salesforcecli/mcp

解決的問題

本專案提供大型語言模型（LLMs）直接與 Salesforce 組織互動的方法。它彌補了 AI 模型與 Salesforce 資源之間的差距，讓 AI 能夠安全地讀取、管理與操作 Salesforce 資料與元資料。

運作方式

實作 Model Context Protocol (MCP)，作為伺服器將 MCP 相容的客戶端（如 Cursor、Claude Code 或 Cline）連接到 Salesforce 環境。伺服器提供一組專用工具，LLM 可以呼叫這些工具在 Salesforce 中執行動作。使用者透過在 IDE 或客戶端中的 JSON 設定檔來設定伺服器，指定要存取的 Salesforce 組織以及要啟用的「工具集」（工具群組）。

適用對象

使用 AI 驅動的 IDE 或代理來自動化開發、資料管理與組織設定的 Salesforce 開發者與管理員。

主要特色

• 模組化工具集：包含超過 60 個工具，依 metadata、data、users、testing 和 devops 等類別分類，避免 LLM 的上下文視窗被過度佔用。
• 廣泛的客戶端支援：相容主要的 MCP 客戶端，包括 VS Code Copilot、Claude Code、Cline、Cursor、Trae、Windsurf 和 Zed。
• 安全的組織存取：與本地 Salesforce CLI 授權整合，確保對授權組織的安全存取。
• 專用遷移工具：提供專門用於將 Aura 組件遷移至 Lightning Web Components (LWC) 的工具。
• 動態工具發現：實驗性功能，按需載入工具以提升 LLM 性能。