Cómo utilizar el MCP de SendPulse con tus chatbots y tu sistema CRM

¡Nos complace presentar nuestro servidor MCP de SendPuls! Esta innovadora mejora te permite conectar una herramienta de IA a tu cuenta de SendPulse. De este modo, se convierte al instante en tu propio agente de IA personal, que realiza tus tareas relacionadas con el chatbot y el CRM en cuestión de segundos.

Interesante, ¿verdad? Hoy te exploraremos cómo hacer que tu herramienta de IA vaya más allá de su interfaz de chat. ¡Comencemos!

¿Qué es un servidor MCP de SendPulse y cómo funciona?

Los modelos de IA pueden sugerir grandes ideas, pero no pueden llevarlas a la práctica por sí solos. Sin datos en tiempo real ni capacidad para realizar acciones, como actualizar tratos o enviar mensajes, su potencial sigue siendo limitado.

El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) cambia eso. Se trata de un estándar universal y abierto que conecta sistemas de IA aislados con herramientas externas y datos en tiempo real. Además, ayuda a que tu herramienta basada en IA se convierta en un agente de inteligencia artificial independiente que transforma recomendaciones y estáticas en acciones dinámicas y matizadas. Igualmente, se encarga de las tareas cotidianas por ti.

Una vez que hayas conectado el servidor MCP de SendPulse, podrás utilizar las herramientas que ofrece en los chats. Así es como funciona:

• Le pides a tu asistente de IA, como OpenAI, Claude o Cursor IDE, algo de forma normal.
• Este reenvía tu solicitud al servidor MCP de SendPulse.
• El servidor MCP llama a la API para obtener datos o realizar una acción.
• Tu asistente de IA envía el resultado de vuelta a tu chat.

Actualmente, el servidor MCP de SendPulse se integra con nuestro creador de chatbots y nuestro sistema CRM. Las integraciones, el servicio de email marketing y creador de pop-ups están ya muy cerca. Pronto podrás acceder a agentes de IA autónomos capaces de gestionar flujos de trabajo complejos, incluyendo campañas omnicanal.

 

A través de MCP, los agentes de IA solo pueden realizar acciones específicas que aparecen en tu lista de herramientas. Verás la lista completa de acciones cuando te conectes a nuestro servidor MCP.

En nuestro creador de chatbots, los agentes de IA pueden:

• Acceder a la información de la cuenta y del chatbot.
• Ver estadísticas y listas de etiquetas.
• Enviar campañas.
• Revisar y lanzar flujos.
• Ver y añadir notas.
• Gestionar contactos.
• Navegar por chats y mensajes.

Para ver la descripción de cada herramienta y los parámetros de solicitud necesarios, haz clic en la flecha situada junto a ella.

El servidor MCP de SendPulse está diseñado para ayudarte a automatizar los flujos de trabajo rutinarios en tu cuenta de SendPulse, mantener la eficiencia y alcanzar tus objetivos más rápidamente.

5 formas de utilizar MCP de SendPulse con chatbots

Al interactuar con herramientas de IA, la clave es comenzar con una indicación clara y específica. Si el resultado no cumple con tus expectativas, siempre puedes perfeccionarlo y volver a ejecutarlo. Solo asegúrate de que el comando deseado esté realmente disponible. Por ejemplo, tu asistente de IA no podrá crear un flujo de chatbot, por muy explícita que sea tu indicación, si no existe la herramienta correspondiente.

Para que te hagas una idea de lo que la IA puede hacer con el servidor MCP de SendPulse, utilizaremos un chatbot de Instagram de una marca de moda y ropa.

Analiza las conversaciones y descubre información valiosa

A diferencia de las métricas tradicionales, como el CTR, las tasas de apertura o las conversiones, las interacciones del chat revelan el “porqué” detrás de las acciones de los usuarios, por ejemplo, la curiosidad, las dudas, los miedos o la necesidad de más información. Por eso, analizar los chats puede con ayuda del MCP de SendPulse puede ayudarte a obtener información más detallada:

• Qué temas o frases provocan una respuesta emocional.
• Dónde abandonan los usuarios el flujo.
• Qué información les ayuda a tomar decisiones de compra.
• Cómo difiere el comportamiento entre los distintos segmentos de público.

Gracias al servidor MCP de SendPulse, la IA puede acceder de forma segura a las conversaciones de tu chatbot, analizarlas y compartir información valiosa para ayudarte a optimizar los flujos del chatbot, personalizar las ofertas y ajustar tu estrategia de marketing.

Para ejecutar este escenario, conecta el MCP de SendPulse siguiendo nuestra guía detallada y confirma el acceso al comando chatbots_dialogs_list.

Aquí tienes un ejemplo de comando para utilizar en el MCP de SendPulse:

Analiza las conversaciones del chatbot bot_name e identifica patrones de comportamiento e información sobre las interacciones de los suscriptores. Recomienda qué podemos mejorar basándonos en esta información.

Para empezar a ejecutar esta tarea, tu agente de IA te pedirá permiso para acceder a las conversaciones. Haz clic en “Aceptar” para confirmarlo.

En uno o dos minutos, el asistente enviará una respuesta que incluirá:

• Las intenciones más comunes de los suscriptores.
• Las horas de mayor actividad en los mensajes entrantes.
• Los puntos de fricción en los que los usuarios abandonan tu canalización o posponen las acciones objetivo.
• Las señales de conversión a las que tu chatbot o representante debe reaccionar.

Así es como se ve la respuesta:

Tu agente de IA también sugiere formas de enriquecer las interacciones por DM y el contenido de Instagram en general, incluyendo ideas de automatización para aligerar la carga de trabajo de tu equipo.

Cuando tu asistente de IA utiliza el servidor MCP de SendPulse, puede identificar con precisión los problemas de comunicación y ofrecer consejos prácticos que mejoran la experiencia del usuario y la eficiencia del equipo.

Crea preguntas frecuentes basadas en las consultas de los suscriptores.

Aunque los agentes de IA no pueden generar flujos de chatbot en el creador de SendPulse, por ahora, pueden resultar útiles a la hora de crear contenido. Por ejemplo, gracias al MCP de SendPulse puedes pedirle que analice las preguntas más comunes de los suscriptores, recopile información actualizada de tu sitio web y genere respuestas concisas para utilizarlas como respuestas automáticas del chatbot.

Aquí tienes un prompt rápido para utilizar en el MCP de SendPulse:

Crea flujos con respuestas a las preguntas frecuentes más importantes basadas en el análisis de las consultas de los usuarios. Al generar las respuestas, utiliza la información del sitio web oficial site.com, incluidas las siguientes páginas: site.com/about_us, site.com/delivery, site.com.com/returns/ y site.com/contact

Debido a que tu agente de IA ya ha analizado las conversaciones, no necesita permisos ni datos adicionales. Después de unos segundos de razonamiento, el MCP de SendPulse te entrega una lista de sugerencias de disparadores de inicio para cada uno de los flujos de preguntas frecuentes.

Si los flujos de salida del chatbot no suenan como quieres, modifica tu mensaje. Es decir, sube ejemplos de automatizaciones eficaces que ya utilices o comparte tus normas internas de mensajes directos para ayudar al agente de IA a seguir el tono de voz de tu marca.

Para un control más detallado del texto del flujo, intenta dividir tus prompts en pasos más pequeños. Puedes empezar pidiendo a la IA que genere respuestas para el flujo “Devoluciones”. Cuando estés conforme con el resultado, pasa a otros temas de preguntas frecuentes.

Lanza campañas de chatbot

En la configuración de MCP de SendPulse, encontrarás cinco comandos similares que comienzan con chatbots_bots_campaigns. Estos le permiten a tu agente de IA crear una campaña de chatbot real para Instagram, WhatsApp, Telegram, entre otros.

Los comandos de campaña disponibles varían según la plataforma. En Instagram, tu agente de IA puede:

• Crear una campaña con texto, una imagen y un archivo.
• Enviarla a los usuarios activos en un plazo de 24 horas o programarla para una fecha y hora específicas.
• Segmentar a los destinatarios.

Si deseas incluir elementos adicionales, como respuestas rápidas, botones o tarjetas de productos, programa primero tu campaña a través de MCP, luego ve a tu cuenta de SendPulse y añade estos componentes manualmente.

Aquí tienes un ejemplo:

Programa una campaña de «Recordatorio de evento» para el 27 de noviembre de 2025, dirigida a los suscriptores del chatbot bot_name con la etiqueta del evento.

El mensaje debe recordarles que del 28 al 30 de noviembre celebraremos el Stylist Weekend en nuestra tienda en el corazón de Nueva York, con sesiones personalizadas y descuentos de hasta el 20%.

Los suscriptores ya han recibido una invitación por correo electrónico, por lo que el objetivo de este mensaje es recordarles el evento, destacar las fechas y el horario, y motivarlos a visitar nuestra tienda.

Ubicación: 45 Rockefeller Plaza, abierto de 11:00 a 22:00.

En aproximadamente un minuto, tu agente de IA programará la campaña y la confirmará en el chat.

Un agente de IA confirma que ha programado una campaña a través del servidor MCP de SendPulse

Lo verás en la lista de campañas programadas en tu cuenta de SendPulse.

Ten en cuenta que cualquier acción de seguimiento de una campaña programada con el MCP de SendPulse, como editarla o cancelarla, debe realizarse manualmente. Por ejemplo, si le pides al agente de IA que actualice el texto de la campaña, no te avisará de que esta acción no es compatible.

Confirmará la actualización, pero creará una nueva campaña para el mismo chatbot y segmento de audiencia utilizando tu contenido actualizado.

Esto significa que se enviarán tanto la campaña original como la actualizada.

​​

Dado que tu agente de IA aún no puede editar campañas programadas, cualquier solicitud de actualización dará lugar a duplicados. Para evitarlo, edita siempre las campañas manualmente o elimina primero las que ya no necesites.

Te recomendamos que revises y perfecciones el resultado de tu agente de IA antes de enviarlo. Como sabes, la IA puede cometer errores, sacar conclusiones erróneas o distorsionar la información. Recuerda que la IA es solo una herramienta, lo que significa que el ser humano que la utiliza es responsable de lo que finalmente se envía.

Más allá de la programación, el MCP de SendPulse también puede sugerir formas de mejorar el rendimiento de su campaña. Puede aconsejarte que apliques etiquetas específicas para cada caso, que prepares tu segmento objetivo con antelación para que más destinatarios entren en la ventana de 24 horas, o que te asegures de que la zona horaria de tu cuenta coincida con la de los destinatarios.

También puedes solicitar más información, como la hora óptima de envío, y la IA te indicará una ventana respaldada por datos.

 

Segmenta a los usuarios según sus patrones de conversación

Esto puede resultar especialmente útil para los profesionales del marketing y los propietarios de negocios que buscan formas avanzadas de segmentar a su público. Si las opciones estándar como la ubicación, la edad, el sexo o la actividad del chatbot ya no te proporcionan información valiosa, prueba la microsegmentación basada en el comportamiento de los usuarios y sus patrones de comunicación.

La IA, junto con el servidor MCP de SendPulse, puede analizar un número determinado de conversaciones. Analizará cómo se comunican los usuarios y de qué hablan para descubrir nuevos segmentos para futuros mensajes. El agente de IA también puede asignar etiquetas a los contactos directamente en tu cuenta de SendPulse para añadir un toque personal a tus interacciones.

He aquí un ejemplo rápido:

Analiza la audiencia bot_name y divide a los suscriptores en tres grupos en función de su intención de compra. Asigna las etiquetas correspondientes: listo para comprar → etiqueta caliente; considerando una compra → etiqueta tibia; aún no está listo → etiqueta fría. Da recomendaciones sobre cómo comunicarse con cada grupo de manera eficaz.

Antes de asignar etiquetas, tu agente de IA revisa tus conversaciones y agrupa a los suscriptores según tus criterios de etiquetado:

• Caliente ~10-15 %: usuarios que compartieron sus datos de entrega o solicitaron información de pago, aceptaron las condiciones de envío o enviaron una confirmación de pago.
• Tibio ~55-60 %: usuarios activos que preguntan sobre el precio, los colores, las tallas o las condiciones de entrega y solicitan fotos o videos adicionales.
• Fríos ~20-25 %: usuarios que enviaron reacciones puntuales o emocionales sin más interacción, plantearon objeciones como «cuesta demasiado», «no tienes mi talla» y similares, o permanecieron inactivos durante mucho tiempo.

La IA también describe las señales de comportamiento para las reglas de etiquetado y puntuación, y aclara los pasos de configuración.

Dependiendo de lo que le pidas, tu agente de IA te sugiere cómo interactuar con cada segmento para que los clientes potenciales avancen en tu proceso o canalización de ventas y para que los usuarios inactivos vuelvan a interactuar más rápido.

Una vez que todo esté confirmado, tu agente de IA comenzará a asignar etiquetas y mostrará el progreso en tiempo real en el chat.

Prueba los flujos del chatbot

En lugar de analizar las estadísticas de tu campaña, tu agente de IA puede crear simulaciones realistas de tu público objetivo para probar los flujos del chatbot antes de que se pongan en marcha.

La simulación te ayudará a:

• Evitar errores que los usuarios reales encuentran en tu flujo.
• Detectar y corregir posibles puntos débiles.
• Predecir las tasas de clics y de apertura.
• Mejorar el rendimiento de tu lanzamiento inicial.

En este caso de uso, la IA adopta una personalidad virtual basada en datos de conversaciones reales, por lo que actúa como un grupo de discusión que ofrece comentarios instantáneos y muy precisos.

Este es un ejemplo rápido:

Simula 500 interacciones de usuarios a través del flujo “Realización de pedidos” para analizarlo, detectar puntos conflictivos y predecir la comodidad del proceso de pago para nuestro público objetivo.

Punto de entrada del flujo: 500 usuarios que hicieron clic en “Realizar pedido” después de interactuar con anuncios o flujos de chatbot.

Pasos del usuario: elegir un método de pago (contra reembolso o pago por adelantado) → enviar los datos de pago y confirmar el pago → tras la confirmación del pago, enviar los datos de envío (nombre completo, número de teléfono, dirección de correo electrónico y dirección de entrega).

A partir de ahí, la IA establece rápidamente hipótesis clave sobre el comportamiento de los usuarios, estima que alrededor del 54 % de los suscriptores completarán el flujo en cinco a siete minutos, destaca los puntos de fricción y sugiere cómo impulsar las conversiones.

4 formas de utilizar MCP de SendPulse con el sistema CRM

Las soluciones CRM estándar almacenan datos de clientes y te ayudan a gestionarlos para construir relaciones sólidas y duraderas. La IA va más allá, ya que comprende el contexto. Esto significa que puede profundizar en los datos y actuar antes de que surjan problemas. Por ejemplo: al simular el comportamiento real de los clientes, la IA puede identificar los puntos débiles de tu canalización de ventas y predecir posibles pérdidas de clientes.

Para destacar cómo la IA y el MCP funcionan juntos dentro del sistema CRM de SendPulse, tomaremos un proceso de la misma tienda de ropa de Instagram de la sección anterior.

Optimiza una canalización

Ajustar una canalización de ventas suele requerir tiempo, dinero y un equipo. Implica analizar las conversiones, encontrar puntos débiles, ajustar los guiones de ventas, realizar pruebas y supervisar los resultados.

La IA te permite obtener información instantánea sin costos adicionales ni personal. El MCP permite:

• Acceder a los datos del CRM en tiempo real.
• Analizar miles de transacciones en minutos.
• Detectar exactamente dónde tu empresa está perdiendo dinero y ofrecer estrategias respaldadas por datos para aumentar las conversiones.

La IA va más allá de las métricas superficiales, explica las razones que hay detrás de ellas y ofrece soluciones. Este nivel de análisis va mucho más allá de un informe CRM estándar, ya que tiene en cuenta el contexto, no solo las métricas.

Para optimizar tu canalización, conecta el servidor MCP y concédele acceso al comando crm_pipelines_list.

Aquí hay un ejemplo rápido:

Analiza la canalización ID 24759 y sugiere medidas de optimización viables para aumentar su eficiencia general.

La respuesta de la IA incluye una descripción de tu canalización y cada etapa, consejos generales para mejorar el rendimiento, sugerencias para mejorar la ruta de conversión y recomendaciones detalladas.

 

Tomemos este ejemplo: tu agente de IA puede marcar los pagos fallidos como una oportunidad desaprovechada para aumentar las conversiones. De esta manera, los clientes potenciales que ya han pasado de la primera fase de concienciación a la toma de decisión tienen más probabilidades de completar su compra.

Para facilitar a los representantes de ventas el seguimiento de estos clientes potenciales, tu agente de IA añade una nueva fase para los pagos fallidos a tu canalización de ventas y la resalta en rojo.

 

Para garantizar que el proceso actualizado funcione correctamente, la IA crea un trato de prueba y lo procesa en todas las etapas, desde un nuevo cliente potencial hasta un trato exitoso. Después, la prueba confirma que el proceso está correctamente configurado y los representantes de ventas pueden utilizar la etapa «Pago fallido» en sus guiones de seguimiento.

La IA puede ayudarte a optimizar cualquier elemento de tu canalización de ventas. Puedes reorganizar etapas, generar mensajes para incluir entre etapas, configurar monedas, asignar miembros del equipo y mucho más.

Crea tratos después de las interacciones con los clientes

Después de cada interacción con el cliente, los representantes de ventas registran los detalles clave en el sistema CRM para mantener la comunicación futura por el buen camino. Esto puede incluir nombres de contactos, números de teléfono, importes de los tratos, etapas o etiquetas, junto con el contexto de la conversación. Sin notas y actualizaciones coherentes por parte de los representantes, resulta difícil obtener una visión precisa de tu proceso de ventas.

Para crear tratos más rápidamente, los representantes de ventas pueden pasar la información esencial a tu agente de IA a través de MCP de SendPulse. A continuación, la IA procesará esta información de forma independiente y añadirá tanto el contacto como el trato a tu canalización sin que nadie tenga que interactuar directamente con el sistema CRM.

Este es un ejemplo rápido:

Crea un nuevo contacto: Nick Williams, [número de teléfono], [dirección de correo electrónico], empresa ABCGroup, socio gerente.

Vincula este contacto a un nuevo acuerdo en el proceso de “Tienda online”, colócalo en la fase “Asociación”, establece la fecha de vencimiento en el 31 de diciembre de 2025 y añade un valor de acuerdo de $10,250.

La IA utiliza varias herramientas, entre ellas crm_contacts_create, crm_deals_create y crm_deals_update, y envía una respuesta por chat.

 

Aunque tu agente de IA puede crear un nuevo contacto , no puede agregar el número de teléfono, la dirección de correo electrónico, el puesto ni otros atributos debido a la falta de estas herramientas MCP. En su lugar, indica la información faltante en un comentario.

 

Por la misma razón, el agente de IA no puede agregar la fecha de vencimiento de su trato y, en su lugar, la incluye en un comentario.

Esto demuestra que la IA no pierde datos incluso cuando faltan ciertas herramientas. Se adapta y conserva toda la información importante lo mejor posible.

El servidor MCP de SendPulse aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo y eliminaremos estas limitaciones a medida que sus funciones se desarrollen.

Crea contactos y acuerdos a partir de conversaciones de chatbot

En nuestro ejemplo anterior, vimos cómo los agentes de IA crean contactos y tratos tras una solicitud manual de un representante de ventas. Con el enfoque adecuado, pueden lograr más sin una intervención humana sustancial, como analizar conversaciones de chatbots, detectar pedidos completados y crear acuerdos automáticamente en su sistema CRM SendPulse.

Aquí hay un ejemplo rápido:

Analiza las últimas 100 conversaciones del chatbot bot_name. Si un cliente realiza un pedido en el chat, crea un trato en la canalización “Tienda online” con la etapa “Pedido realizado” y el tipo “Venta de producto”. Incluye todos los detalles relevantes: datos del cliente, artículos pedidos, precio, método de entrega y método de pago.

Considera este mensaje como un disparador para realizar un pedido:

“Por favor, comparte tus detalles de envío, incluyendo tu nombre completo, ciudad, calle, código postal, número de teléfono y dirección de correo electrónico”.

Esto no es un disparador aleatorio: tu chatbot o representante de ventas envía este mensaje al recibir la confirmación de pago del cliente. Una vez procesado el pago, el pedido se considera completado.

Ten en cuenta que la IA no puede procesar imágenes, por lo que algunos pasos podrían requerir control humano. Para elegir el disparador adecuado, analiza tu flujo de pedidos. Por ejemplo, si está completamente automatizado, la IA puede crear tratos para cada usuario que llegue al último paso de tu flujo.

Una vez que la IA recibe tu solicitud, generará un plan paso a paso para ayudarte a comenzar.

Una vez aprobados, la IA procesa los datos y ejecuta comandos mediante el servidor MCP de SendPulse. A continuación, se detalla su funcionamiento paso a paso:

• Analiza todas las conversaciones y filtra aquellas que contienen el mensaje desencadenante.
• Crea el primer contacto y agrega un comentario con el número de teléfono y la dirección de correo electrónico.
• Crea un trato en la canalización “Tienda en línea” con la etapa “Pedido realizado”, asigna un miembro del equipo y establece un tipo de trato.
• Vincula el contacto al trato.
• Agrega el monto del trato y los atributos clave como comentario.

Todo el proceso tarda unos 10 minutos.

Al realizar tareas de varios pasos, el servidor MCP de SendPulse puede bloquear temporalmente las acciones si el modelo de IA alcanza el límite de solicitudes. Sin embargo, esto no afecta el resultado. Simplemente, espera el tiempo que se muestra en la notificación, que puede ser de 1 a 40 segundos, y escribe “Continuar” en el chat.

Identifica las fuentes de clientes potenciales con mayor rendimiento

Un panel de CRM muestra la procedencia de tus leads, pero no revela información más detallada, como qué fuentes generan ingresos, cuánto tardan en cerrarse los tratos o el nivel de compromiso de tu equipo. Sin un análisis más profundo de este tipo, es difícil distinguir entre la cantidad de clientes y su calidad. La IA también puede ayudarte con eso.

En lugar de simplemente contar las conversiones, rastrea todo el ciclo de vida del cliente potencial y ofrece una imagen clara de qué canales de comunicación atraen a los clientes que compran más rápido, gastan más y se quedan por más tiempo.

Supongamos que tu agente de IA ha descubierto que Facebook Ads genera solo la mitad de leads que Google Ads, pero el valor promedio de los pedidos en Facebook es tres veces mayor. Con esta información, tu equipo de marketing puede ajustar los presupuestos basándose en el rendimiento real del negocio, no solo en la intuición.

Este es un ejemplo rápido:

Determina qué fuentes de clientes potenciales generan prospectos de mayor calidad, es decir, aquellos que se convierten en clientes que pagan y pasan a la etapa de “Negocio ganado” en la canalización “Tienda en línea”.

Da recomendaciones sobre cómo mejorar las tasas de conversión de clientes potenciales a clientes.

Tu agente de IA solicita acceso a los tratos y, en pocos minutos, entrega una respuesta completa que incluye:

• Una lista de canalizaciones analizadas.
• Canales de comunicación que generan los mejores leads.
• Recomendaciones que impulsan las conversiones de clientes potenciales a clientes.
• Una lista de métricas que conducen a estas conclusiones.

La IA ha demostrado que los chatbots son la mejor fuente de leads de alta calidad; los datos empresariales lo demuestran. Las sugerencias se centraron en cómo agilizar el flujo de clientes potenciales y mejorar la precisión de los campos de negociación en general.

Un flujo de trabajo rico en datos ayuda a tu agente de IA a realizar análisis más profundos y ofrecer información más sólida. Además de los ingresos de cada fuente de leads, la IA también puede considerar otras métricas, como la tasa de retención, la duración del ciclo de ventas, el valor promedio de los pedidos, los pagos fallidos y más.

Construyendo agentes de IA más eficientes

Creemos que los servidores MCP son el futuro de nuestra interacción con la IA. El servidor MCP de SendPulse proporciona a la IA acceso en tiempo real a tus fuentes de datos y la capacidad de ejecutar comandos sencillos. Y esto es solo el comienzo de cómo utilizamos esta tecnología. Próximamente, veremos la transición a agentes de IA autónomos que pueden gestionar flujos de trabajo complejos y actuar por sí solos.

Los futuros agentes de IA comprenderán un contexto más amplio en todos los canales de comunicación, incluyendo chatbots, notificaciones web push, correos electrónicos y campañas SMS. Monitorearán los cambios en el flujo de trabajo, analizarán el comportamiento del cliente y sugerirán proactivamente nuevas estrategias de interacción. La IA también simplificará los flujos de trabajo de CRM al automatizar prácticamente cada paso. En este nuevo entorno, los humanos pasan de ser ejecutores a administradores del ecosistema de IA, estableciendo objetivos en lugar de gestionar tareas individuales.