はじめに
Salesforce 周りの AI 連携を調べていると、最近は Hosted MCP Server だけでなく、Agent Skills、Claude Code Plugin、Headless 360 など、開発者向けの要素も増えています。
ただ、ここで少しややこしいのは、これらがすべて同じ種類のものではない点です。
- MCP Server
- MCP Tool
- Agent Skills
- AI 開発ツール向け Plugin
- Headless 360 のような上位コンセプト
が混ざって見えるため、「Salesforce で使える MCP 一覧」として雑に並べると、かえって誤解しやすくなります。
この記事では、2026年8月25日時点で確認できる公式情報・公式 GitHub をもとに（Headless 360 と Claude Code Plugin 周りは 2026年8月27日に再確認）、Salesforce 周りの MCP / Agent Skills / Headless 開発を、用途別に整理してみます。
※本記事は個人の整理メモです。実際の利用可否は、契約、Edition、権限、組織設定、地域、各機能の提供段階によって変わる可能性があります。特に Beta / Developer Preview とされる機能は、公開前に必ず最新の公式情報を確認してください。
まず結論：2つの系統に分けると理解しやすい
Salesforce 周りの MCP / Skills は、ざっくり次の2系統に分けると理解しやすいです。
業務データ利用寄り
Claude / ChatGPT / Agentforce など
↓
Salesforce Hosted MCP Server
↓
SObject / Salesforceデータ / 標準機能
開発・設定支援寄り
Claude Code / Codex / Cursor / Agentforce Vibes など
↓
Agent Skills / Salesforce DX / Metadata / Headless 360
↓
Salesforce開発・設定・テスト・Deploy・Integration
前者は、AI クライアントから Salesforce のデータや機能を安全に使う方向です。
後者は、Salesforce の開発・設定・メタデータ生成・テストなどを AI エージェントに支援させる方向です。
この2つを混ぜずに見ると、全体像がかなり整理しやすくなります。
用語を分けておく
この記事では、次のように整理します。
| 種類 | ざっくりした意味 | Salesforce周りの例 |
|---|---|---|
| MCP Server | AIクライアントへツールやデータアクセス手段を公開するサーバー | Salesforce Hosted MCP Servers |
| MCP Tool | MCP Server が公開する個別の操作単位 | SObject検索、レコード取得、カスタムMCPツールなど |
| Agent Skills | AIエージェントに渡す作業手順・専門知識・参照情報のまとまり | forcedotcom/sf-skills |
| Plugin | Skills や MCP Server、コマンドなどを開発環境へまとめて導入する単位 | Salesforce Development Plugin for Claude Code |
| Headless 360 | Salesforce の機能を再利用可能な enterprise capabilities として AI などから使いやすくする方向性 | Headless 360 MCP Server / Data 360 MCP Server / Skills など |
重要なのは、Agent Skills は MCP Server そのものではないという点です。
また、Plugin は MCP Server 単体ではなく、Skills や MCP Server などをまとめる入口として見る方が自然です。
1. Salesforce Hosted MCP Server：業務データ利用の入口
Salesforce の公式 GitHub forcedotcom/mcp-hosted では、Salesforce Hosted MCP Servers について、Claude や ChatGPT などの AI アシスタントが Model Context Protocol を通じて Salesforce のロジックやアセットへ安全に接続できるものとして説明されています。
同 README では、Hosted MCP servers は GA（Generally Available） と説明されています。原文は次のとおりです。
Hosted MCP servers are now generally available (GA).
なお、GA は 2026年4月で、利用には Enterprise Edition 以上が必要とされています。GAとだけ書くと「どの組織でも使える」と読まれかねないので、Edition の条件はセットで書いたほうが安全です。
代表的な整理軸は、SObject 系サーバーです。
| サーバー | できること | 注意点 |
|---|---|---|
platform/sobject-reads |
read / query のみ。スキーマ確認、SOQL、横断検索、リレーション追跡 | SObject系の中で最も安全。まず試すならここ |
platform/sobject-mutations |
create / update。delete は含まない | 変更操作なので権限・レビューが必要 |
platform/sobject-deletes |
delete に加えて query / discovery も含む。create / update は無い | 「削除だけができる」わけではない点に注意 |
platform/sobject-all |
create / read / update / delete / query / search のフルCRUD | 広い権限範囲になるため、初手で有効化するものではない |
sobject-deletes を「削除専用」と覚えると読み取り範囲を見誤ります。delete と query/discovery の両方を持つサーバーです。
標準サーバーは既定で無効
もう1点、運用上の前提として重要なのが、標準サーバーは既定では無効で、ツールセットは固定（サーバーごとに使えるツールが決まっていて、個別に足し引きできない）という点です。
つまり「知らないうちに有効になっていた」という種類のリスクは低い一方で、有効化するときはサーバー単位でしか粒度を選べません。sobject-all を1つ有効化するのと、sobject-reads だけを有効化するのとでは、許す範囲がまったく違います。
カスタムMCPサーバーは何でできているか
標準サーバー以外に、自分でサーバーを作ることもできます。mcp-hosted の README によると、Setup 上での操作は次のような内容です。
- サーバーの有効化・無効化
- カスタムサーバーの作成
- APIやFlowをサーバーへ紐づける
- External Client Apps の管理
「カスタムMCPサーバー」と言われるとゼロから実装するように聞こえますが、実際には既存のAPIやFlowをAIから呼べる形で束ねる、という組み立てに近いです。後述のチェックリストで「Custom MCP Server なのか」を確認する際は、どのAPI・どのFlowを紐づけたかまで見る必要があります。
この系統は、
AI から Salesforce の業務データを安全に使う
ための入口として見ると分かりやすいです。
ただし、Salesforce の権限、項目レベルセキュリティ、共有ルールが効くとしても、誤操作リスクがゼロになるわけではありません。特に作成・更新・削除を許す場合は、Sandbox での確認、対象オブジェクトの限定、人間レビュー、監査ログ確認を前提にした方がよいです。
2. Headless 360：Salesforceを「AIから使える能力」として広げる方向
Salesforce Newsroom の記事では、Headless 360 について、Salesforce の各 Cloud を、認可された AI agent が発見・理解・利用できる reusable enterprise capabilities に変換する方向性として説明されています。
同記事では、Headless 360 の文脈で次のような要素が挙げられています。
- Headless 360 MCP Server
- Data 360 MCP Server
- Slackbot MCP Client
- Agent Skills and Plugins
- Headless Experience Layer
- Salesforce Multi-framework
- Marketing / Sales / Service / Commerce / MuleSoft / Informatica / Tableau などへの拡張
提供段階も公式に示されています。2026年8月時点では、次のように整理できます。
| 要素 | 提供段階 |
|---|---|
| Headless 360 MCP Server | Beta（Open Beta） |
| Data 360 MCP Server | GA |
| Slackbot MCP Client | GA |
| Headless Experience Layer | Beta（Open Beta） |
| Salesforce Multi-framework | GA |
ここでのポイントは、Headless 360 を単体の「1つのMCPサーバー」としてだけ見るより、Salesforce の機能を AI や外部体験から再利用しやすくする上位の考え方として捉えることです。
AI agent / Slackbot / 開発ツール
↓
Headless 360 の考え方
↓
MCP Server / Skills / Plugin / API / Headless Experience
↓
Salesforce各Cloudの機能・データ・業務ロジック
個人的には、ここが従来の Hosted MCP Server との大きな違いだと感じました。
- Hosted MCP Server: AI から Salesforce データや標準機能へ接続する入口
- Headless 360: Salesforce の機能そのものを、AI やさまざまな体験から再利用可能な能力として広げる方向
Headless 360 MCP Server と Data 360 MCP Server は別物
名前が似ていますが、この2つは守備範囲が違います。
- Data 360 MCP Server（GA）: Data 360 のデータを対象にする
- Headless 360 MCP Server（Beta）: Salesforce 全体の機能を対象にする
そして Headless 360 MCP Server で特徴的なのは、事前にツールを列挙するのではなく、実行時に能力を発見させる構造になっている点です。公式リファレンス（Hosted MCP Servers の "Headless 360 (Beta)"）では、次の4つのツールで構成されると説明されています。
| ツール | 役割 |
|---|---|
Discover |
何ができるかを探す。API と skill の索引に対する意味検索で候補を返す |
Describe |
見つけた対象の技術的な契約（API、パラメータ、依存関係、実行順）を取得する |
Dispatch |
選んだものを実行する。ルーティングとアクセス制御を挟む |
Dispatch Read Only |
Salesforce を変更しない読み取り専用の実行 |
ここは、1. で見た Hosted MCP Server の標準サーバーとかなり性格が違います。標準サーバーが事前に決めた固定のツールセットを渡すのに対し、Headless 360 MCP Server は実行時に探させる方向です。
裏を返すと、何が呼ばれうるのかを事前に列挙しにくいということでもあります。Beta 段階でもあるので、試すなら Sandbox / scratch org からにした方が安全です。
ただし、Headless 360 周辺は提供段階や対象範囲が変わりやすい領域です。記事公開時点では、個別の MCP Server、対象 Cloud、利用条件、Beta / Preview / GA 表記を公式ページで確認する必要があります。
3. Salesforce Skills Library：開発作業をAIへ渡すための作業単位
Salesforce 公式 GitHub の forcedotcom/sf-skills は、Salesforce Skills Library として公開されています。
README では、次のような領域の Agent Skills が含まれると説明されています。
- Agentforce agents
- Lightning apps
- Flow
- Apex
- SOQL
- Lightning Web Components（LWC）
- UI bundles
- objects and fields
- permission sets
- related areas
また、Agentforce Vibes 向けに最適化されており、Agent Skills をサポートする AI ツールでも利用できると説明されています。
ここは MCP Server ではなく、AIエージェントに Salesforce 開発作業の進め方や文脈を渡すものとして見るのが安全です。
2026年8月25日時点のGitHub確認
forcedotcom/sf-skills のリポジトリを取得して skills ディレクトリを確認したところ、2026年8月25日時点では 157個の skill ディレクトリが確認できました。
接頭辞ごとに見ると、次のような分布でした。
| 接頭辞 | 件数 | 例 |
|---|---|---|
platform |
41 | Apex生成、メタデータ取得・Deploy、Permission Set生成など |
service |
33 | Service領域の支援 |
experience |
31 | LWC生成、Aura→LWC移行、LDS、UI bundleなど |
dx |
18 | Code Analyzer、DevOps、Org管理、Permission Set割当など |
omnistudio |
8 | FlexCard、DataMapper、OmniScript、DataPacks Deployなど |
agentforce |
6 | Agentforce生成、テスト、観測など |
integration |
4 | Integration領域の支援 |
commerce |
3 | B2B Commerce / Storefront系 |
data360 |
2 | Data 360 schema / code extension |
| その他 | 11 | mobile、design、automation、sales など |
ただし、README には 頻繁に変更されるという注意書きがあります。skill は rename / restructure / remove される可能性があり、GA プラットフォーム API と同じ安定性を前提にしない方がよいです。
「頻繁に変更される」は実際どのくらいか
この注意書きがどの程度のものか、実測で確かめられました。同じリポジトリを4日前にも数えていたので、そのまま比較できます。
| 時点 | 合計 | data360 |
取得コミット |
|---|---|---|---|
| 2026-08-21 | 164 | 9 | 32bf784 |
| 2026-08-25 | 157 | 2 | 49064f7 |
4日で7件減っています。 しかも増減の内訳を見ると、減少分はほぼそのまま data360 の 9 → 2 です。他の接頭辞（platform 41、service 33、experience 31、dx 18、omnistudio 8、agentforce 6 など）は変わっていませんでした。
ここから読み取れることが2つあります。
- skill は増えるだけでなく、まとまって消える。 「先週見たskillが今週は無い」は普通に起こります
- 変化は特定ドメインに偏ることがある。 全体の件数だけ見ていると、「7件減った」としか分かりません。自分が依存しているドメインの中で何が起きたかを見る必要があります
つまり、記事にする場合も、
2026年8月25日時点で GitHub 上に確認できた一覧
として扱うのが安全です。そして業務で使うなら、件数ではなく「自分が使っている skill 名」を控えておき、更新時にそれが残っているかを確認する運用にしたほうが実際的です。
4. Metadata API Context：メタデータ生成の根拠をAIへ渡す
Salesforce 開発では、CustomObject、PermissionSet、Flow などのメタデータ XML を扱う場面があります。
この領域では、sf-skills の platform-metadata-api-context-get が重要です。
同 skill の SKILL.md では、Salesforce Metadata API の各メタデータ型に関するドキュメントを提供し、Salesforce DX プロジェクト内でメタデータ XML を作成・理解・変更するために使うものとして説明されています。
ここで注意したいのは、次の2点です。
- Metadata API Context Skill と Metadata API Context MCP Tool を混同しない
- AIが生成したXMLを、そのまま本番Deployできるとは考えない
Metadata API の文脈を AI に渡せると、項目名や XML 構造のハルシネーションを減らす助けになる可能性があります。
ただし、最終的には sf project deploy validate などの検証、コードレビュー、Sandbox での確認が必要です。
5. Salesforce DX系：Org操作・テスト・Code AnalyzerなどをAI支援に乗せる
sf-skills には、dx- で始まる skill もあります。
2026年8月25日時点では、たとえば次のようなものが確認できました。
dx-code-analyzer-rundx-org-managedx-org-permission-set-assigndx-devops-pipeline-managedx-devops-test-suite-rundx-devops-promote
これらは、MCP Server というより、Salesforce CLI や開発プロセスを AI エージェントから扱いやすくする作業単位として見る方が自然です。
たとえば dx-code-analyzer-run は、Salesforce Code Analyzer を実行し、セキュリティ、性能、ベストプラクティス、コードスタイル違反を確認する skill として説明されています。
dx-org-manage は、scratch org の作成、一覧、表示、削除などの Org 操作に関する skill です。
ここは、
AIエージェント
↓
Agent Skill
↓
sf CLI / Salesforce DX project
↓
Org / Metadata / Test / Analyzer
という関係で見ると分かりやすいです。
6. LWC / Experience系：MCP ToolsというよりSkills側で見る
LWC については、少し注意が必要です。
sf-skills には、experience- で始まる LWC / Experience Cloud / UI bundle 系の skill が多数あります。
2026年8月25日時点で確認できた例は次のとおりです。
experience-lwc-generateexperience-aura-lwc-migrateexperience-lds-data-requirements-generateexperience-lwc-accessibility-validateexperience-lwc-security-validateexperience-lwc-typescript-migrateexperience-ui-bundle-metadata-generateexperience-ui-bundle-salesforce-data-access
そのため、LWC 周辺を今から整理するなら、LWC向けMCP Tool一覧というより、LWC / Experience 開発向け Agent Skills として扱う方が安全そうです。
もし公式ドキュメント上で「MCP tools for LWC are superseded by LWC skills」のような表記がある場合は、そのページを確認したうえで、公開時点の注記として入れるのがよいです。この記事では、手元で確認できた一次情報としては sf-skills の GitHub を中心に扱います。
7. OmniStudio / Data 360 / Commerceなどの製品別支援
sf-skills では、OmniStudio や Data 360、Commerce 系の skill も確認できます。
例として、次のような skill があります。
| 領域 | 例 | ざっくりした用途 |
|---|---|---|
| OmniStudio | omnistudio-flexcard-generate |
FlexCard生成・検証 |
| OmniStudio | omnistudio-datamapper-generate |
DataMapper生成 |
| OmniStudio | omnistudio-omniscript-generate |
OmniScript生成 |
| Data 360 | data360-schema-get |
DLO / DMO スキーマ確認 |
| Data 360 | data360-code-extension-generate |
Data 360 code extension生成 |
| Commerce | commerce-b2b-store-create |
B2B Store作成支援 |
ここも、記事では「存在するから自分の組織ですぐ使える」と書かない方がよいです。
実際には、対象製品の契約、組織設定、権限、CLI、接続先 Org、AI ツール側の対応などが関係します。
8. Salesforce Development Plugin for Claude Code：まとめて導入する入口
Salesforce Developers Blog では、Headless Development の文脈で、Salesforce development plugin for Claude Code が紹介されています。
この領域は、個別の MCP Server や個別 skill というより、Salesforce 開発に必要な Skills / MCP servers / specialized agents / hooks / commands などを開発環境へまとめて導入する入口として見ると理解しやすいです。
forcedotcom/sf-skills の plugins/builder/salesforce-development/README.md を見ると、中身は次のようになっています（2026年8月27日時点）。
| 構成要素 | 内容 |
|---|---|
| Skills | 41件（Apex、Flow、Agentforce、メタデータ、Deploy、セキュリティ、Code Analyzer など） |
| MCP servers |
3つ（salesforce-api-context / salesforce-metadata-experts / ローカル起動の salesforce-lsp） |
| Agents |
salesforce-dev、architecture-review、Agentforce ADLC 系（adlc-orchestrator など） |
| Hooks | session start の org context 検出、本番 Deploy の安全ゲート、Apex 事前診断、Agent Script 構文チェック |
| Slash commands |
/salesforce-development:discovery、:setup、:status、:org など |
Plugin は Claude Code 向け、Skills はもっと広い
ここは混同しやすいところなので、分けて書いておきます。
Salesforce Development Plugin は、現時点では Claude Code 向けです。 README にも Claude Code 2.1.222 以降が前提と書かれていて、導入も /plugin marketplace add forcedotcom/sf-skills という Claude Code のコマンドです。
一方で、Agent Skills 自体は Claude Code 専用ではありません。 sf-skills は Agentforce Vibes 向けに最適化されつつ、Agent Skills をサポートする AI ツールでも利用できると説明されています。
なので、経路を1本にまとめるより、次のように分けて見た方が正確です。
Claude Code
↓
Salesforce Development Plugin
↓
Skills / MCP / Agents / Hooks / Commands
↓
Salesforce DX Project
↓
sf CLI / Metadata API / Tooling API / Org
Codex / Cursor / Agentforce Vibes など
↓
Salesforce Skills / MCP（Pluginという形ではまとまっていない）
↓
Salesforce DX Project
↓
sf CLI / Metadata API / Tooling API / Org
「Claude Code / Codex / Cursor → Salesforce開発向け Plugin」と1本にまとめて書くと、Codex や Cursor にも同じ Plugin があるように読めてしまいます。 到達点（Salesforce DX / Org）は同じでも、そこへ至る手前の梱包が違う、という理解が実態に近いです。
このあたりは、今後かなり面白い検証テーマになりそうです。
一方で、本番 Org へ直接つなぐ前に、Sandbox や scratch org で、どの操作が実行されるのか、どの権限が必要なのか、ログやレビューをどう残すのかを確認する必要があります。
一覧表：2026年8月時点の見方
この記事としては、次のように整理しておくと安全だと思います。
| 領域 | 種類 | 主な用途 | 状態の扱い |
|---|---|---|---|
| Salesforce Hosted MCP Servers | MCP Server | Claude / ChatGPT 等から Salesforce データや標準機能へ接続 | READMEでGA表記（2026年4月GA・Enterprise Edition以上）。標準サーバーは既定で無効・ツールセット固定 |
| SObject Reads / Mutations / Deletes / All | Hosted MCP Server の標準サーバー | reads=read/query、mutations=create/update（deleteなし）、deletes=delete+query/discovery、all=フルCRUD | 操作範囲ごとにリスクが違う。deletes は削除専用ではない |
| Headless 360 | 上位コンセプト / MCP・Skills等を含む方向性 | Salesforce各CloudをAIから再利用可能な能力として扱う | 要素ごとに提供段階が違うので、まとめてGA/Betaと言わない |
| Headless 360 MCP Server | MCP Server | Salesforce全体の機能をAIから発見・実行（Discover / Describe / Dispatch / Dispatch Read Only） | Beta（Open Beta） |
| Data 360 MCP Server | MCP Server | Data 360 の顧客文脈や各種機能をAIから利用 | GA |
forcedotcom/sf-skills |
Agent Skills | Salesforce開発・設定・テスト・生成支援 | 4日で164→157件に減少（実測）。件数ではなく使っているskill名を控える |
| Metadata API Context | Agent Skill / MCP Tool文脈 | メタデータXML生成・確認の文脈付与 | SkillとMCP Toolを混同しない |
| Salesforce DX系 Skills | Agent Skills | Org操作、Code Analyzer、DevOps、テスト支援 |
sf CLIや認証済みOrgが前提になりやすい |
| LWC / Experience系 Skills | Agent Skills | LWC生成、Aura→LWC移行、LDS、アクセシビリティ等 | LWC向けMCP ToolではなくSkills側として整理するのが安全 |
| OmniStudio / Commerce / Data 360系 Skills | Agent Skills | 製品別の生成・設定支援 | 契約・権限・組織設定を確認 |
| Claude Code Plugin | Plugin | Skills / MCP / agents / hooks / commands を開発環境へ導入 | 公式Blog・GitHubで最新仕様確認 |
使う前のチェックリスト
Salesforce 周りの MCP / Skills を試す前には、少なくとも次を確認した方がよさそうです。
1. 何をAIに許可するのか
- 読み取りだけか
- 作成・更新まで許すのか
- 削除まで許すのか
- Setup / Metadata / Deploy まで許すのか
2. どの種類の仕組みを使うのか
- Hosted MCP Server なのか（標準サーバーは既定で無効・ツールセット固定）
- Custom MCP Server なのか（どのAPI・どのFlowを紐づけたかまで確認する）
- Agent Skills なのか
- Claude Code Plugin なのか
- Salesforce CLI / Metadata API と組み合わせるのか
3. 提供段階を確認したか
- GA（いつGAか、どのEdition以上かもセットで確認する）
- Beta
- Developer Preview
- Pilot
- Deprecated / superseded
この表記は変わりやすいため、記事や社内PoCでは確認日を残した方がよいです。
3.5. 依存しているものが消えていないか
- 使っている skill 名を控えてあるか（件数ではなく名前）
- 更新のたびに、その skill が残っているか確認しているか
- 消えていた場合の代替と、影響範囲を把握しているか
実測で 4日のあいだに7件が消えていたので、これは形式的なチェックではありません。
4. 実行環境は安全か
- Sandbox / scratch org で試す
- 本番データを使わない
- 権限を最小化する
- 実行前レビューを入れる
- 監査ログや実行履歴を確認する
個人的な整理
Salesforce の MCP 周りは、最初は
Claude から Salesforce データを読めるようにするもの
として見えやすいです。
ただ、2026年8月時点で見ると、それだけではなく、
AIエージェントに Salesforce 開発・設定・検証を手伝わせるための基盤
にも広がっているように見えます。
特に、Hosted MCP Server、Headless 360、sf-skills、Claude Code Plugin を並べて見ると、次のような流れが見えてきます。
読む
↓
作る・更新する
↓
設定する
↓
Deployする
↓
テストする
↓
運用・監査する
ただし、この流れをいきなり本番自動化につなげるのは危険です。
まずは、読み取り専用、Sandbox、限定オブジェクト、限定権限、人間レビューあり、という段階から始めるのが現実的だと思います。
まとめ
Salesforce 周りの MCP / Skills は、次のように整理すると理解しやすいです。
- Hosted MCP Server は、AI クライアントから Salesforce データや標準機能を使う入口。2026年4月GA・Enterprise Edition以上で、標準サーバーは既定で無効・ツールセット固定
- Headless 360 は、Salesforce の機能を AI などから再利用可能な enterprise capabilities として広げる方向性。要素ごとに提供段階が違い、Headless 360 MCP Server は Beta、Data 360 MCP Server は GA
- sf-skills は、MCP Server ではなく、AIエージェントに Salesforce 開発作業の手順や文脈を渡す Agent Skills のライブラリ。4日で164→157件に減ったので、件数ではなく使っている skill 名で追う
- Metadata / DX / LWC / OmniStudio / Data 360 系は、開発者向け支援として見ると分かりやすい
- Claude Code Plugin は、Skills や MCP などを開発環境へまとめて導入する入口として整理できる。Plugin は Claude Code 向け、Skills は他のツールからも使えるという違いは分けておく
「Salesforceで使えるMCP一覧」として見るより、
SalesforceをAIから使う仕組み
SalesforceをAIで開発・設定する仕組み
の2つに分けて見ると、かなり整理しやすくなります。
今後、Claude Code / Codex / Cursor などから Salesforce DX や Headless 360 を使う検証が進むと、Salesforce 開発の進め方そのものも少しずつ変わっていきそうです。
参考（公式情報）
- Salesforce Hosted MCP Servers - GitHub
https://github.com/forcedotcom/mcp-hosted - Salesforce Hosted MCP Servers - Standard MCP Servers Reference
https://developer.salesforce.com/docs/platform/hosted-mcp-servers/references/reference/servers-reference.html - Headless 360 (Beta) - Hosted MCP Servers リファレンス
https://developer.salesforce.com/docs/platform/hosted-mcp-servers/guide/headless-360-mcp.html - Salesforce Developers Blog: Announcing the Headless 360 MCP Server Beta
https://developer.salesforce.com/blogs/2026/07/announcing-the-headless-360-mcp-server-beta - Plugins and Skills - Headless Agentforce Development
https://developer.salesforce.com/docs/ai/agentforce/guide/skills-plugins.html - Salesforce Development Plugin - GitHub（
plugins/builder/salesforce-development）
https://github.com/forcedotcom/sf-skills/tree/main/plugins/builder/salesforce-development - Salesforce Skills Library - GitHub
https://github.com/forcedotcom/sf-skills - Salesforce Skills Library - skills directory
https://github.com/forcedotcom/sf-skills/tree/main/skills - Agent Skills
https://agentskills.io/ - Model Context Protocol
https://modelcontextprotocol.io/ - Salesforce Newsroom: Salesforce Turns Enterprise Applications into Enterprise Capabilities
https://www.salesforce.com/news/stories/expanding-headless-360-enterprise-capabilities/ - Salesforce Developers Blog: Headless Development with Skills and a Claude Code Plugin
https://developer.salesforce.com/blogs/2026/08/headless-development-with-skills-and-a-claude-code-plugin - Salesforce Developers Blog: Build Smarter with Metadata API Context Skills
https://developer.salesforce.com/blogs/2026/07/build-smarter-with-metadata-api-context-skills