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Glama

genesys-mcp

Ihre Genesys-Cloud-Organisation in den Händen Ihrer KI. Ein Open-Source-MCP-Server für Genesys Cloud auf Cloudflare Workers. Keine Abhängigkeiten, kein Terminal erforderlich, und sein einziger Zweck ist das Bauen: Queues, Skills, Benutzer, Wrap-up-Codes und Architect-Flows.

Es baut, nicht nur liest.

Prompten Sie Claude (oder einen beliebigen MCP-Client):

  • "Erstellen Sie eine Queue namens Weekend Support"

  • "Erstellen Sie einen Call-Flow: Begrüßen Sie Anrufer, drücken Sie 1 für Weekend Support, drücken Sie 9 zum Beenden des Anrufs. Zeigen Sie mir zuerst das Diagramm."

  • "Zeichnen Sie meine Main IVR als Diagramm"

  • "Onboarding-Vorbereitung: Erstellen Sie einen spanischen Skill und weisen Sie ihn Jess mit Kenntnisstufe 4 zu."

Der Flow-Builder erstellt echtes Archy-YAML, zeigt Ihnen den Flow als Mermaid-Diagramm im Chat an und veröffentlicht ihn dann über Genesys‘ eigene Flow-Jobs-Pipeline (dieselbe, die CX as Code verwendet), sodass Genesys serverseitig validiert und veröffentlicht.

Was es bewusst nicht tut

  • Keine Analyse- oder KPI-Tools. Dieser Bereich ist bereits abgedeckt; für Konversationsanalysen über MCP schauen Sie sich MakingChatbots‘ genesys-cloud-mcp-server an.

  • Keine Kontaktlistenverwaltung.

  • Keine Löschungen. Es gibt keine Lösch-Tools, und das rohe API-Tool lehnt DELETE ab. Durch sein Design auf das Erstellen ausgerichtet.

Related MCP server: Genesys Cloud MCP Server

Eigenes Deployment in 3 Schritten

Deploy to Cloudflare

  1. Bereitstellen: Klicken Sie auf den Button (kostenloses Cloudflare-Konto), oder git clone + npx wrangler deploy. Der CONFIG-KV-Namespace wird automatisch bereitgestellt.

  2. Erstellen Sie einen Genesys-OAuth-Client: Admin → Integrationen → OAuth → Add Client → Gewährungstyp Client Credentials → weisen Sie eine Rolle zu (siehe Rolle eingrenzen) → speichern.

  3. Konfigurieren: Öffnen Sie /setup auf Ihrem neuen Worker und fügen Sie die Client-ID, das Secret und Ihre Region ein. Der Assistent validiert sie live gegen Genesys, bevor er speichert, und stellt Ihnen dann Ihren Zugriffsschlüssel (einmalig angezeigt) bereit.

Bevorzugen Sie eine über das Terminal verwaltete Konfiguration? Setzen Sie stattdessen Wrangler-Secrets; diese überschreiben den Assistenten: GENESYS_CLIENT_ID, GENESYS_CLIENT_SECRET, GENESYS_REGION (z. B. usw2.pure.cloud), MCP_AUTH_TOKEN.

Verbinden Sie Ihre KI

Der MCP-Endpunkt ist https://<your-worker>/mcp.

  • Claude (Web/Desktop): Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen → URL einfügen. Wenn der Autorisierungsbildschirm erscheint, fügen Sie Ihren Zugriffsschlüssel ein.

  • Claude Code: claude mcp add --transport http genesys https://<your-worker>/mcp und authentifizieren Sie sich, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

  • ChatGPT: Einstellungen → Connectors → Fortgeschritten → Entwicklermodus → fügen Sie die MCP-Server-URL hinzu.

  • Alles andere: standardmäßiges streambares HTTP-MCP mit OAuth 2.1 (oder senden Sie den Zugriffsschlüssel als Bearer-Token).

Dann versuchen Sie: "Überprüfen Sie die Verbindung und listen Sie meine Queues auf."

Die Toolbox (25 Tools)

Gruppe

Tools

🔌 Organisation & Verbindung

about, check_connection, list_divisions, list_did_pools

📞 Queues & Routing

list_queues, get_queue, create_queue ✏️, list_wrapup_codes, create_wrapup_code ✏️

👥 Benutzer & Skills

list_users, get_user, list_skills, create_skill ✏️, assign_user_skill ✏️

🌳 Flows (Architect)

list_flows, get_flow, get_flow_configuration, list_prompts, render_flow, export_flow

🏗️ Flow-Builder

build_flow, publish_flow ✏️, get_flow_job, unlock_flow ✏️

⚡ Power

genesys_api_call ✏️ (beliebiger Platform-API-Endpunkt; nur GET/POST/PUT/PATCH)

✏️ = Schreib-Tool. Alle Namen werden für Sie in GUIDs aufgelöst, sodass die Queue „Weekend Support“ einfach funktioniert.

So funktioniert der Flow-Builder

  1. build_flow wandelt eine Spezifikation (Begrüßung + DTMF-Menü + Queue-Transfers) in Archy-YAML und ein Mermaid-Diagramm um. Ihre KI zeigt Ihnen zuerst das Diagramm.

  2. publish_flow registriert einen Architect-Flow-Job, lädt das YAML hoch und pollt. Genesys validiert und veröffentlicht serverseitig; Validierungsfehler werden unverändert zurückgegeben.

  3. render_flow erstellt auch Diagramme für Flows, die bereits in Ihrer Organisation existieren, und export_flow überführt jeden Flow zurück in YAML.

TTS ist inline im Flow enthalten (die TTS-Engine Ihrer Organisation spricht ihn), sodass keine Audiodateien aufgenommen oder hochgeladen werden müssen.

Sicherheitsmodell

  • Ihre Genesys-Anmeldedaten befinden sich in Ihrem Cloudflare-Konto (Wrangler-Secrets oder der automatisch bereitgestellten KV) und nirgendwo sonst.

  • Die KI kann nur das tun, was die Rolle des OAuth-Clients erlaubt. Sie legen den Umfang fest; Genesys setzt ihn durch.

  • Der MCP-Endpunkt erfordert den Zugriffsschlüssel (rohes Bearer-Token oder den integrierten OAuth-2.1-Flow für Connectors).

  • Es gibt keine Lösch-Tools, und genesys_api_call lehnt DELETE rundweg ab.

Rolle eingrenzen

Damit alles hier funktioniert, benötigt die Rolle des OAuth-Clients: Routing (Queues, Skills, Wrap-up-Codes) anzeigen + hinzufügen, Directory-Benutzer anzeigen + bearbeiten (für die Skill-Zuweisung), Architect-Flow anzeigen + hinzufügen + bearbeiten + veröffentlichen sowie Telephony-DID-Anzeige. Master Admin funktioniert für eine Sandbox; für die Produktion kleinere Rollen. Der Server kann nur so mächtig sein wie die Rolle, die Sie zuweisen.

Lokale Entwicklung

git clone https://github.com/ryanshatz/genesys-mcp
cd genesys-mcp
cp .dev.vars.example .dev.vars   # or create it: GENESYS_CLIENT_ID / GENESYS_CLIENT_SECRET / GENESYS_REGION / MCP_AUTH_TOKEN
npm test                          # zero-dep unit tests (node --test)
npm run smoke                     # live read-tools smoke against your org
npm run smoke -- --writes         # also exercises create tools (MCP_Test_* artifacts)
npm run dev                       # wrangler dev

Über

Öffentlich entwickelt von Ryan Shatzkamer (Director, Technical Services bei outboundIQ), Ersteller von five9-mcp, dieselbe Zero-Dependency-Architektur, gerichtet auf eine zweite Plattform. Issues und PRs sind willkommen; die Roadmap ist der Issue-Tracker.

MIT

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    Enables AI agents to interact with Genesys Cloud platform through MCP tools, resources, and prompts, supporting queues, conversations, users, presence, and analytics with production-ready features like Streamable HTTP and per-request authentication.
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    An MCP server that puts your Genesys Cloud org under AI control, enabling natural language creation of queues, skills, users, wrap-up codes, and Architect IVR flows with Mermaid diagrams.
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