Runbear é um serviço que ajuda qualquer pessoa a criar um agente de IA para Slack — sem programação e em 10 minutos.
Recentemente, com a adição de suporte a integração com MCP e mais de 2.500 integrações de serviços, ficou ainda mais fácil para qualquer pessoa criar e usar um agente de IA para Slack.
Casos de uso
- Compartilhamento do andamento do trabalho da equipe: por meio da integração com ferramentas de trabalho como Jira e Linear, é possível receber diariamente o status de progresso das tarefas da equipe.
- Resumo de e-mails antes de reuniões com clientes: com a integração com o Gmail, é possível receber um resumo das conversas recentes para se preparar para uma reunião com um cliente específico.
- Verificação de exceções e criação de tickets: é possível verificar exceções no Sentry e criar tickets com contexto incluído.
- Gestão da agenda da equipe: é possível verificar horários disponíveis para reunião e agendar reuniões da equipe com facilidade.
Principais recursos
- Criação, sem programação, de um Claude personalizado com MCP integrado para uso no Slack
- Suporte a mais de 2.500 integrações de serviços: Gmail, Google Calendar, Salesforce, Jira, ClickUp, etc.
- Integração com serviços de base de conhecimento: Google Drive, Confluence, Notion, etc.
- Integração com servidores MCP personalizados via SSE
Preparamos um código de desconto especial para a comunidade do GeekNews! Use o código GEEKNEWSMCP para receber 50% de desconto no primeiro mês.
2 comentários
Interessante. Vi que também existem projetos open source que implementam um cliente MCP no Slack; quais são os diferenciais do Runbear?
Referências open source:
Agradeço o interesse e as ótimas perguntas :)
Diferentemente dos projetos open source que você mencionou, a proposta do Runbear, como serviço gerenciado, é permitir que até equipes não técnicas configurem com facilidade os AI teammates de que precisam, sem necessidade de hospedagem de servidor separada ou configuração de servidor MCP.
Desde antes do MCP, já ajudamos a sincronizar automaticamente em formato RAG bases de conhecimento apoiadas em Notion, Confluence, Google Drive, histórico do Slack etc., além de permitir a personalização das condições de chamada e do formato das respostas, otimizados para os casos de uso de cada equipe. Além disso, mesmo que o usuário não invoque explicitamente o bot, também é possível configurá-lo para analisar as perguntas e, quando se tratar de uma pergunta cujo contexto ele conhece, aparecer automaticamente e sugerir uma resposta apropriada.
Com a funcionalidade de cliente MCP adicionada desta vez, esperamos dar mais um passo em direção a AI teammates que, indo além de simplesmente receber mensagens e responder, consigam entender o contexto e executar tarefas adequadas como verdadeiros membros da equipe, permitindo adicionar facilmente diversos servidores MCP apenas com um toggle!