我们来探讨一些示例场景，了解如何使用 Sales MCP 服务器通过 AI 智能体或助手增强销售流程。
示例 1：为每个潜在顾客生成销售调用脚本
提示：查找所有 kenny.smith@contoso.com 潜在顾客，收集他们的客户信息和竞争对手研究，为我撰写电话销售脚本，向每个潜在顾客推销 GPU
以下文本包括从 Visual Studio Code + Claude 的输出的截断版本：
根据我收集的综合帐户研究，现在可以为每个潜在顾客创建详细的销售电话脚本。 下面是脚本：
GPU 销售电话脚本 - kenny.smith@contoso.com 基于全面的帐户研究，下面是专为每位潜在客户定制的销售电话脚本：
潜在顾客 1： Microsoft - Kenny Smith （100 GPU） 潜在顾客 ID： 32e354c2-3b06-44fd-b722-9422e1b2c422 目标数量： 100 GPU 公司： Microsoft 财务健康： 优秀 （$281.7B 收入， $101.8B 净收入）
销售电话脚本：开场白： “你好，肯尼，我是来自 [你的公司] 的 [你的名字]。 我希望你有一个美好的一天。 我打电话来询问您对 100 个 GPU 的咨询。 鉴于 Microsoft今年宣布的 AI 基础结构的 800 亿美元大规模资本支出计划，我想讨论如何支持你的特定 GPU 要求。
基于研究的见解：“我一直在关注微软令人难以置信的增长故事——2817亿美元的收入与325亿美元的研发投资表明你对创新的承诺。” Azure 上为大型语言模型部署 Nvidia Hopper GPU 引起了我们的关注，我们非常希望能够参与 Microsoft 不断扩展的 AI 基础设施建设。
探索性问题：
“这 100 个 GPU 是用于 Azure 的 AI 服务扩展，还是可能用于 Microsoft 内部的 AI 研究项目？鉴于 Microsoft 专注于可扩展 AI 应用的专用硬件，您瞄准了哪些具体的性能要求？这次采购如何融入 Microsoft 更广泛的 AI 超级计算基础设施计划？”
价值主张： “Microsoft”赋予每个人和组织实现更多功能“的使命与 GPU 解决方案完全一致：
用于任务关键型 Azure 工作负载的企业级可靠性。与现有 Microsoft AI 基础结构的无缝集成。针对 Microsoft AI 中心应用程序的性能优化。支持未来扩展计划的可扩展体系结构。
财务一致性：“随着Microsoft的强劲财务状况，以及由以AI为中心的Azure推动的16%的年同比增长，我相信您具有购买高级解决方案的能力。 我们针对企业部署的竞争定价可确保 AI 投资的最佳 ROI。
Next Steps：“我想与你的Azure基础结构团队安排技术咨询。 鉴于微软积极推进 AI 的时间表，您本周是否有时间参加 45 分钟的讨论，以探索我们的 GPU 如何加速您的 AI 项目？
示例 2：与同事共享潜在顾客的客户研究和互动摘要
提示：是否可以获取关于潜在顾客“Gregory House”的客户研究和互动摘要？ 将它们保存在两个单独的文档中，并将 Word 文档发送到 kenny.smith@contoso.com
需要设置为先决条件的其他服务器：mcp_WordServer，mcp_MailTools。
以下屏幕截图显示了 Visual Studio Code + Claude 的输出：
示例 3：销售团队将潜在顾客（事件与会者）从 Excel 上传到Dynamics 365 Sales
此示例演示了如何使用 Sales MCP 服务器工具生成自定义代理，以便自动为Dynamics 365 Sales中作为潜在顾客上传的事件与会者进行外展和跟进。
| 已执行的操作 | 使用的工具 | 使用的 MCP 服务器 |
|---|---|---|
| 对于每个活动与会者，代理获取潜在客户记录，并使用销售资格评估代理的潜在客户研究来确定这些潜在客户是否适合。 |
read_query、mcp_sales-mcp-ser_get_lead_research |
Dataverse MCP 服务器、Sales MCP 服务器 |
| 对于匹配的每个潜在顾客，起草推广电子邮件 | mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email |
Sales MCP 服务器 |
| 当潜在顾客做出响应时，将潜在顾客转化为新商机 |
create_record、update_record |
Dataverse MCP 服务器 |
| 如果潜在顾客确认兴趣，请在Dynamics 365 Sales创建报价 | create_record |
Dataverse MCP 服务器 |
| 在客户或卖家批准之后，系统在Dynamics 365 Sales中创建订单。 | create_record |
Dataverse MCP 服务器 |
示例 4：潜在顾客通过市场营销活动进入网站
潜在顾客开始聊天：“我在寻找用于冷压橄榄油的金属包装。 你能告诉我你有哪些选择吗？
| 已执行的操作 | 使用的工具 | 使用的 MCP 服务器 |
|---|---|---|
| 代理检查他们是否是现有潜在顾客，提取潜在顾客记录，并从Dynamics 365 Sales获取帐户研究。 通过研究，代理了解到，公司是产品的理想客户，更喜欢可持续包装。 |
read_query、mcp_sales-mcp-ser_get_account_research |
Dataverse MCP服务器、Sales MCP服务器 |
| 智能体在线搜索以了解橄榄油所需的包装属性类型，发现不透明的细长瓶子效果最佳。 | 没有要求；智能体通过 Copilot Studio 使用必应搜索 | 不適用 |
| 根据这一点，代理从Dynamics 365拉取正确的产品，并向客户提出建议，并在电子邮件中向他们发送。 |
retrieve_knowledge、mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email |
Dataverse MCP服务器、Sales MCP服务器 |
| 代理会向客户经理发送潜在顾客参与历史记录的摘要（包括他们对之前发送的外展电子邮件的回复以及他们购买意向） |
mcp_sales-mcp-ser_get_engage_summary、SendEmailWithAttachmentsAsync |
销售型 MCP 服务器、邮件型 MCP 服务器 |
示例 5：在客户呼叫之前准备交易简报
场景： 销售员即将参加客户电话会议，并希望对机会有一个全面而简洁的了解。
提示： 给我关于‘Fabrikam零售客户互动平台’机会的完整交易简报。 包括交易目标、当前状态、运行状况、利益干系人、风险和最近的信号。
使用的工具：
| 已执行的操作 | 使用的工具 | 使用的 MCP 服务器 |
|---|---|---|
| 智能体将在一个调用中从销售促成智能体检索所有商机见解 |
read_query、get_opportunity_deal_overview |
Dataverse MCP服务器、Sales MCP服务器 |
| 代理将输出汇总为适合电话前准备的结构化的简报 | get_opportunity_deal_overview |
销售MCP服务器 |
示例输出：
以下屏幕截图包括来自 Visual Studio Code + Claude 的截断的输出版本：
示例 6：确定阻止交易进度的风险和差距
场景： 销售经理希望了解为什么交易停滞以及需要解决哪些差距。
提示：分析商机“Contoso - 2026 财年续订”的运行状况和风险，并告诉我要推动这笔交易还缺少什么。
| 已执行的操作 | 使用的工具 | 使用的 MCP 服务器 |
|---|---|---|
| 智能体将检索商机的运行状况信号和风险评估 |
read_query、get_opportunity_health、get_opportunity_top_risks |
Dataverse MCP服务器、Sales MCP服务器 |
| 代理分析 MEDDPICC 框架元素并识别严重差距 |
get_opportunity_health、get_opportunity_top_risks |
销售MCP服务器 |
| 代理程序将健康差距与风险相关联，并生成可执行的洞见。 | get_opportunity_top_risks |
销售MCP服务器 |
示例输出：以下屏幕截图包括截断自 Visual Studio Code + Claude 的输出版本：
