实战案例：Mach 1 用 MCP 跨 25 家公司运维 Agent

大多数 AI Agent 都能在单一工具中完成任务。但要让它们可靠地贯穿整个企业运行，则是另一回事。

Chris Olson 是 AI 运营平台 Mach 1 的联合创始人兼 CEO。Mach 1 帮助中型市场企业在市场拓展、客户成功、销售、支持和财务运营中部署 Agent。他是在一家体育科技公司实践 AI 驱动的运营模式后，逐步形成这套方法的。在他的帮助下，该公司在一年内从每年消耗 900 万美元现金，转变为实现 500 万美元自由现金流。

Mach 1 的平台 Tower 是其 Agent 的运营控制层。它负责判断 Agent 应该使用哪些系统和工具，应用针对客户定制的权限与业务规则，在整个流程中保持上下文，并记录每一项决策和操作，让运营人员能够了解发生了什么，以及为什么会发生。

Tower 目前为 25 家公司的运营提供支持。每家公司都有不同的技术栈、不同的内部流程，以及不同的工作执行规则。

一套操作系统，25 种不同的技术栈

一次支持升级可能始于 Gmail，需要从 CRM 获取信息，随后触发内部审批，最终还要更新其他多个系统中的数据。

如果直接构建每一项连接，Mach 1 就不得不变成一家集成服务公司。即使某个系统提供了 API，身份验证、权限管理、安全审查、维护以及针对客户的配置，也可能让每项集成都变成一个规模不小的项目。

Gmail 就是一个例子。直接访问其 API 所需的配置工作，可能远远不只是获取一个 API key 那么简单，尤其是当应用需要跨多个客户环境运行时。

Zapier MCP 为 Mach 1 提供了另一条路径。每位客户都可以创建一个 Zapier MCP server，并将它连接到自己已经在使用的工具和账户。随后，Tower 的 Agent 就能通过标准化接口访问这些系统，同时由客户继续掌控开放哪些操作及权限。

这样一来，Mach 1 就可以专注于工作背后的智能与编排，而不必反复重建相同的集成基础设施。

Mach 1 内部也采用了相同的架构。在过去 90 天中，其 Agent 有 87 天通过 Zapier MCP 访问 Gmail，共生成了 9,552 个任务。该公司还通过 MCP 连接 Microsoft Outlook 和 Microsoft Excel。

生产环境中的 Agent 需要生产级基础设施

Olson 将为个人生产力设计的助手，与负责持续业务运营的 Agent 区分开来。

Claude Code 和 Codex 等工具，对于使用笔记本电脑工作的个人来说非常有效。但无论员工是否在线，也无论使用的是哪家模型提供商，支持队列、续约流程或入站潜在客户 Pipeline 都必须持续运行。

“如果有人合上笔记本电脑，会发生什么？如果你正通过一家模型提供商处理生产级流量，而这家提供商出现宕机，又会发生什么？你不会希望关键业务流程依赖于某个人的设备或某一个模型。”

Tower 将 Agent 作为托管式业务基础设施持续运行。它会维护长时间运行流程的状态，记录工具调用和决策，并为运营人员提供审查、纠正和改进系统行为的途径。

Zapier MCP 则将这套基础设施延伸至客户现有的应用程序中。

在 Mach 1 内部应用相同模式

Mach 1 也使用 Zapier 来运行自己的销售系统。

该公司的 CRM 构建在 Notion 中。Webhooks by Zapier 将其与续约邮件、客户培育营销活动和其他销售流程连接起来。在过去 90 天里，这些工作流共生成了 150,630 个任务。

如果没有 Zapier，其中许多变更都需要工程团队提供支持。

“以前，我们可能会说：‘我需要找一位工程师坐下来一起处理。’有了 Zapier，这些连接点已经存在。团队可以专注于定义触发条件、操作和业务逻辑。”

为企业现有工具提供运营层

Mach 1 不会要求客户替换现有软件，也不会强迫所有企业采用同一种预定义工作流。

Tower 提供在复杂业务流程中运行 Agent 所需的智能、编排、状态管理和监督能力。Zapier MCP 则提供了一座灵活的桥梁，连接到工作实际发生的各种工具。

二者结合后，Mach 1 的小型团队无需从头重建每一项集成，就能为 25 家不同的公司提供 AI 驱动的运营支持，同时也不会把 Agent 简化成一组彼此割裂的自动化流程。

Chris Olson 是 AI 运营平台 Mach 1 的联合创始人兼 CEO。Mach 1 帮助中型市场企业使用 AI Agent 运行复杂的业务流程。