知你AI助手 MCP｜让 AI 查询多平台客户资料与客服会话

将知你客服中的多平台客户资料、当前与历史会话及聊天记录连接到 Codex、Claude Code、WorkBuddy 等 AI 工具，通过自然语言完成客户查询、会话研判和业务分析。

知你AI助手官网 · 知你客服官网 · MCP 服务地址：https://mcp.h5bqb.top/mcp

产品介绍

知你AI助手是一项面向 AI 工具的多平台客户沟通数据连接服务。它通过 Streamable HTTP MCP，将已接入知你客服的客户资料、标签、负责人、当前会话、历史会话和聊天记录连接到 AI 工具。

团队可以直接用自然语言查找客户、了解沟通前情、检索退款或投诉记录、筛选目标客户、发现购买意向，并基于完整消息上下文整理业务结论。服务采用只读查询方式，查询范围由当前 API Key 权限决定，结果可以继续追溯到相关客户、会话和原始消息。

Related MCP server: doc-hub-mcp

支持的平台渠道

个微/企微/视频号/微信小程序/公众号/服务号/微信客服/微信小店/抖音号/小红书/微博/网站及H5客服等平台渠道。

核心能力

1. 多平台客户数据统一查询：查询已接入知你客服的个微、企微、视频号、微信小程序、公众号、服务号、微信客服、微信小店、抖音号、小红书、微博、网站及 H5 客服等平台渠道数据。

2. 当前客服会话分诊：查看个微、企微、微信客服、微信小程序、公众号、服务号、网站及 H5 客服等渠道的待接待、我的会话、同事会话和 AI 会话。

3. 客户资料与沟通前情查询：按姓名、手机号、微信号、渠道、客服、负责人、标签或时间，查找来自个微、企微、视频号、抖音号、小红书、微博等渠道的客户。

4. 客户画像信息整理：查询微信小店、微信小程序、公众号、服务号及其他已接入渠道客户的资料、标签、来源渠道、负责人和联系信息。

5. 历史会话与聊天记录检索：检索微信客服、个微、企微、抖音号、小红书、微博、网站及 H5 客服等渠道的历史会话。

6. 消息关键词与时间查询：按退款、投诉、报价、试用、购买等消息关键词和发生时间，定位视频号、微信小店、抖音号、小红书等渠道的相关客户会话。

7. 完整消息上下文读取：将 AI 整理结果追溯到对应平台渠道、客户、会话和原始消息。

8. 渠道与业务字典查询：查询平台账号、渠道、客服和标签字典。

9. API Key 用量查询：查询当前 API Key 的总额度、已使用量和剩余额度。

MCP 工具

使用方法

1. 获取 API Key

访问知你AI助手官网，注册或登录后创建 API Key。

2. 添加 MCP 连接

在 Codex、Claude Code、WorkBuddy 或其他支持 Streamable HTTP MCP 的 AI 工具中添加以下连接：

{
  "mcpServers": {
    "zhini": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.h5bqb.top/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${ZHINI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

环境变量：

ZHINI_API_KEY=YOUR_API_KEY

3. 用自然语言查询

• 现在有哪些客户正在等待接待？

• 查一下这个客户最近聊了什么，还有哪些事情待确认？

• 找出近 7 天提到退款的历史会话。

• 哪些客户最近提过报价、试用或购买？

• 整理最近登录异常反馈的共同问题。

• 比较不同平台渠道客户最常咨询的问题。

适用团队

• 客服团队：会话分诊、回复前情查询、投诉与问题复盘

• 销售团队：客户背景查询、意向识别、跟进线索整理

• 客户运营：标签筛选、客户分群、跨渠道客户洞察

• 质检与产品：历史问题检索、共性问题归纳、需求线索发现

连接信息

数据与权限说明

• 服务能力为只读查询，不执行消息发送、客户资料修改、标签修改、会话接待、转接或关闭等操作。

• 查询结果受当前 API Key 对应的数据权限约束。

• API Key 应保存在客户端环境变量或安全配置中。

• “微信”“抖音”“小红书”“微博”等名称用于说明已接入的数据来源渠道，不代表相关平台对本产品的官方背书。

关键词

多平台客户数据 MCP、客户资料查询 MCP、客服会话查询 MCP、历史会话分析、客户画像、客户分群、投诉会话分析、销售线索识别、多平台客服、omnichannel customer data、customer conversation search、customer profile lookup、customer segmentation、read-only customer data。