AIにCRMを構築させましょう。Workspace369は、それが接続されるバックオフィスです。

空のフォルダから動作するCRMまでの3つのステップ

同じ手順は、Cursor、Windsurf、その他のMCPクライアントでも機能します。Web版Claudeでは、ステップ1の代わりにWorkspace369をコネクタとして追加します。

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   Claude Codeをワークスペースに接続する

   管理者はまず設定でAI接続をオンにします。次にサーバーを追加し、Claude Codeで/mcpを実行してサインインします。

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   claude mcp add --transport http workspace369 https://mcp.workspace369.com/mcp

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   ビルドプロンプトを貼り付けます

   ビジネスの内容をエージェントに伝えます。実際のクライアント、提案書、請求書を読み込み、それらを中心に構築します。

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   Build me a CRM for my design studio as a Next.js app.
   Use the workspace369 MCP server as the backend for every record:
   clients, requests (new leads), proposals, contracts, invoices,
   payments, projects and tasks. Do not create your own tables for these.
   First call workspace_get_context and workspace_schema to learn my
   workspace, then build:
   1. A leads inbox from requests_search, with a button that runs
      requests_convert_to_client.
   2. A client list split into prospects and clients (clients_search).
   3. A client page with that client's proposals and invoices.
   4. A "draft proposal" button that uses proposals_create_draft.
      Sending stays with me in Workspace369.
   5. A delivery board from task_boards_list and tasks_search.
   Keep every key on the server. Never expose the token in the browser.

3. 3

   アプリのサーバーから同じバックエンドを呼び出す

   デプロイされたアプリのサーバーは、パーソナルアクセストークンを使用してHTTPS経由で同じツールを呼び出します（アカウント設定 → 接続済みAIアプリ）。トークンは作成者に属するため、ビジネスに残るアカウントから作成してください。

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   curl https://mcp.workspace369.com/mcp \
     -H "Authorization: Bearer $W369_TOKEN" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
     -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
          "params":{"name":"clients_search","arguments":{"query":"acme"}}}'

NodeおよびPythonの例を含むステップバイステップガイド： AIコーディングエージェントでカスタムCRMを構築.

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