mcp-salesforce-example 是一个MCP服务器，旨在实现AI模型与Salesforce平台的无缝集成。它允许AI模型通过MCP协议安全地与Salesforce交互，执行诸如发送电子邮件、部署Apex代码等操作。该解决方案通过JWT Bearer Flow认证方式连接Salesforce，确保数据传输的安全性。开发者可以通过简单的配置，利用此服务器轻松扩展AI模型的功能，使其能够直接利用Salesforce的强大能力。核心价值在于简化了AI模型与Salesforce集成的复杂性，降低了开发门槛，并为AI应用开辟了更广阔的应用场景。该示例使用Node.js构建，并提供详细的配置指南和示例代码，方便开发者快速上手和定制。

Salesforce 数据集成

mcp-salesforce-example 的核心功能在于它能够安全地将 AI 模型与 Salesforce 数据连接起来。通过 MCP 协议，AI 模型可以访问 Salesforce 中的客户信息、销售数据等，从而实现更智能的决策和自动化流程。该功能通过 JWT 授权流程，确保只有经过授权的 AI 模型才能访问 Salesforce 数据，从而保障数据的安全性。开发者可以通过配置 credentials.js 文件，提供 Salesforce 连接所需的必要凭据，包括登录 URL、用户名、客户端 ID 和私钥。

例如，一个 AI 模型可以利用 Salesforce 中的客户数据来预测销售机会的转化率，或者根据客户的购买历史和偏好，生成个性化的营销内容。技术实现上，该功能依赖于 Salesforce 的 API 和 JWT 授权机制，开发者需要正确配置 Salesforce 的连接应用，并确保私钥的安全存储。

Apex 代码部署

此示例允许 AI 模型通过 MCP 接口在 Salesforce 组织中部署 Apex 代码。这使得 AI 能够动态地更新 Salesforce 的业务逻辑，以响应不断变化的需求。开发者可以利用此功能，让 AI 模型自动修复代码缺陷、优化性能或添加新功能，而无需手动干预。通过 MCP，AI 模型可以安全地将 Apex 代码发送到 Salesforce 服务器，并执行部署操作。

例如，一个 AI 模型可以分析 Salesforce 组织的日志文件，识别潜在的性能瓶颈，并自动生成优化的 Apex 代码，然后通过此功能部署到 Salesforce 环境中。技术实现上，该功能依赖于 Salesforce 的 Metadata API，开发者需要确保 AI 模型具有足够的权限来部署 Apex 代码，并正确处理部署过程中可能出现的错误。

Salesforce 邮件发送

mcp-salesforce-example 允许 AI 模型通过 Salesforce 发送电子邮件。这使得 AI 模型能够自动与客户沟通，发送个性化的营销信息、提醒或通知。通过 MCP 协议，AI 模型可以调用 Salesforce 的邮件服务，并指定收件人、主题和正文等参数。该功能可以极大地提高营销效率，并改善客户体验。

例如，一个 AI 模型可以根据客户的行为和偏好，自动发送个性化的产品推荐邮件，或者在客户的订单状态发生变化时，发送及时的通知邮件。技术实现上，该功能依赖于 Salesforce 的 Email Services API，开发者需要配置 Salesforce 的邮件设置，并确保 AI 模型具有发送邮件的权限。