Zendesk MCP Server

Zendesk 티켓 데이터를 활용하여 AI Agent가 고객 지원 관련 인사이트를 제공할 수 있도록 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

🚀 주요 기능

📋 사전 요구사항

• Docker

• Zendesk 계정 및 API 토큰

⚡ 빠른 시작

Docker 실행

환경변수

🔌 클라이언트 연결

Claude Desktop / Cursor

mcp.json 또는 mcp_settings.json에 추가:

HTTP 모드 연결

서버를 HTTP 모드로 실행 후:

💬 사용 예시

AI Agent에게 다음과 같이 질문할 수 있습니다:

• "최근 90일간 모니터링 관련 문의가 많은 고객사를 찾아줘"

• "Datadog, Prometheus, 관제 키워드로 관심 고객사를 검색해줘"

• "이번 달 티켓 해결 실적이 가장 좋은 담당자는 누구야?"

• "최근 서비스별 문의 트렌드를 분석해줘"

📖 도구 상세

search_tickets

티켓을 검색하고 고객사별로 그룹핑하여 반환합니다. 각 티켓에는 Zendesk 링크가 포함됩니다.

파라미터:

💡 keywords, tags, company 중 하나 이상 필수

반환값 예시:

get_ticket_details

특정 티켓의 상세 정보를 조회합니다.

파라미터:

반환값:

• id, subject, description, status, priority

• created_at, updated_at

• assignee_name, requester_name, company_name

• tags: 태그 목록

• url: Zendesk 티켓 링크

get_top_agents

기간 내 가장 많은 티켓을 해결한 담당자를 조회합니다.

파라미터:

반환값:

• period: 검색 기간 문자열

• agents: 담당자 목록 (name, email, solved_count)

get_service_trends

서비스별 문의 빈도를 분석합니다. 사전 정의된 서비스 태그(monitoring, aws, datadog 등)를 기준으로 집계합니다.

파라미터:

반환값:

• period: 검색 기간 문자열

• total_tickets: 총 티켓 수

• services: 서비스별 티켓 수 (category, ticket_count)

📚 추가 문서

• 개발 및 배포 가이드 - 로컬 개발, Docker 빌드, 배포 방법

📄 라이선스

MIT License