Skip to content

Utilisation du serveur Braze MCP

Découvrez comment interagir avec vos données Braze en langage naturel après vous être connecté au serveur Braze MCP distant. Pour plus d’informations, consultez Serveur Braze MCP.

Prérequis

Avant de pouvoir utiliser cette fonctionnalité, vous devrez configurer le serveur Braze MCP.

Bonnes pratiques

Lorsque vous utilisez le serveur Braze MCP via des outils de langage naturel, gardez ces conseils à l’esprit :

  • Confirmez l’espace de travail dans votre prompt, surtout si vous avez accès à plusieurs espaces de travail.
  • Soyez précis concernant les plages de dates et les indicateurs lorsque vous demandez des analyses.
  • Demandez à l’agent de confirmer quels outils il a utilisés lors de la validation des résultats.
  • Comparez les recommandations à fort impact avec les données sources dans le tableau de bord de Braze.

Exemples d’utilisation

Après avoir configuré le serveur Braze MCP, vous pouvez interagir avec Braze en langage naturel. Voici quelques exemples pour commencer.

Quels espaces de travail puis-je consulter ?

Show my available Braze workspaces and tell me which one to use for production campaign analytics.

J’ai appelé get_workspaces et trouvé les espaces de travail suivants :

  • Marketing - Production (app_group_id : YOUR-APP-GROUP-ID-1)
  • Marketing - Staging (app_group_id : YOUR-APP-GROUP-ID-2)

Utilisez Marketing - Production pour les prompts d’analyse de Campaigns en production.

Pour en savoir plus, consultez Fonctions API disponibles.

Afficher les performances des Campaigns de la semaine dernière

In the Marketing - Production workspace, show campaign performance for the last seven days, including sends, opens, clicks, and top performers.

J’ai utilisé get_campaign_list et get_campaign_dataseries pour l’espace de travail et la plage de dates demandés.

Résumé :

  • Total d’envois : YOUR-TEST-SENDS
  • Total d’ouvertures : YOUR-TEST-OPENS
  • Total de clics : YOUR-TEST-CLICKS
  • Meilleure Campaign par ouvertures : YOUR-TEST-CAMPAIGN-NAME

Je peux détailler ces résultats par Campaign, par canal ou par jour si nécessaire.

Pour en savoir plus, consultez Fonctions API disponibles.

Créer un modèle d’e-mail

In the Marketing - Production workspace, create an onboarding email template named "YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME".

J’ai utilisé create_email_template et créé votre modèle.

  • ID du modèle : YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-123
  • Nom du modèle : YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME
  • Espace de travail : Marketing - Production

Pour en savoir plus, consultez Fonctions API disponibles.

Exemples de flux de travail

Ces exemples combinent plusieurs outils pour accomplir une tâche du début à la fin.

Rapport sur plusieurs espaces de travail

Get me an analytics report for the past week from my US Prod workspace and my EU Prod workspace, and compare total sends and open rates.

J’ai appelé get_workspaces pour confirmer l’accès, puis exécuté get_campaign_dataseries pour chaque espace de travail sur les sept derniers jours.

  • US Prod : YOUR-TEST-SENDS envois, YOUR-TEST-OPEN-RATE taux d’ouverture
  • EU Prod : YOUR-TEST-SENDS envois, YOUR-TEST-OPEN-RATE taux d’ouverture

US Prod a envoyé plus de messages cette semaine, tandis que EU Prod a obtenu le meilleur taux d’ouverture. Je peux détailler chaque espace de travail par Campaign ou par canal.

Copier des modèles de staging vers la production

Copy the email templates from my Staging workspace to my Production workspace.

J’ai utilisé get_email_templates et get_email_template_info pour lire les modèles dans Staging, puis create_email_template pour recréer chacun d’entre eux dans Production.

  • YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME-1 : créé dans Production (YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-1)
  • YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME-2 : créé dans Production (YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-2)

J’ai ignoré les modèles de l’éditeur par glisser-déposer, que get_email_template_info ne prend pas en charge. Dites-moi si vous souhaitez que je passe en revue les modèles copiés.

Résumé hebdomadaire de la santé des Campaigns

Give me a weekly campaign health summary for the Production workspace.

J’ai utilisé get_campaign_list et get_campaign_dataseries pour récupérer les sept derniers jours d’activité dans Production.

  • Total des envois : YOUR-TEST-SENDS
  • Taux d’ouverture : YOUR-TEST-OPEN-RATE
  • Taux de clics : YOUR-TEST-CLICK-RATE
  • Campaign avec le plus de conversions : YOUR-TEST-CAMPAIGN-NAME

Les envois ont augmenté d’une semaine à l’autre. Je peux ajouter une ventilation par canal ou signaler les Campaigns dont l’engagement est en baisse.

Fonctionnement du serveur MCP distant

Lorsque vous envoyez une requête, plusieurs étapes se déroulent en arrière-plan :

  1. Vous formulez votre demande dans le client. Vous saisissez une requête en langage naturel, par exemple en demandant les performances des Campaigns de la semaine dernière.
  2. Le modèle du client sélectionne les outils. Le modèle d’IA de votre client interprète votre requête et la traduit en un ou plusieurs appels d’outils Braze, tels que get_campaign_list et get_campaign_dataseries.
  3. Braze exécute l’appel d’outil. Le serveur MCP distant reçoit chaque appel d’outil via votre session OAuth authentifiée, applique l’espace de travail que vous avez spécifié et l’exécute sur l’endpoint REST API de Braze correspondant.
  4. Braze renvoie le résultat. Le serveur renvoie les données à votre client, qui les met en forme et vous les présente.

Votre accès est l’intersection de deux éléments :

  • Les scopes accordés lors de l’autorisation de la connexion, tels que mcp:tools.
  • Vos propres permissions d’utilisateur du tableau de bord. Si vous ne pouvez pas consulter les Campaigns dans le tableau de bord, votre agent ne le peut pas non plus. Si vous pouvez créer des modèles d’e-mail, votre agent le peut aussi. Un agent ne peut jamais dépasser votre propre niveau d’accès.

Le contexte de l’espace de travail est transmis avec chaque requête plutôt que stocké dans un fichier de configuration local, de sorte qu’une seule connexion peut fonctionner sur tous les espaces de travail auxquels vous êtes autorisé à accéder.

Comment les instructions et les réponses sont traitées

Le serveur MCP de Braze reçoit les instructions de votre client MCP tiers, tel que Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini CLI, Codex ou Cursor, exactement telles que le modèle d’IA sous-jacent de ce fournisseur les formule. Lorsque vous saisissez une requête en langage naturel, le modèle d’IA interprète votre requête et la traduit en un ou plusieurs appels d’outils spécifiques vers Braze. Braze reçoit et exécute l’appel d’outil tel qu’il est envoyé. Braze ne voit pas votre prompt original en langage naturel et ne peut pas vérifier que l’appel d’outil généré reflète fidèlement ou intégralement votre requête initiale.

Lorsque Braze renvoie des données ou un résultat, cette réponse est transmise à votre client MCP tiers, qui l’interprète, la met en forme et vous la présente. Braze ne contrôle pas la manière dont le modèle d’IA présente, résume ou décrit les informations renvoyées.

Braze décline toute responsabilité quant aux instructions générées par, ou aux réponses transmises via, tout client MCP tiers. Braze recommande de ne pas utiliser le « mode automatique » si votre client MCP tiers le propose pour la mise en œuvre automatique d’actions. Vérifiez les résumés générés par l’IA en les comparant aux données sources dans votre tableau de bord de Braze et examinez toute action proposée par l’IA avant de la mettre en œuvre via votre client MCP tiers.
New Stuff!