salesforcecli/mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLMs)이 Salesforce 조직과 직접 상호작용할 수 있는 방법을 제공합니다. AI 모델과 Salesforce 리소스 사이의 격차를 메우며, AI가 Salesforce 데이터 및 메타데이터를 안전하게 읽고 관리하고 운영할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Model Context Protocol(MCP)을 구현하여, MCP 호환 클라이언트(Cursor, Claude Code, Cline 등)와 Salesforce 환경을 연결하는 서버로 작동합니다. 서버는 LLM이 Salesforce에서 작업을 수행할 수 있도록 호출할 수 있는 전문 도구 세트를 제공합니다. 사용자는 IDE나 클라이언트 내의 JSON 구성 파일을 통해 서버를 구성하여 접근할 Salesforce 조직과 활성화할 "도구 세트"(도구 그룹)를 지정합니다.

대상 사용자

AI 기반 IDE나 에이전트를 사용하여 개발 자동화, 데이터 관리, 조직 구성 자동화를 수행하는 Salesforce 개발자 및 관리자.

주요 특징

• 모듈식 도구 세트: metadata, data, users, testing, devops 등 카테고리별로 정리된 60개 이상의 도구를 포함하여 LLM의 컨텍스트 창을 과도하게 부담하지 않도록 설계되었습니다.
• 광범위한 클라이언트 호환성: VS Code Copilot, Claude Code, Cline, Cursor, Trae, Windsurf, Zed 등 주요 MCP 클라이언트와 호환됩니다.
• 보안된 조직 접근: 로컬 Salesforce CLI 인증과 통합되어 인가된 조직에 안전하게 접근할 수 있도록 보장합니다.
• 특화된 마이그레이션 도구: Aura 컴포넌트를 Lightning Web Components(LWC)로 마이그레이션하는 데 전용 도구를 제공합니다.
• 동적 도구 탐지: 필요에 따라 도구를 동적으로 로드하여 LLM 성능을 향상시키는 실험적 기능입니다.