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Cómo integrar un asistente de ventas con Shopify MCP

Visión general

IMPORTANTE: ESTA ES UNA VERSIÓN BETA

Está en desarrollo activo y puede contener funcionalidades inestables o incompletas. Úselo bajo su propia responsabilidad. El comportamiento del módulo puede cambiar sin previo aviso. No lo utilice en entornos de producción.

Esta guía explica cómo configurar un asistente de ventas inteligente en Etendo Copilot que se conecta a un servidor Shopify Model Context Protocol (MCP) para ofrecer una experiencia de compra guiada y conversacional.

El asistente puede:

  • Buscar en el catálogo de productos en tiempo real
  • Recuperar información detallada de productos
  • Gestionar el carrito de compra
  • Acceder a políticas y preguntas frecuentes
  • Proporcionar recomendaciones contextuales y consultivas

Requisitos previos

  • Etendo Copilot instalado y configurado
  • Al menos un proveedor de LLM de OpenAI / compatible configurado (o un modelo interno mediante Ollama)
  • Un endpoint de servidor Shopify MCP operativo que exponga herramientas (transporte HTTP o SSE)
  • Acceso de red desde el backend de Copilot al endpoint de Shopify MCP

Herramientas Shopify MCP compatibles (ejemplos)

Las implementaciones típicas de servidor Shopify MCP exponen herramientas similares a:

Propósito Nombre de herramienta de ejemplo
Búsqueda en el catálogo search_shop_catalog
Detalles del producto get_product_details
Estado del carrito get_cart
Actualizar carrito update_cart
Políticas y preguntas frecuentes search_shop_policies_and_faqs

Los nombres de las herramientas pueden variar según la implementación del servidor MCP. Confírmelo inspeccionando la respuesta de capacidades del servidor.

Paso 1. Configurar el servidor Shopify MCP

Aplicación > Servicios > Copilot > Configuración de servidores MCP

  1. Abra la ventana Configuración de servidores MCP (rol Administrador del sistema).
  2. Cree un nuevo registro y pegue la configuración JSON.
  3. Guarde. El sistema valida y normaliza la estructura.

Ejemplos de configuración JSON

Configuración mínima basada en HTTP:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "shopify": {
        "url": "https://your-shop.example/api/mcp",
        "transport": "streamable_http"
      }
    }
  }
}

Paso 2. Vincular el servidor MCP a un agente

Aplicación > Servicios > Copilot > Agente

  1. Abra (o cree) un agente.
  2. Vaya a la pestaña MCP.
  3. Añada un nuevo registro seleccionando la configuración de Shopify MCP.
  4. Guarde.

Paso 3. Redactar un prompt especializado

Proporcione instrucciones de comportamiento claras para que el asistente actúe como un vendedor digital consultivo.

Prompt base sugerido:

You are a professional e-commerce sales assistant for a Shopify-powered store integrated into Etendo.
Objectives:

- Understand the user's intent (need, preference, constraints: price, category, use case).
- Use catalog search BEFORE answering if more context is required.
- When recommending products: list 3–5 options (if available) with: Name | Key benefit | Differentiator.
- When the user asks for differences: respond with a concise comparison table (textual) and a short recommendation.
- Always confirm before adding or updating cart items.
- Use cart tools to reflect real state before confirming.
- If policy / FAQ info is requested, call the policies/faq tool.
- Ask one clarifying question if intent is ambiguous.
- Avoid hallucinating unavailable products.
Tools to consider (call only when needed): search_shop_catalog, get_product_details, get_cart, update_cart, search_shop_policies_and_faqs.
Return final answers in clear, concise business English.

Ajuste del prompt

Itere en función de las transcripciones. Añada guardarraíles para precios, avisos de disponibilidad o lógica de upselling.

Paso 4. Probar el asistente

  1. Inicie una conversación con el agente configurado.
  2. Pruebe primero consultas de descubrimiento (p. ej., "Necesito una zapatilla de running ligera").
  3. Solicite comparaciones (p. ej., "Compare las dos primeras que sugirió").
  4. Añada al carrito (p. ej., "Añada la segunda zapatilla en talla 42"). El agente debe llamar a update_cart tras la confirmación.
  5. Pregunte por políticas (p. ej., "¿Cuál es la política de devoluciones?").

Conversación de ejemplo

Usuario: "¿Qué producto recomienda para preparar café en casa?"

Agente: (Calls search_shop_catalog)

"Aquí tiene tres opciones: ... ¿Desea una comparación o más detalles de alguna de ellas?"

Usuario: "Compare las dos primeras."

Agente: (Calls get_product_details twice)

"Comparación: 1) Modelo A – Compacto | Calentamiento rápido | Ideal para principiantes. 2) Modelo B – Mayor capacidad | Control dual de temperatura | Mejor para experimentar. Recomendación: si valora la simplicidad, elija el Modelo A; para mayor control, elija el Modelo B."

Usuario: "Añada el Modelo B a mi carrito."

Agente: "Confirmar: ¿añadir el Modelo B (configuración por defecto) al carrito?"

Usuario: "Sí."

Agente: (Calls update_cart, then get_cart)

"Añadido. Su carrito ahora contiene: ..."

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