• 메타데이터 인식 Headless 360 MCP Server: Agentforce, Claude, ChatGPT, Cursor 등 MCP 호환 플랫폼의 에이전트가 실행 중에 Salesforce 기능을 동적으로 발견하고, 기능의 의미를 파악한 뒤 호출할 수 있다. 단순한 API 목록이 아니라 기능 간 관계, 권한, 워크플로, 검증 규칙, 거버넌스 정보까지 고려해 비즈니스 역량을 노출하는 것이 목표다.
• 단일 연결 구조: 수천 개의 기능을 각각 별도의 도구로 노출하는 대신, 지속적으로 확장되는 Salesforce 작업 라이브러리를 바탕으로 한 소수의 도구를 통해 Salesforce 전반에 접근하도록 설계됐다.
• 보안과 관리: Salesforce Hosted MCP는 자체 인프라를 별도로 구축하지 않아도 데이터, 메타데이터, Apex, Flow 등 Salesforce 기능을 MCP 호환 클라이언트에 안전하고 관리되는 방식으로 제공한다. Salesforce의 인증 및 권한 모델도 함께 적용된다.
• 출시 상태: Headless 360 MCP Server 자체는 2026년 7월부터 시작된 베타 서비스다. 따라서 발표된 기능 전체가 동일한 수준으로 일반 제공되는 것은 아니다.

Data 360 MCP Server가 제공하는 고객 맥락

일반 제공되는 Data 360 MCP Server는 Salesforce 화면 안에 머물던 고객 데이터를 외부 에이전트와 도구에서도 활용할 수 있도록 확장한다. 거의 200개의 Data 360 API를 통해 승인된 에이전트가 자연어로 데이터 작업을 수행할 수 있다.

예를 들어 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다.

• 시맨틱 모델과 데이터 스트림 생성
• 데이터 변환 및 필드 매핑
• 계산된 인사이트 생성
• 아이덴티티 그래프 조회
• 고객 오디언스 세그먼트 생성
• 캠페인 활성화

Data 360 MCP에는 코드 확장, 데이터 변환, 활성화 같은 작업을 위한 사전 구성 Skills도 포함된다. Salesforce는 이 Skills가 해당 월 후반에 일반 제공될 예정이라고 밝혔다.

어디까지 확장됐나

이번 발표는 특정 제품 하나를 추가하는 내용이라기보다 Salesforce 플랫폼 전반을 외부 에이전트가 사용할 수 있도록 만드는 아키텍처 확장에 가깝다.

• 주요 클라우드: Marketing, Sales, Service, Commerce를 비롯해 MuleSoft, Informatica, Tableau와 Salesforce 플랫폼 전반의 헤드리스 기능을 확대했다.
• 재사용 가능한 로직: 비즈니스 로직을 관리되는 기능으로 묶은 Agent Skills와 Plugins를 100개 이상 제공한다.
• Slack: 일반 제공되는 Slackbot MCP Client를 통해 에이전트가 업무 흐름을 벗어나지 않고 Slack 안에서 기업용 작업을 수행할 수 있다.
• 개발자 도구: 주요 Salesforce 기능을 API, MCP 도구, CLI 명령으로 사용할 수 있으며 Cursor와 Claude Code 같은 도구와의 연결도 지원한다.
• 애플리케이션 개발: Salesforce Multi-framework를 사용하면 최신 React 애플리케이션에 Salesforce의 인증, 보안, 거버넌스를 적용할 수 있다.
• 경험 제공: Headless Experience Layer를 통해 웹, 모바일, 임베디드 환경, 대화형 인터페이스에 풍부한 경험을 제공한다. 한 번 만든 기능을 여러 채널에 배포할 수 있어 채널별로 별도 구현을 반복할 필요를 줄인다.

초기 고객 성과가 보여주는 변화

Salesforce가 제시한 초기 사례는 에이전트 개발 방식이 얼마나 달라질 수 있는지를 보여준다.

• 고객사 Engine은 EVA AI 고객지원 에이전트를 12일 만에 출시했다고 보고됐다. Salesforce에 따르면 이 에이전트는 현재 고객 채팅 문의의 약 절반을 사람의 개입 없이 처리한다.
• Salesforce는 VentureCrowd의 개발 주기가 90% 단축됐다고도 밝혔다. 다만 이는 공급업체가 제시한 초기 고객 사례의 결과이므로, 모든 기업에 적용되는 일반적인 성능 기준이나 업계 벤치마크로 해석해서는 안 된다.

결국 Headless 360의 방향은 Salesforce를 단순히 사람이 화면에서 조작하는 CRM으로 두지 않는 데 있다. 데이터, 작업, 워크플로, 비즈니스 규칙을 조합 가능한 역량으로 만들고, 외부 AI 에이전트와 개발 환경이 기존의 권한 및 거버넌스 체계 안에서 이를 안전하게 사용하도록 하려는 것이다. 이는 Salesforce가 애플리케이션 중심 구조에서 에이전트가 직접 소비하는 composable enterprise 플랫폼으로 이동하고 있음을 의미한다.

• 메타데이터 인식 Headless 360 MCP Server: Agentforce, Claude, ChatGPT, Cursor 등 MCP 호환 플랫폼의 에이전트가 실행 중에 Salesforce 기능을 동적으로 발견하고, 기능의 의미를 파악한 뒤 호출할 수 있다. 단순한 API 목록이 아니라 기능 간 관계, 권한, 워크플로, 검증 규칙, 거버넌스 정보까지 고려해 비즈니스 역량을 노출하는 것이 목표다.
• 단일 연결 구조: 수천 개의 기능을 각각 별도의 도구로 노출하는 대신, 지속적으로 확장되는 Salesforce 작업 라이브러리를 바탕으로 한 소수의 도구를 통해 Salesforce 전반에 접근하도록 설계됐다.
• 보안과 관리: Salesforce Hosted MCP는 자체 인프라를 별도로 구축하지 않아도 데이터, 메타데이터, Apex, Flow 등 Salesforce 기능을 MCP 호환 클라이언트에 안전하고 관리되는 방식으로 제공한다. Salesforce의 인증 및 권한 모델도 함께 적용된다.
• 출시 상태: Headless 360 MCP Server 자체는 2026년 7월부터 시작된 베타 서비스다. 따라서 발표된 기능 전체가 동일한 수준으로 일반 제공되는 것은 아니다.

Data 360 MCP Server가 제공하는 고객 맥락

일반 제공되는 Data 360 MCP Server는 Salesforce 화면 안에 머물던 고객 데이터를 외부 에이전트와 도구에서도 활용할 수 있도록 확장한다. 거의 200개의 Data 360 API를 통해 승인된 에이전트가 자연어로 데이터 작업을 수행할 수 있다.

예를 들어 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있다.

• 시맨틱 모델과 데이터 스트림 생성
• 데이터 변환 및 필드 매핑
• 계산된 인사이트 생성
• 아이덴티티 그래프 조회
• 고객 오디언스 세그먼트 생성
• 캠페인 활성화

Data 360 MCP에는 코드 확장, 데이터 변환, 활성화 같은 작업을 위한 사전 구성 Skills도 포함된다. Salesforce는 이 Skills가 해당 월 후반에 일반 제공될 예정이라고 밝혔다.

어디까지 확장됐나

이번 발표는 특정 제품 하나를 추가하는 내용이라기보다 Salesforce 플랫폼 전반을 외부 에이전트가 사용할 수 있도록 만드는 아키텍처 확장에 가깝다.

• 주요 클라우드: Marketing, Sales, Service, Commerce를 비롯해 MuleSoft, Informatica, Tableau와 Salesforce 플랫폼 전반의 헤드리스 기능을 확대했다.
• 재사용 가능한 로직: 비즈니스 로직을 관리되는 기능으로 묶은 Agent Skills와 Plugins를 100개 이상 제공한다.
• Slack: 일반 제공되는 Slackbot MCP Client를 통해 에이전트가 업무 흐름을 벗어나지 않고 Slack 안에서 기업용 작업을 수행할 수 있다.
• 개발자 도구: 주요 Salesforce 기능을 API, MCP 도구, CLI 명령으로 사용할 수 있으며 Cursor와 Claude Code 같은 도구와의 연결도 지원한다.
• 애플리케이션 개발: Salesforce Multi-framework를 사용하면 최신 React 애플리케이션에 Salesforce의 인증, 보안, 거버넌스를 적용할 수 있다.
• 경험 제공: Headless Experience Layer를 통해 웹, 모바일, 임베디드 환경, 대화형 인터페이스에 풍부한 경험을 제공한다. 한 번 만든 기능을 여러 채널에 배포할 수 있어 채널별로 별도 구현을 반복할 필요를 줄인다.

초기 고객 성과가 보여주는 변화

Salesforce가 제시한 초기 사례는 에이전트 개발 방식이 얼마나 달라질 수 있는지를 보여준다.

• 고객사 Engine은 EVA AI 고객지원 에이전트를 12일 만에 출시했다고 보고됐다. Salesforce에 따르면 이 에이전트는 현재 고객 채팅 문의의 약 절반을 사람의 개입 없이 처리한다.
• Salesforce는 VentureCrowd의 개발 주기가 90% 단축됐다고도 밝혔다. 다만 이는 공급업체가 제시한 초기 고객 사례의 결과이므로, 모든 기업에 적용되는 일반적인 성능 기준이나 업계 벤치마크로 해석해서는 안 된다.

결국 Headless 360의 방향은 Salesforce를 단순히 사람이 화면에서 조작하는 CRM으로 두지 않는 데 있다. 데이터, 작업, 워크플로, 비즈니스 규칙을 조합 가능한 역량으로 만들고, 외부 AI 에이전트와 개발 환경이 기존의 권한 및 거버넌스 체계 안에서 이를 안전하게 사용하도록 하려는 것이다. 이는 Salesforce가 애플리케이션 중심 구조에서 에이전트가 직접 소비하는 composable enterprise 플랫폼으로 이동하고 있음을 의미한다.