本番向けの Frappe v15+ アプリケーションで、承認された各 Frappe ユーザーに、設定可能な AI プロバイダーと Salesforce Hosted MCP をバックエンドとする Web AI アシスタントを提供します。Salesforce OAuth トークンと AI API キーは Frappe サーバー上で暗号化されたまま保持され、ブラウザコードは許可された Frappe メソッドのみを呼び出します。
Salesforce Headless 360 MCP は現在 Salesforce のベータサービスです。本番環境で使用する前に、貴社組織での提供状況、制限、利用規約を確認してください。
Related MCP server: Salesforce MCP Server
Frappe browser page (/salesforce-ai)
↓ authenticated frappe.call
Frappe Python services
├── OpenAI / Claude / Gemini / Azure / local LLM (tool calling)
└── Salesforce Hosted MCP (Streamable HTTP + OAuth bearer token)
↓
Salesforce orgMCP ツールリストは実行時に取得されます。読み取り専用モードでは、サーバーは discover、describe、dispatch_readonly のみを許可し、dispatch はモデルのツールから除外され、Python 側でも独立してブロックされます。書き込みが有効な場合、dispatch はユーザーが明示的に確認するまで、ユーザーに紐づく10分間の確認レコードに保持されます。
このアプリは Salesforce SObject サーバーもサポートしています。platform/sobject-all の場合、読み取り専用モードでは、読み取り専用とマークされたツールのみが公開されます（さらに Salesforce の既知のスキーマ/クエリ/検索/ID/リレーションシップの読み取りツールも公開されます）。書き込みが有効な場合、検出された変更ツールが公開され、すべての create/update/delete 呼び出しには同じ確認ゲートが適用されます。
Frappe Framework v15 以降と動作する Bench サイト
Python 3.10+
API v67.0+ と Headless 360 が有効化された Salesforce 組織
OAuth Authorization Code + PKCE S256 用に設定された Salesforce External Client App
設定済みモデルにアクセスできる OpenAI API キー
公開 Frappe サイト用の HTTPS
Python の依存関係（httpx と openai）は pyproject.toml で宣言され、アプリとともにインストールされます。
cd ~/frappe-bench
bench get-app https://github.com/TechwithZakir/salesforce_mcp_ai
bench --site yoursite.example install-app salesforce_mcp_ai
bench --site yoursite.example migrate
bench build --app salesforce_mcp_ai
bench restartローカル開発の場合:
cd ~/frappe-bench
bench new-app salesforce_mcp_ai
# Replace the generated app with this repository, or clone it into apps/salesforce_mcp_ai.
bench --site development.localhost install-app salesforce_mcp_ai
bench --site development.localhost migrate
bench build --app salesforce_mcp_aiSalesforce MCP Manager を管理者に割り当て、Salesforce MCP User をワークショップユーザーに割り当てます。マネージャーとして Salesforce MCP Settings を開いて設定を保存し、その後 /salesforce-ai にアクセスしてください。
既存インストールをアップグレードした後は、bench --site yoursite.example migrate と bench --site yoursite.example clear-cache を実行してください。その後、公開の Salesforce MCP AI ワークスペースが、Salesforce MCP User、Salesforce MCP Manager、または System Manager を割り当てられたユーザー向けに Desk に表示されます。
Salesforce 設定で MCP Servers を検索します。
MCP Servers を選択し、headless-360 を見つけて有効化します。
External Client App Manager に移動し、External Client App を作成します。
OAuth Authorization Code フローを有効にし、S256 を使用した PKCE を要求します。
スコープ mcp_api、refresh_token、offline_access を追加します（ご利用の Salesforce リリースで公開されているラベル/オプションを使用してください）。
コールバック URL を正確に次のように設定します:
https://YOUR-FRAPPE-DOMAIN/api/method/salesforce_mcp_ai.api.auth.salesforce_callbackコンシューマーキーと、アプリのポリシーで要求される場合はクライアントシークレットを Salesforce MCP Settings にコピーします。
Salesforce は、すべての MCP 操作に対して、接続ユーザーの CRUD、フィールドレベルセキュリティ、共有設定、プロファイル、権限セットを適用します。ワークショップユーザーには、必要な Salesforce 権限のみを付与してください。
推奨される本番設定:
Enabled: On
AI Provider: OpenAI
API Key: (encrypted)
Model: gpt-5.6
Temperature: 0.2
Max Tokens: 4000
Salesforce Login URL: https://login.salesforce.com
Salesforce MCP URL: https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/platform/headless-360
Allow Write Operations: Off
Require Write Confirmation: On
Enable MCP Trace: On
Enable Audit Logging: On
Maximum MCP Tool Calls: 6
Request Timeout: 60OpenAI API キーと External Client App のクライアントシークレットは、Frappe の Password フィールドです。アクセストークンとリフレッシュトークンも、ユーザーごとの Salesforce Connection ドキュメント上の Password フィールドです。これらは、Frappe の暗号化パスワード API を使用してバックエンドコードのみが読み取ります。
コード変更なしで切り替える:
Salesforce Login URL: https://test.salesforce.com
Salesforce MCP URL: https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/sandbox/platform/headless-360同じコールバックとスコープを持つサンドボックス用 External Client App を使用します。
Salesforce 設定 → MCP Servers で SObject All を有効化し、次のように設定します:
Production/Developer org: https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/platform/sobject-all
Sandbox/Scratch org: https://api.salesforce.com/platform/mcp/v1/sandbox/platform/sobject-allCases、Opportunities、Accounts、その他のレコードを照会する場合は読み取り専用モードを使用します。create/update/delete 操作が必要な場合にのみ書き込みを有効にし、確認は通常は有効のままにしておく必要があります。
Salesforce MCP Settings で1つのプロバイダーを選択します:
OpenAI: OpenAI API キーとモデルを入力します。
Claude: Anthropic API キーと Claude モデル名を入力します。
Gemini: Gemini API キーとモデル名を入力します。
Azure OpenAI: キー、HTTPS リソースエンドポイント、デプロイメント名を入力します。現在の v1 エンドポイントが使用されます。
Local LLM（OpenAI 互換）: OpenAI 互換の /v1 ベース URL とモデル名を入力します。セキュリティ保護されていないループバックサーバーでは、キーは空白でもかまいません。
ローカルサーバーの例:
Ollama: http://127.0.0.1:11434/v1
LM Studio: http://127.0.0.1:1234/v1
LiteLLM: https://llm.example.com/v1
vLLM: https://vllm.example.com/v1選択したモデルはツール/関数呼び出しをサポートしている必要があります。ローカル HTTP はループバックホスト名またはアドレスに対してのみ許可され、リモートエンドポイントには HTTPS が必要です。エージェントは固定の安全指示と、動的に返されポリシーでフィルタリングされた MCP スキーマのみを送信します。最大値は単なる反復回数ではなく、個々のツール呼び出し全体でカウントされます。
変更が必要でない限り、Allow Write Operations はオフにしておきます。書き込みがオンのときは確認を有効のままにします。
OAuth ステートと PKCE verifier はサーバーキャッシュエントリで、10分後に失効し、一度だけ使用されます。
保留中の書き込みはユーザーに紐づき、一度だけ使用でき、10分後に失効します。
設定された MCP ホストは SSRF リスクを減らすため、api.salesforce.com 上の HTTPS に制限されます。
認証エラーが発生すると、リフレッシュは正確に1回だけ試行されます。リフレッシュに失敗するとアカウントは切断されます。
監査ペイロードは編集（redact）および切り詰められます。トレースやカスタムログにシークレットフィールドを追加しないでください。
Frappe は HTTPS でのみ提供し、Redis と暗号化キーを保護し、シークレットをローテーションし、制限的なロールを使用し、バックアップを設定してください。
Salesforce データを LLM に送信する前に、Salesforce Beta の利用規約と組織のデータ取り扱いポリシーを確認してください。
通常のチャットは、ワークショップでのわかりやすさのため同期です。サービス クラスは分離されているため、後でエンドポイントから frappe.enqueue を通じて呼び出すことができます。
Salesforce MCP User: アシスタントを使用し、自分の Salesforce アカウントを接続/切断し、自分のログのみを表示できます。
Salesforce MCP Manager: 設定を構成し、すべての監査ログ/接続を表示できます。シークレット値が API から返されることはありません。
所有権は DocType 権限フックと、各許可済みメソッドのフィルターによって強制されます。
テストはモックを使用し、実際の Salesforce 組織や OpenAI 呼び出しは必要ありません:
bench --site development.localhost run-tests --app salesforce_mcp_ai
bench --site development.localhost migrate
bench build --app salesforce_mcp_aiカバレッジには、PKCE、ワンタイム OAuth ステート、トークンリフレッシュ、読み取り専用ツールのフィルタリングとブロック、接続/ログの所有権、ツール呼び出し数の上限設定が含まれます。リリース時には、専用の Salesforce テストユーザーに対して、/salesforce-ai、OAuth コールバック、ツールディスカバリ、読み取り専用プロンプト1件のブラウザスモークテストも実行してください。
Salesforce MCP User ロールを持つユーザーとしてサインインします。
/salesforce-ai を開き、Connect Salesforce をクリックして OAuth を完了します。
バッジが緑色で、モードが Read Only と表示され、MCP ツールが表示されることを確認します。
「Acme Corporation を探して。」と尋ねます。トレースを展開して discover、describe、dispatch_readonly を表示します。
「そのオープンな商談を表示して。」と尋ね、次に「どの商談を優先すべきですか？」と尋ねます。
必要に応じてマネージャーとして書き込みを有効にします。フォローアップタスクの作成を依頼し、提案された dispatch 引数を確認して、Confirm & Execute をクリックします。
Salesforce MCP Log を開いて、切り詰められた監査証跡を表示します。
OAuth state invalid or expired: Connect Salesforce を再起動し、10分以内に完了してください。Redis/キャッシュの健全性と、コールバックが同じ Frappe デプロイメントに戻ることを確認してください。
redirect_uri mismatch: 上記のコールバックをスキームとホスト名を含めて正確にコピーしてください。
invalid scope / MCP access denied: Headless 360 を有効化し、API v67.0+、mcp_api スコープ、ユーザーの Salesforce 権限を確認してください。
401 after connection: リフレッシュに失敗した場合は再接続してください。External Client App のリフレッシュトークンポリシーとクライアントシークレット要件を確認してください。
No MCP tools: 設定済みの本番/サンドボックスエンドポイントとサーバーの有効化を確認してください。
OpenAI error: API キー、モデルアクセス、割り当て、アウトバウンドネットワークアクセス、タイムアウトを確認してください。
Maximum tool calls reached: プロンプトをより具体的にするか、制限を慎重に引き上げてください（このアプリが受け入れる最大値は20です）。
Page redirects to login / permission denied: サインインし、Salesforce MCP ロールのいずれかを割り当ててください。
技術的な障害は frappe.log_error で記録されます。ブラウザの応答にはスタックトレースやシークレットは含まれません。
salesforce_mcp_ai/
├── api/ # whitelisted auth, MCP, and agent methods
├── services/ # OAuth, token, MCP transport, OpenAI orchestration
├── utils/ # PKCE, validation, redaction
├── salesforce_mcp_ai/doctype/
├── tests/
└── www/salesforce-ai/MIT
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Build, version, review, and export websites, web apps, and games from a conversation.
Shared, permission-aware company context for AI agents, with provenance, approvals and audit.
Runtime permission, approval, and audit layer for AI agent tool execution.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/TechwithZakir/salesforce_mcp_ai'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server