Pour un fondateur ou un premier commercial d’un produit B2B en libre-service, la mission : examiner sérieusement chaque inscription (qui c’est, ce que la personne a fait, si le compte est important) avant d’envoyer la première réponse.
Il fut un temps où le fondateur lisait chaque inscription en buvant son café et envoyait un mot personnel aux plus prometteuses. La croissance y a mis fin. Chaque inscription mérite toujours dix minutes pour savoir qui c’est, de quelle entreprise la personne vient et ce qu’elle a essayé dans le produit, et personne n’a quarante fois dix minutes. Alors on traite en priorité les domaines qu’on reconnaît, et le compte qui comptait vraiment est repéré avec une semaine de retard.
Toute la mission tient en quatre appels au serveur MCP de Pathbound (MCP est le protocole ouvert qu’utilisent les agents pour appeler des outils). Votre agent les exécute de façon planifiée ; aucun code de liaison à écrire ni à maintenir.
list_contactsUn seul appel renvoie les contacts créés depuis hier, filtrés sur l’étape du cycle de vie qui vous intéresse. Les inscriptions arrivent ici depuis chaque source connectée : la liste est complète sans que personne n’exporte de CSV.
batch_get_detailsJusqu’à 25 profils par appel, déjà consolidés : nom, poste, l’entreprise derrière le domaine, données firmographiques issues de l’enrichissement, délivrabilité de l’adresse e-mail. Voilà la moitié de la recherche, celle qui juge l’adéquation, faite avant même d’ouvrir un onglet.
get_contact_timelineL’historique suivi de chaque inscription, dans l’ordre : pages lues, fonctionnalités essayées, formulaires envoyés, visites de retour. La personne qui a lu deux fois votre page de tarifs et qui est revenue le lendemain ne se lit pas comme celle qui est partie dès l’écran de confirmation : c’est dans la chronologie que la différence apparaît.
create_contact_noteLe verdict arrive sous forme de note sur le contact : qui c’est, ce que la personne a fait, si elle mérite une réponse personnelle, et une accroche suggérée. Chaque agent et chaque collègue qui lit le profil part de cette synthèse ; l’envoi des notes vers les CRM synchronisés dans les deux sens, comme HubSpot, est en cours de déploiement.
Les quatre mêmes appels s’exécutent chaque matin, ou à chaque inscription via un webhook.
D’abord, connectez Pathbound à votre agent : environ cinq minutes, quel que soit le client utilisé par votre équipe. Collez ensuite ce prompt. Voici comment enquêter sur les inscriptions à l’essai de façon planifiée : lancez-le comme tâche récurrente chaque matin dans ChatGPT ou Claude, ou déclenchez-le à chaque inscription depuis un webhook n8n.
Renseignez-vous sur chaque personne inscrite à l’essai au cours des dernières 24 heures. Pour chacune, récupérez son profil et les informations sur son entreprise, regardez ce qu’elle a fait sur notre site et dans le produit, et déterminez qui elle est et si le compte correspond à notre cible. Rédigez une courte synthèse en note sur chaque contact (qui c’est, ce que la personne a fait, verdict, accroche suggérée), puis donnez-moi la liste classée de la plus prometteuse à la moins prometteuse, avec pour chacune une ligne qui explique pourquoi.
Le commercial récupère la première heure de sa journée, et chaque inscription est examinée, y compris celles sans domaine connu. Les plus prometteuses reçoivent un message personnalisé tant que l’essai est encore chaud : une réponse personnelle et informée, pas un envoi de masse à partir d’un modèle. Une petite équipe obtient la routine de recherche matinale pour laquelle une plus grande entreprise mobilise du personnel. C’est ainsi qu’un de nos clients gère aujourd’hui ses leads entrants.
Pathbound est un serveur MCP distant unique : la recette s’exécute partout où s’exécute votre agent. Choisissez le produit que votre équipe utilise déjà et suivez les étapes de configuration.
mcp.pathbound.ai/mcpLe vôtre n’est pas dans la liste ? Tout client MCP se connecte de la même façon.
Oui : cette recette sert précisément à enquêter automatiquement sur vos inscriptions à l’essai. Connectez n’importe quel agent MCP (ChatGPT, Claude, n8n ou votre propre boucle d’agent) à Pathbound, et chaque nouvelle inscription fait l’objet d’une recherche automatique : la personne, l’entreprise derrière le domaine et ce qu’elle a fait sur votre site, consignés dans une synthèse classée sur le contact. Vous apportez l’environnement d’exécution ; Pathbound est le MCP données clients qu’il lit et dans lequel il écrit.
Non. Pathbound est la couche de contexte client sous l’agent que vous utilisez, quel qu’il soit : un seul MCP données clients qu’il lit et dans lequel il écrit. L’agent reste le vôtre (ChatGPT, Claude, n8n ou votre propre boucle d’agent) : vous pouvez changer de modèle ou de framework sans rebrancher vos données.
Oui, c’est précisément la couche que fournit Pathbound. Votre agent SDR, quel que soit son environnement d’exécution, lit HubSpot, Gmail, l’enrichissement et l’activité du site issue d’Événements sous la forme d’un seul profil synchronisé, à identité résolue, par lead, et y consigne ses recherches sous forme de notes. L’agent reste le vôtre ; c’est la synchronisation en dessous que cette recette met en place.
Sur tout ce que vous connectez : l’activité sur le site et dans le produit via Événements, l’enrichissement firmographique d’Apollo, l’état du CRM dans HubSpot ou Pipedrive, l’historique des e-mails de Gmail. La résolution d’identité rassemble ces données sur un seul profil par personne : l’agent lit une seule fiche au lieu de cinq exports.
Alors la synthèse le dit. Les contacts issus d’une synchronisation CRM ou d’un import peuvent n’avoir encore aucun événement suivi, et « inscrit à froid, aucun historique sur le site » est déjà une information utile en soi. Connecter plus de sources (le snippet d’événements, les événements produit, l’e-mail) comble les vides au fil du temps.
Une note sur le contact, écrite avec create_contact_note : la synthèse et les éléments qui la fondent. La note se trouve sur le profil unifié que lisent tous les agents connectés et tous vos collègues ; l’envoi des notes vers les CRM synchronisés dans les deux sens, comme HubSpot, est en cours de déploiement. Rien d’autre ne change, sauf si vous demandez aussi à l’agent de mettre à jour des champs.
Oui. Les appels sont des requêtes MCP sans état, donc n’importe quel planificateur fait l’affaire : une tâche récurrente chaque matin dans ChatGPT ou Claude, un workflow n8n sur le webhook d’inscription, ou un cron dans votre propre runner. Commencez par une exécution quotidienne relue par un humain ; resserrez la boucle une fois que vous faites confiance aux analyses.
Inscrivez-vous, connectez un CRM ou ajoutez le snippet d’événements, puis pointez votre client MCP sur mcp.pathbound.ai/mcp.