Discovery (1 неделя)
- Изучение CRM API
- Определение необходимых операций
- Дизайн архитектуры MCP-сервера
- Security аудит
Фаза 2: Development (3 недели)
- Реализация MCP Protocol
- Разработка tools и resources
- Интеграция с CRM API
- Реализация аутентификации и авторизации
Фаза 3: Testing (2 недели)
- Unit тесты для всех tools
- Integration тесты с CRM
- Security тестирование
- Load testing
Фаза 4: Deployment (1 неделя)
- Deploy на production серверы
- Настройка мониторинга
- Обучение команды
- Документация
Результаты
Метрики производительности
| Показатель | Значение |
|---|---|
| API Calls в день | 5000+ |
| Средняя латентность | 150ms |
| Успешность запросов | 99.8% |
| Uptime | 99.9% |
Бизнес-эффект
- Экономия времени: 20 часов в неделю на отчётах
- Точность данных: Устранены ошибки ручного ввода
- Скорость работы: Мгновенный доступ к данным CRM
- Insights: AI выявляет паттерны в данных продаж
Технологический стек
- MCP Server: TypeScript, Node.js
- Framework: Express.js
- Database: PostgreSQL (кэш и логи)
- CRM API: REST API (custom)
- Auth: OAuth 2.0, JWT
- Deployment: Docker, Kubernetes
- Monitoring: DataDog, Sentry
Отзыв клиента
"MCP-сервер от QZX превратил Claude в полноценного члена команды продаж. AI теперь знает о наших клиентах столько же, сколько лучшие менеджеры. Это сильно ускорило нашу работу."
— Head of Sales
Расширение функционала
Следующие этапы:
- Интеграция с email и календарём
- Predictive analytics для сделок
- Автоматические рекомендации по следующим шагам
- Интеграция с маркетинговыми платформами