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Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud (ADO.NET)

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud (ADO.NET)

ローカル
github.com/devart-ai-connectivityビジネス・マーケティング08 週間前に更新

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud (ADO.NET) について

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloudは、環境内で稼働し、AIクライアントにMarketing Cloudデータへのアクセスを提供します。自然言語でマーケティングデータを調査するチーム向けで、Devartドライバーを介して要求を構造化クエリに変換し、ADO.NETとODBCに対応します。

主な機能

  1. 01自然言語によるマーケティングデータ検索
  2. 02要求を構造化クエリに変換
  3. 03ADO.NETとODBCに対応
  4. 04stdioとHTTPのトランスポート
  5. 05構造化された検索結果を返却

活用シーン

  1. 01メールキャンペーンの実績分析
  2. 02オーディエンスと購読者データの確認
  3. 03Customer Journeyの分析
  4. 04チャネル横断のエンゲージメント集計

MCP 対応

Salesforce Marketing CloudデータベースへのアクセスをMCPクライアントに提供します。クライアントはstdioまたはHTTPで自然言語の要求を送り、構造化された結果を受け取ります。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ
パッケージ
nugetDevart.Mcp.SalesforceMc1.1.0

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバー

バージョン 1.1.0

新機能 · 変更履歴

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバー

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーを使用すると、お使いの環境で稼働するセキュアなサーバーを通じて、AI クライアントがデータを操作できます。通常の AI チャットを、実際のビジネスデータを活用する実用的な方法に変えます。また、従来のエクスポートや手動でのクエリ実行よりも高速です。

主なメリット

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーを使うと、次のことができます。

  • 自然言語で直感的にデータを操作できます。
  • 分析に必要なデータを数分以内に取得できます。
  • AI を活用した支援により、データをより迅速にレポートできます。
  • 手動でのデータ処理や統合のメンテナンスを最小限に抑えられます。

仕組み

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーは、自然言語のプロンプトを使用して、AI クライアントが Salesforce Marketing Cloud データベースと直接通信できるようにします。AI からのリクエストを構造化クエリに変換し、Devart の接続ドライバーを通じて実行して、AI を活用したシームレスなデータアクセスを実現する、整然と構造化された結果を返します。

Devart MCP サーバーのアーキテクチャ

クイックスタート

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーを使い始めるには、次の手順に従ってください。

1. Devart ODBC Driver for Salesforce Marketing Cloud をダウンロードしてインストールします。

2. Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーをダウンロードしてインストールします。

3. Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーで、データ接続と統合の設定を構成します。

Devart MCP サーバーの設定

4. 最初の自然言語クエリを実行します。

複数のデータソースに対応する MCP サーバーが必要ですか?

手動でのインストールと設定

前提条件

Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーをビルドして実行する前に、次のコンポーネントがインストールされていることを確認してください。

  • .NET 8 SDK
  • ADO.NET 接続 — Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc.csproj Devart dotConnect for Salesforce Marketing Cloud(ビルド時に NuGet 経由で自動的にインストールされます)
  • ODBC 接続 — Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc.csproj Salesforce Marketing Cloud 用 Devart ODBC Driver(手動でのダウンロードとインストールが必要です)

ステップ 1:リポジトリをクローンする

プロジェクトのリポジトリをクローンし、プロジェクトディレクトリに移動します。

1. コマンドプロンプトを開きます。

2. 次のコマンドを入力します。

git clone https://github.com/devart-ai-connectivity/devart-mcp-server-salesforce-marketing-cloud.git
cd devart-mcp-server-salesforce-marketing-cloud

ステップ 2:ソースから MCP サーバーをビルドする

ADO.NET または ODBC のいずれかの対応するデータベース接続技術を使用して、Salesforce Marketing Cloud 用 Devart MCP サーバーをソースからビルドできます。

  • ADO.NET で MCP サーバーをビルドするには、次のコマンドを実行します。
dotnet publish Devart.AI.McpServer.AdoNet/Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc/Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc.csproj -c ReleaseSalesforceMc /p:TargetFramework=net8.0

Devart dotConnect for Salesforce Marketing Cloud の NuGet パッケージは、自動的にダウンロードされ、復元されます。

  • ODBC で MCP サーバーをビルドするには、データソースのビット数に応じたコマンドを選択します。

64 ビットのデータソースの場合は、次のコマンドを実行します。

dotnet publish Devart.AI.McpServer.Odbc/Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc/Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc.csproj -c ReleaseSalesforceMc -r "win-x64" /p:TargetFramework=net8.0

32 ビットのデータソースの場合は、次のコマンドを実行します。

dotnet publish Devart.AI.McpServer.Odbc/Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc/Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc.csproj -c ReleaseSalesforceMc -r "win-x86" /p:TargetFramework=net8.0

Note

ターゲットプラットフォームは、ODBC データソースのビット数と一致している必要があります。

Step 3: MCP Server のデータベース接続を構成する

1. ビルド済みの MCP Server 実行可能ファイルが格納されているディレクトリに、mcpserver.json 設定ファイルを作成します。

2. ファイル内でデータベース接続を構成します。

  • ADO.NET を使用して接続を構成します。

次の設定を mcpserver.json ファイルに追加します。

{
  "Connections": [
    {
      "Name": "my_salesforcemc",
      "ConnectionString": "Authentication Type=UserNamePassword;Url=https://your-exacttarget-url;User Id=your_user;Password=your_password;License Key=your_license_key;",
      "ProtocolType": "stdio"
    }
  ]
}
  • ODBC を使用して接続を構成します。

次の設定を mcpserver.json ファイルに追加します。

{
  "Connections": [
    {
      "Name": "my_salesforcemc",
      "DsnName": "your_dsn_name",
      "ProtocolType": "stdio"
    }
  ]
}
  • 接続文字列を使用して ODBC 接続を構成します。

次の設定を mcpserver.json ファイルに追加します。

{
  "Connections": [
    {
      "Name": "my_salesforcemc",
      "ConnectionString": "Driver={Devart ODBC Driver for Salesforce Marketing Cloud};Server=localhost;User ID=salesforcemc;Password=your_password;Database=your_database;",
      "ProtocolType": "stdio"
    }
  ]
}

ここで:

  • Name — 接続名です。

  • ConnectionString(ADO.NET に適用)— ターゲットデータベースへの接続に使用する、データベース固有の接続文字列です。

  • DsnName(ODBC に適用)— データソースの名前です。

  • ProtocolType — トランスポートプロトコルです。使用できるオプションは stdio または http です。

  • HttpPort(ProtocolType が http に設定されている場合は必須)— http プロトコルのポート番号です。

Step 4: MCP server を実行する

MCP Server の構成後、起動できます。

Note

この手順が必要なのは、ProtocolType が http に設定されている場合のみです。stdio トランスポートプロトコルを使用する場合、AI クライアントがサーバーを自動的に起動します。

  • ADO.NET でサーバーを起動するには、次のコマンドを実行します。
Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc.exe run my_salesforcemc
  • ODBC でサーバーを起動するには、次のコマンドを実行します。
Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc.exe run my_salesforcemc

ここで、my_salesforcemc は ODBC 接続の名前です。

Step 5: Claude Desktop と統合する

1. Claude の設定ファイル claude_desktop_config.json を開きます。

Tip

設定ファイルが見つからない場合は、まだ存在していない可能性があります。作成するには、Claude Desktop を開いて File > Settings > Developer に移動し、Edit Config をクリックします。claude_desktop_config.json ファイルがあるフォルダーが開きます。

2. MCP Server で使用するトランスポートプロトコルに応じて、次のオブジェクトのいずれかを追加します。

  • STDIO
{
  "mcpServers": {
    "devart": {
      "command": "C:\\path\\to\\Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc.exe",
      "args": [
        "run",
        "my_salesforcemc"
      ]
    }
  }
}

ここで:

  • devart は Claude Desktop に表示されるコネクター名です。

  • C:\\path\\to\\Devart.AI.McpServer.AdoNet.SalesforceMc.exe は実行可能ファイルへのパスです。ODBC 接続の場合は、Devart.AI.McpServer.Odbc.SalesforceMc.exe を使用します。

  • my_salesforcemc は mcpserver.json 設定ファイルで指定した接続名です。

  • HTTP

      "mcpServers": {
        "devart": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "mcp-remote",
            "http://localhost:5000/sse"
          ]
        }
      }
    

    ここで:

    • devart は Claude Desktop に表示されるコネクター名です。
    • 5000 は MCP Server のリスニングポートです。

3. ファイルを保存します。

4. Claude Desktop を再起動します。

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud が Claude と統合され、Claude Desktop アプリの Customize > Connectors に devart が表示されます。

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud は、Cline、Codex、Cursor、Visual Studio Code、Windsurf、Zed などの他の AI クライアントとも統合できます。

サポートされているクライアント

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud は、次の AI クライアントとの統合をサポートしています。

  • Claude Desktop
  • Visual Studio Code
  • Cursor
  • Codex
  • Windsurf
  • Cline
  • Zed
  • ...その他の MCP 互換 AI クライアント

代表的なユースケース

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud は、Salesforce Marketing Cloud を主要なデータソースとして利用するチームに最適です。

  • メールキャンペーンのパフォーマンス分析
    カスタムレポートを作成せずに、Marketing Cloud のメールキャンペーン全体の送信数、開封率、クリック率、バウンス数、配信停止数をクエリできます。

  • オーディエンスと購読者の分析
    Marketing Cloud に保存されている購読者リストの増加、エンゲージメントスコア、抑制リスト、オーディエンスセグメントの構成を分析できます。

  • カスタマージャーニーの分析
    Marketing Cloud Journey Builder のデータ全体について、ジャーニーへの流入率、経路の分布、離脱ポイント、コンバージョンのパフォーマンスを調査できます。

  • クロスチャネルのエンゲージメントレポート
    メール、SMS、プッシュ通知、広告オーディエンスのエンゲージメントデータをクエリし、クロスチャネルキャンペーンの効果を把握できます。

  • データエクステンションの調査
    Marketing Cloud に保存されているカスタムデータエクステンション、同期された CRM データ、リレーショナルテーブルにアクセスして分析し、カスタムキャンペーン分析に活用できます。

  • 到達率とリストの健全性のモニタリング
    Marketing Cloud の送信ログから、バウンスのカテゴリ、スパム苦情率、リストの管理指標を調査できます。

ライセンスとアクティベーション

Devart MCP Server for Salesforce Marketing Cloud は、無料のシングルソース MCP サーバーとして提供されています。

Salesforce Marketing Cloud に接続するには、有料製品である対応する Devart ODBC Driver for Salesforce Marketing Cloud が必要です。

Devart ODBC Driver for Salesforce Marketing Cloud は、30 日間無料でお試しいただけます。

最新のインストールとアクティベーションの詳細については、製品ページとドキュメントをご覧ください。

サポート

その他の Devart 接続ソリューション

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。