Servidor MCP de ServiceNow

Un servidor autoalojado de Model Context Protocol que expone una instancia de ServiceNow a clientes MCP como Microsoft Copilot Studio (y cualquier otro cliente MCP, p. ej. Claude). Se ejecuta completamente con licencia estándar de ServiceNow llamando a las API REST de la plataforma (Table / Aggregate / CMDB), y utiliza transferencia directa de token OAuth 2.0 por usuario para que cada llamada se ejecute como el usuario autenticado con sus propias ACL aplicadas.

Por qué existe esto

La instancia de destino tiene una licencia estándar de ServiceNow, por lo que la consola nativa de MCP Server de ServiceNow (solo Now Assist / AI Native SKU) no está disponible. Este servidor es una capa de integración portátil y reutilizable — un servidor MCP, utilizable en distintos clientes y front-ends de IA — en lugar de un conector específico de Copilot Studio.

Related MCP server: servicenow-mcp-server

Cómo funciona la autenticación (transferencia de token)

User ⇄ Copilot Studio  --(per-user OAuth: ServiceNow access token as Bearer)-->  this server
                                                       │ forwards the same Bearer token
                                                       ▼
                                          ServiceNow REST APIs (ACLs enforced as that user)

El servidor no almacena ninguna credencial de usuario. Lee el encabezado entrante Authorization: Bearer <token> y lo reenvía tal cual a ServiceNow. Consulta auth.py.

Herramientas

Nivel 1 — recuperación directa (solo lectura): get_incident, list_incidents, get_change_request, list_change_requests, get_service_request, list_service_requests, get_configuration_item, find_configuration_items, search_knowledge, get_knowledge_article, lookup_user, lookup_group.

Nivel 2 — lógica determinista: correlate_changes_to_incident, get_incident_trends, get_ci_impact, find_similar_incidents, get_incident_context.

El análisis de causa raíz y la clasificación final de incidentes similares se dejan intencionalmente al razonamiento del agente, alimentados por get_incident_context / find_similar_incidents.

Ejecutar localmente

python -m venv .venv
.venv/Scripts/pip install -e ".[dev]"      # Windows; use .venv/bin on macOS/Linux
cp .env.example .env                        # set SERVICENOW_INSTANCE_URL
SERVICENOW_INSTANCE_URL=https://devXXXXX.service-now.com .venv/Scripts/servicenow-mcp

El servidor escucha en http://HOST:PORT/mcp (Streamable HTTP) con una sonda /health.

Inspeccionar con MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector

Apúntalo a http://localhost:8000/mcp, elige Streamable HTTP y proporciona un token de acceso OAuth de ServiceNow como token Bearer para probar las herramientas. Es el equivalente MCP más cercano a una interfaz Swagger: enumera cada herramienta con su esquema y te permite llamar a cada una de forma interactiva.

Listar todas las herramientas (no se necesita servidor ni conexión con ServiceNow)

.venv/Scripts/python scripts/list_tools.py         # human-readable catalog
.venv/Scripts/python scripts/list_tools.py --json   # machine-readable (like an OpenAPI dump)

Desplegar

Imagen de contenedor + Azure Container Apps. Consulta docs/DEPLOYMENT.md para el registro de la aplicación OAuth de ServiceNow, la conexión con Copilot Studio y la infraestructura.

Para obtener una guía completa paso a paso — que incluye exponer un servidor local mediante un túnel de desarrollo, crear el agente desde cero y la prueba de ACL con dos usuarios — consulta docs/COPILOT_STUDIO_SETUP.md.

Pruebas

.venv/Scripts/pytest