Backengine Mcp

ai.backengine由 backengine.ai 發布官方發布者v8.1.1更新於 Oct 24, 2026

Surface customer & prospect context from Slack, email, transcripts and tickets in any MCP client.

已驗證Streamable HTTP可網頁執行知識與記憶溝通與協作商業與電商

概覽

AI 產生的概覽

BackEngine 遠端 MCP 伺服器，讓助理查詢從 Slack、電子郵件、通話紀錄與工單中整理出的客戶與潛在客戶脈絡。

可以做什麼
  • 列出並取得客戶與潛在客戶，包含其滾動 12 週概覽
  • 列出並依專案、角色與時間篩選訊號（已分類的關鍵時刻），並支援自然語言語意搜尋
  • 列出並讀取來源，例如通話紀錄、電子郵件、Slack 討論串與工單，可回傳摘要、原文或僅中繼資料
  • 依姓名、電子郵件、職稱或專案尋找聯絡人，並列出角色視角與訊號發言者
  • 視權限與已連接的整合而定，還會提供建立與更新紀錄的工具，以及 Jira、Zendesk、HubSpot、Salesforce 與 Slack 的相關操作
適用情境
適合業務、營收與客戶成功情境：讓助理根據真實溝通紀錄回答問題，例如會議前準備、重建客戶脈絡、找出有風險的客戶，或撰寫有依據的外聯內容。
執行需求
需要遠端 streamable HTTP 端點；必須有 BackEngine 帳號，連線時透過 OAuth 驗證工作階段。不支援原生遠端 MCP 的用戶端需透過 mcp-remote 等 stdio 橋接，以 npx 執行（需 Node.js）。
安裝前請注意
伺服器保存客戶與潛在客戶的溝通內容，存取受租戶隔離與角色權限控管。可用工具集取決於權限與已連接的整合；部分工具可建立或更新紀錄，或在 Jira、Zendesk、HubSpot、Salesforce 與 Slack 中執行操作，會變更這些系統中的資料。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Backengine Mcp，將其新增到工作區。
  2. 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存，絕不會在公開頁面上展示。
  3. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/ai.backengine%2Fbackengine-mcp/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。

{
  "mcpServers": {
    "backengine": {
      "type": "http",
      "url": "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"
    }
  }
}

README

[BackEngine]

BackEngine MCP Server

The customer-context layer for your revenue team — available to Claude and any MCP client.

What is BackEngine?

BackEngine is a multi-tenant SaaS platform that ingests all of an organization's customer and prospect communications — Slack threads, emails, call and meeting transcripts, and support tickets — and distills them into structured, queryable context. Raw conversations are processed into signals (categorized, attributed moments), sources (the underlying transcripts, emails, and tickets), and rolling project overviews, all isolated per tenant and scoped by role and access controls. The MCP server exposes this layer over the Model Context Protocol, so an LLM client can query customer signals, reconstruct context, prep for meetings, surface at-risk accounts, and draft grounded outreach from real conversation history — without leaving the chat.

Connecting

The server is remote and speaks streamable HTTP at https://backengine-prod.backengine.ai/mcp. You'll need a BackEngine account; the server authenticates your session on connect.

Clients with native remote MCP support

json
{  "mcpServers": {    "backengine": {      "type": "streamable-http",      "url": "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"    }  }}

Clients that require a stdio bridge

For clients that don't yet support remote servers directly, proxy through mcp-remote:

json
{  "mcpServers": {    "backengine": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"]    }  }}

Tools

The core tools for querying customer and prospect context are listed below. The exact tool set is resolved per connection — additional tools (creating and updating records, and integration-specific actions for Jira, Zendesk, HubSpot, Salesforce, and Slack) become available based on your permissions and which integrations your workspace has connected.

ToolDescription
list_projectsList customers and prospects; filter by name, type, etc.
get_projectRetrieve a customer or prospect, optionally with its overview.
get_project_overviewPre-computed rolling 12-week summary for a customer or prospect.
list_signalsList signals (categorized moments); filter by project, role, and time.
find_similar_signalsSemantic search across signals from a natural-language query.
list_sourcesList sources — transcripts, emails, Slack threads, and tickets.
get_sourceRetrieve a source's content (summary, verbatim, or metadata only).
list_rolesList the perspective lenses (e.g. product, sales, CS) used to filter signals.
find_contactsFind contacts by name, email, job title, or project.
list_signal_speakersList who has been speaking across signals.

Links

來源：README.md，提交 b0bfc6a

工具

0
該伺服器需要登入，因此 SourceWeft 無法在沒有帳號的情況下讀取其工具，也未收錄。已連接帳號所能看到的內容可能因帳號及其權限而異。

版本歷史

1
  1. v8.1.1最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 75%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。