Skip to main content
Glama
m-7-m

Genesys Flow MCP

by m-7-m

Genesys Flow MCP

Локальный MCP-сервер, который подключается к Genesys Cloud, выводит список IVR-маршрутов, получает настроенный поток рабочего времени для IVR и создает читабельную документацию в формате Markdown.

Сгенерированный документ предназначен как для бизнес-, так и для технических читателей:

  • Маршрут — имя IVR, ID, состояние, DNIS (при наличии) и настроенный поток.

  • Бизнес-фокус — назначение потока и маршрутизация клиентского меню.

  • Технический фокус — настройки потока, переменные, подсказки/TTS, задачи, меню и пути решений.

  • Интеграции и зависимости маршрутизации — Data Actions, Bot Flows и очереди ACD.

Предварительные требования

  • Node.js 18 или новее

  • OAuth-клиент Genesys Cloud с типом предоставления Client Credentials

  • Разрешения на чтение IVR и потоков Architect в соответствующей организации Genesys Cloud

Related MCP server: Hive Mind MCP Server

Установка и настройка

Установите зависимости:

cd <path-to-genesys-flow-mcp>
npm install

Создайте файл .env в корне проекта:

GENESYS_CLIENT_ID=your-client-id
GENESYS_CLIENT_SECERET=your-client-secret
GENESYS_REGION=ie

Важно: GENESYS_CLIENT_SECERET намеренно написано именно так, потому что это соответствует текущему исходному коду. Не переименовывайте его в SECRET, если вы также не обновите src/config/env.ts.

Установите GENESYS_REGION в суффикс региона Genesys Cloud, например ie для mypurecloud.ie.

Локальный запуск

Для разработки:

npm run dev

Для скомпилированного сервера, используемого настольными клиентами:

npm run build
npm start

Сервер использует транспорт MCP stdio. Он запускается MCP-клиентом; он не предоставляет URL в браузере или HTTP-порт.

Тестирование с MCP Inspector

Используйте MCP Inspector для непосредственного тестирования сервера перед подключением его к Claude Desktop:

cd <path-to-genesys-flow-mcp>
npm run inspect

Inspector открывает локальный браузерный интерфейс. В нем:

  1. Подключитесь к серверу, используя стандартную конфигурацию stdio.

  2. Откройте вкладку Tools.

  3. Запустите get_ivrs, чтобы подтвердить аутентификацию Genesys и получение маршрутов.

  4. Запустите get_flow_by_name с именем IVR, например:

    {
      "name": "testt call"
    }
  5. Проверьте, что ответ начинается с раздела Маршрут и содержит настроенный поток, подсказки и интеграции.

Доступные инструменты

get_ivrs

Возвращает список маршрутизации/IVR Genesys Cloud.

Пример запроса:

List the available Genesys IVRs.

get_flow_by_name

Ищет IVR по имени, получает его настроенный поток рабочего времени и возвращает документацию в формате Markdown.

Входные данные:

{
  "name": "testt call"
}

Пример запроса:

Use get_flow_by_name for the IVR named "testt call".

Если IVR не найден или у него нет потока рабочего времени, инструмент возвращает ошибку с описанием проблемы.

Что включает сгенерированная документация

Документация соответствует приведенной ниже взаимосвязи:

Genesys IVR Route
        ↓
Configured Open-Hours Flow
        ├── Business Focus: customer routing and menu choices
        └── Technical Focus: prompts, variables, tasks, menus, integrations

Обнаружение интеграций охватывает следующие распространенные зависимости Architect:

Элемент Architect

Документируется как

DataAction

Data Action / Web Services Data Action

CallBotFlowAction

Bot Flow, включая имя и ID потока

TransferPureMatchAction

Очередь ACD

Все TTS-подсказки, найденные в задачах и приветствиях меню, включены в технический разбор потока.

Тестирование с Claude Desktop

  1. Соберите проект:

    cd <path-to-genesys-flow-mcp>
    npm run build
  2. В Claude Desktop откройте:

    File → Settings → Developer → Edit Config
  3. Добавьте следующее на верхний уровень открытого JSON-файла. Сохраните все существующие настройки, такие как preferences.

    {
      "mcpServers": {
        "genesys-flow": {
          "command": "node",
          "args": [
            "<path-to-genesys-flow-mcp>\\dist\\index.js"
          ],
          "env": {
            "GENESYS_CLIENT_ID": "your-client-id",
            "GENESYS_CLIENT_SECERET": "your-client-secret",
            "GENESYS_REGION": "ie"
          }
        }
      }
    }

    Замените <path-to-genesys-flow-mcp> на полный путь к вашей локальной папке проекта. Если файл уже содержит свойства, добавьте mcpServers рядом с ними и убедитесь, что предыдущее свойство заканчивается запятой.

  4. Полностью завершите работу и снова откройте Claude Desktop.

  5. Начните новый чат и спросите:

    What Genesys tools are available?

    Затем протестируйте документацию:

    Use get_flow_by_name for the IVR named "testt call" and document its route, configured flow, prompts, and integrations.

Не коммитьте и не публикуйте конфигурацию Claude Desktop, если она содержит ваш секрет клиента. Для локального тестирования на личном устройстве допустимо передавать учетные данные через блок env в MCP. Используйте выделенный OAuth-клиент с минимально необходимыми разрешениями Genesys.

Проверка сборки

Запустите проверку сборки TypeScript после изменений кода:

npm run build

Структура проекта

src/
├── config/       Environment variable validation
├── mcp/          MCP server and tool registration
├── services/     Genesys authentication, API access, and documentation generation
├── tools/        MCP tool handlers
└── types/        Genesys Cloud response types
Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Automatically generates and maintains living documentation for codebases by creating hierarchical hivemind.md files and flowchart diagrams at every directory level, enabling AI navigation and real-time or retroactive documentation of code structure, requirements, and dependencies.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI assistants to navigate and query hierarchical documentation structures, supporting markdown files with YAML metadata and OpenAPI 3.x specifications. It features intelligent full-text search, metadata filtering, and a built-in web interface for both human and AI-driven documentation access.
    6
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/m-7-m/genesys-flow-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server