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Usando o servidor MCP do Braze

Aprenda a interagir com seus dados da Braze por meio de linguagem natural após se conectar ao servidor MCP remoto da Braze. Para saber mais, consulte Servidor MCP do Braze.

Pré-requisitos

Antes de usar este recurso, você precisará configurar o servidor MCP do Braze.

Práticas recomendadas

Ao usar o servidor MCP do Braze por meio de ferramentas de linguagem natural, tenha estas dicas em mente:

  • Confirme o espaço de trabalho no seu prompt, especialmente quando você tem acesso a vários espaços de trabalho.
  • Seja específico sobre intervalos de datas e métricas ao solicitar análises.
  • Peça ao agente para confirmar quais ferramentas ele usou ao validar os resultados.
  • Compare recomendações de alto impacto com os dados de origem no dashboard da Braze.

Exemplos de uso

Após configurar o servidor MCP do Braze, você pode interagir com a Braze usando linguagem natural. Veja alguns exemplos para começar.

Quais espaços de trabalho posso acessar?

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

Chamei get_workspaces e encontrei estes espaços de trabalho:

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

Use Marketing - Production para prompts de análise de dados de Campaigns em produção.

Para saber mais, consulte Funções de API disponíveis.

Mostre o desempenho de Campaigns da última semana

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

Usei get_campaign_list e get_campaign_dataseries para o espaço de trabalho e o intervalo de datas solicitados.

Resumo:

  • Total de envios: YOUR-TEST-SENDS
  • Total de aberturas: YOUR-TEST-OPENS
  • Total de cliques: YOUR-TEST-CLICKS
  • Campaign com mais aberturas: YOUR-TEST-CAMPAIGN-NAME

Posso detalhar por Campaign, canal ou dia, se necessário.

Para saber mais, consulte Funções de API disponíveis.

Criar um modelo de e-mail

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

Usei create_email_template e criei o seu modelo.

  • ID do modelo: YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-123
  • Nome do modelo: YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME
  • Espaço de trabalho: Marketing - Production

Para saber mais, consulte Funções de API disponíveis.

Exemplos de fluxos de trabalho

Esses exemplos combinam várias ferramentas para concluir uma tarefa do início ao fim.

Relatório em vários espaços de trabalho

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.

Chamei get_workspaces para confirmar o acesso e, em seguida, executei get_campaign_dataseries para cada espaço de trabalho nos últimos sete dias.

  • US Prod: YOUR-TEST-SENDS envios, YOUR-TEST-OPEN-RATE taxa de abertura
  • EU Prod: YOUR-TEST-SENDS envios, YOUR-TEST-OPEN-RATE taxa de abertura

US Prod enviou mais mensagens nesta semana, enquanto EU Prod teve a taxa de abertura mais alta. Posso detalhar qualquer espaço de trabalho por Campaign ou canal.

Copiar modelos de staging para produção

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

Usei get_email_templates e get_email_template_info para ler os modelos em Staging e, em seguida, create_email_template para recriar cada um em Production.

  • YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME-1: criado em Production (YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-1)
  • YOUR-TEST-TEMPLATE-NAME-2: criado em Production (YOUR-TEST-TEMPLATE-ID-2)

Pulei os modelos do editor de arrastar e soltar, que não são compatíveis com get_email_template_info. Me avise se quiser que eu revise os modelos copiados.

Resumo semanal da integridade de Campaigns

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

Usei get_campaign_list e get_campaign_dataseries para extrair os últimos sete dias de atividade em Production.

  • Total de envios: YOUR-TEST-SENDS
  • Taxa de abertura: YOUR-TEST-OPEN-RATE
  • Taxa de cliques: YOUR-TEST-CLICK-RATE
  • Campaign com mais conversões: YOUR-TEST-CAMPAIGN-NAME

Os envios aumentaram em relação à semana anterior. Posso adicionar um detalhamento por canal ou sinalizar Campaigns com engajamento em queda.

Como o servidor MCP remoto funciona

Quando você envia uma solicitação, algumas etapas acontecem nos bastidores:

  1. Você faz um prompt no seu cliente. Você digita uma solicitação em linguagem natural, como pedir o desempenho de Campaigns da última semana.
  2. O modelo do cliente seleciona ferramentas. O modelo de IA no seu cliente interpreta sua solicitação e a traduz em uma ou mais chamadas de ferramentas da Braze, como get_campaign_list e get_campaign_dataseries.
  3. A Braze executa a chamada de ferramenta. O servidor MCP remoto recebe cada chamada de ferramenta pela sua sessão OAuth autenticada, aplica o espaço de trabalho que você especificou e a executa no endpoint correspondente da REST API da Braze.
  4. A Braze retorna o resultado. O servidor envia os dados de volta para o seu cliente, que os formata e apresenta para você.

Seu acesso é a interseção de duas coisas:

  • Os escopos concedidos quando você autorizou a conexão, como mcp:tools.
  • Suas próprias permissões de usuário no dashboard. Se você não pode visualizar Campaigns no dashboard, seu agente também não pode. Se você pode criar modelos de e-mail, seu agente também pode. Um agente nunca pode exceder seu próprio acesso.

O contexto do espaço de trabalho é passado com cada solicitação em vez de armazenado em um arquivo de configuração local, então uma única conexão pode funcionar em todos os espaços de trabalho aos quais você tem acesso.

Como instruções e respostas são tratadas

O servidor MCP da Braze recebe instruções do seu cliente MCP de provedor terceiro, como Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini CLI, Codex ou Cursor, exatamente como o modelo de IA subjacente desse provedor as formula. Quando você digita uma solicitação em linguagem natural, o modelo de IA interpreta sua solicitação e a traduz em uma ou mais chamadas de ferramenta específicas para a Braze. A Braze recebe e executa a chamada de ferramenta conforme enviada. A Braze não vê seu prompt original em linguagem natural e não pode verificar se a chamada de ferramenta gerada reflete total ou precisamente a sua solicitação pretendida.

Quando a Braze retorna dados ou um resultado, essa resposta é enviada de volta ao seu cliente MCP de provedor terceiro, que então interpreta, formata e apresenta as informações para você. A Braze não controla como o modelo de IA apresenta, resume ou descreve as informações retornadas.

A Braze não é responsável por instruções geradas por, ou respostas transmitidas por meio de, qualquer cliente MCP de provedor terceiro. A Braze recomenda não usar o “modo automático” caso seu cliente MCP de provedor terceiro o ofereça para implementação automática de ações. Revise os resumos gerados por IA comparando-os com os dados de origem no seu dashboard da Braze e revise qualquer ação proposta pela IA antes de implementá-la por meio do seu cliente MCP de provedor terceiro.
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