AI로 CRM을 구축하세요. Workspace369는 AI가 연결되는 백오피스입니다.

빈 폴더에서 작동하는 CRM까지 세 단계

동일한 단계가 Cursor, Windsurf 및 기타 MCP 클라이언트에서도 작동합니다. 웹의 Claude에서는 1단계 대신 Workspace369를 커넥터로 추가하세요.

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   Claude Code를 작업 공간에 연결

   관리자가 먼저 설정에서 AI 연결을 활성화합니다. 그런 다음 서버를 추가하고 Claude Code에서 /mcp를 실행하여 로그인합니다.

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

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   빌드 프롬프트 붙여넣기

   에이전트에게 귀하의 비즈니스가 무엇을 하는지 알려주세요. 실제 고객, 제안서 및 송장을 읽고 이를 기반으로 구축합니다.

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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.

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   앱 서버에서 동일한 백엔드 호출

   배포된 앱의 서버는 개인 액세스 토큰을 사용하여 HTTPS를 통해 동일한 도구를 호출합니다(계정 설정 → 연결된 AI 앱). 토큰은 만든 사람에게 속하므로 비즈니스에 계속 유지될 계정에서 생성하세요.

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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 및 Python 예제가 포함된 단계별 가이드: AI 코딩 에이전트로 맞춤형 CRM 구축.

실제 고객 데이터를 가리킬 만큼 안전함

빌더가 묻는 질문