우리의 Salesforce 데이터베이스 주위에 래퍼, 임베디드 케이스 summaries 포함. 이것은 모델 Context 프로토콜을 통해 LLMs에 초점을 맞춘 도구를 제공합니다.

원료는 Fivetran 연결을 통해 Salesforce에서 sourced. 이것은 TimescaleDB 데이터베이스의 스키마를 대체합니다. 별도의 프로세스는 지원 사례의 LLM summaries를 생성하고 그 결과의 embeddings를 생성합니다. 이 서비스는 그 요약을 검색합니다.

API를

모든 방법은 MCP 도구 및 REST API 엔드 포인트로 노출됩니다.

Salesforce 케이스 요약 Semantic 검색

Searches the Salesforce case summaries for related entry based on the 검색 프롬프트의 semantic embedding.

도구 이름 : [T0]]

**API 엔드포인트 ** : [T1]]

입력

(REST API에 대한 쿼리 매개 변수 사용)

산출

개발

Cloning 및 서버를 로컬로 실행합니다.

건물

npm i 을 실행하여 의존성을 설치하고 프로젝트를 구축합니다. npm run watch]를 사용하여 변경 사항을 재구성합니다.

.env]파일을 .env.sample파일로 만듭니다.

테스트

MCP Inspector는 매우 편리합니다.

| 필드 | 가치 | 인포메이션 인포메이션 | [T6] |

Tiger Salesforce MCP Server

A wrapper around our Salesforce database, which contains embedded case summaries. This provides some focused tools to LLMs via the Model Context Protocol.

The raw data is sourced from Salesforce via a Fivetran connection. This populates a schema in a TimescaleDB database. A separate process generates LLM summaries of the support cases, and then embeddings of those summaries. This service searches those summaries.

API

All methods are exposed as MCP tools and REST API endpoints.

Salesforce Case Summary Semantic Search

Searches the Salesforce case summaries for relevant entries based on a semantic embedding of the search prompt.

Tool name : semanticSearchSalesforceCaseSummaries

API endpoint : GET /api/semantic-search/salesforce-case-summaries

Input

(use query parameters for REST API)

{
  "prompt": "Why can't I connect to my database?",
  "limit": 10, // optional, default is 10
}

Output

{
  "results": [
    {
      "case_id": "500Nv000005HMfaIAG",
      "summary": "# Some content ...",
      "distance": 0.40739564321624144,
    },
    // more results...
  ],
}

Development

Cloning and running the server locally.

git clone [email protected]:timescale/tiger-salesforce-mcp-server.git

Building

Run npm i to install dependencies and build the project. Use npm run watch to rebuild on changes.

Create a .env file based on the .env.sample file.

cp .env.sample .env

Testing

The MCP Inspector is very handy.

npm run inspector

Testing in Claude Desktop

Create/edit the file ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json to add an entry like the following, making sure to use the absolute path to your local tiger-salesforce-mcp-server project, and real database credentials.

{
  "mcpServers": {
    "tiger-salesforce": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/tiger-salesforce-mcp-server/dist/index.js",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "PGHOST": "x.y.tsdb.cloud.timescale.com",
        "PGDATABASE": "tsdb",
        "PGPORT": "32467",
        "PGUSER": "readonly_mcp_user",
        "PGPASSWORD": "abc123",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-svcacct"
      }
    }
  }
}

Deployment

We use a Helm chart to deploy to Kubernetes. See the chart/ directory for details.

The service is accessible to other services in the cluster via the DNS name tiger-salesforce-mcp-server.savannah-system.svc.cluster.local.

Secrets