The Prospector - Assistant IA
Architecte, Développeur & Utilisateur
Le hub est connecté. L'étape suivante : interroger son pipeline en langage naturel. "Qui relancer aujourd'hui ?" "Quelle est la température du prospect Dupont ?" Claude, connecté via MCP, analyse les échanges et répond avec le contexte réel.
Le projet en détail
Le hub commercial centralise tous les échanges et les données prospects. Mais avoir les données ne suffit pas - encore faut-il pouvoir les interroger rapidement au bon moment.
La deuxième partie de The Prospector connecte Claude directement au hub via MCP. Je peux poser une question en langage naturel et obtenir une réponse contextualisée immédiatement : qui relancer, sur quel sujet, avec quel angle d'approche, en tenant compte des échanges précédents.
C'est exactement ce que je construis pour mes clients dans le système Écho : un assistant qui connait votre pipeline, lit vos échanges, et vous dit quoi faire - sans que vous ayez à croiser cinq outils pour arriver à la même conclusion.
Ce qui a été construit
Interrogation en langage naturel
"Qui relancer aujourd'hui ?" "Quel est le statut de Dupont ?" Le système répond à partir des données réelles du pipeline.
Scoring contextuel des prospects
L'agent analyse l'historique complet des échanges et évalue la température de chaque prospect pour prioriser les actions.
Angles de relance personnalisés
Pas de message générique. L'agent propose un angle de relance construit sur le contexte réel de chaque échange.
Connexion MCP au hub
Claude accède directement aux données du hub via MCP. Toutes les réponses s'appuient sur les données à jour.
Ce qui rendait le projet complexe
Rendre les données interrogeables
Le hub centralise l'information, mais la rendre accessible en langage naturel requiert une couche d'intelligence supplémentaire.
Contexte riche, réponse précise
Chaque prospect a un historique unique. L'agent doit en tenir compte pour éviter les réponses génériques inutilisables.
Comment on a résolu chaque défi
Connexion MCP native
MCP permet à Claude d'accéder directement aux tables du hub et d'interroger les données en temps réel.
Prompt engineering contextuel
Chaque requête embarque l'historique complet du prospect pour que les réponses soient précises et actionnables.
2 étapes, zero flou
Connexion MCP au hub
Exposition des données hub via MCP, configuration des tools Claude.
Intelligence contextuelle
Scoring de prospects, suggestions de relance, intégration LinkedIn.
Un projet similaire ?
Discutons de vos besoins et trouvons la meilleure solution ensemble.
Un lead perdu, c'est du CA silencieux.
Diagnostic gratuit : on cartographie où vos leads s'échappent et ce que l'IA peut faire concrètement pour votre process. Sans engagement.
Réponse sous 24h · Lundi - Vendredi