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Glama

genesys-mcp

Tu organización de Genesys Cloud, en las manos de tu IA. Un servidor MCP de código abierto para Genesys Cloud en Cloudflare Workers. Cero dependencias, sin necesidad de terminal, y todo su propósito es construir: colas, habilidades, usuarios, códigos de wrap-up y flujos de Architect.

Construye, no solo lee.

Pídele a Claude (o a cualquier cliente MCP):

  • "crea una cola llamada Weekend Support"

  • "construye un flujo de llamada: saluda a los que llaman, pulsa 1 para Weekend Support, pulsa 9 para finalizar la llamada. Muéstrame primero el diagrama"

  • "dibuja mi IVR principal como diagrama"

  • "preparación de onboarding: crea una habilidad de español y asígnala a Jess con competencia 4"

El constructor de flujos compone YAML real de Archy, te muestra el flujo como un diagrama de Mermaid en el chat, y luego publica a través de la propia canalización de flow-jobs de Genesys (la misma que usa CX as Code), de modo que Genesys valida y publica en el lado del servidor.

Lo que deliberadamente NO hace

  • Sin herramientas de análisis o KPI. Ese espacio ya está cubierto; para análisis de conversaciones a través de MCP, consulta genesys-cloud-mcp-server de MakingChatbots.

  • Sin gestión de listas de contactos.

  • Sin eliminaciones. No hay herramientas de borrado, y la herramienta de API sin procesar rechaza DELETE. Creación primero por diseño.

Related MCP server: Genesys Cloud MCP Server

Despliega el tuyo en 3 pasos

Deploy to Cloudflare

  1. Despliega: haz clic en el botón (cuenta gratuita de Cloudflare), o git clone + npx wrangler deploy. El espacio de nombres KV de CONFIG se aprovisiona automáticamente.

  2. Crea un cliente OAuth de Genesys: Admin → Integrations → OAuth → Add Client → tipo de concesión Client Credentials → asigna un rol (consulta Alcance del rol) → guarda.

  3. Configura: abre /setup en tu nuevo Worker y pega el Client ID, el Secret y tu región. El asistente los valida en vivo contra Genesys antes de guardar, y luego te entrega tu clave de acceso (se muestra una sola vez).

¿Prefieres una configuración gestionada desde la terminal? Configura en su lugar los secretos de Wrangler; estos anulan el asistente: GENESYS_CLIENT_ID, GENESYS_CLIENT_SECRET, GENESYS_REGION (p. ej. usw2.pure.cloud), MCP_AUTH_TOKEN.

Conecta tu IA

El endpoint de MCP es https://<your-worker>/mcp.

  • Claude (web/escritorio): Settings → Connectors → Add custom connector → pega la URL. Cuando aparezca la pantalla de autorización, pega tu clave de acceso.

  • Claude Code: claude mcp add --transport http genesys https://<your-worker>/mcp y autentícate cuando se te solicite.

  • ChatGPT: Settings → Connectors → Advanced → Developer mode → añade la URL del servidor MCP.

  • Cualquier otra cosa: MCP HTTP transmitible estándar con OAuth 2.1 (o envía la clave de acceso como token Bearer).

Luego prueba: "comprueba la conexión y lista mis colas."

La caja de herramientas (25 herramientas)

Grupo

Herramientas

🔌 Organización y conexión

about, check_connection, list_divisions, list_did_pools

📞 Colas y enrutamiento

list_queues, get_queue, create_queue ✏️, list_wrapup_codes, create_wrapup_code ✏️

👥 Usuarios y habilidades

list_users, get_user, list_skills, create_skill ✏️, assign_user_skill ✏️

🌳 Flujos (Architect)

list_flows, get_flow, get_flow_configuration, list_prompts, render_flow, export_flow

🏗️ Constructor de flujos

build_flow, publish_flow ✏️, get_flow_job, unlock_flow ✏️

⚡ Potencia

genesys_api_call ✏️ (cualquier endpoint de API de Platform; solo GET/POST/PUT/PATCH)

✏️ = herramienta de escritura. Todo resuelve los nombres a GUIDs por ti, así que "la cola Weekend Support" simplemente funciona.

Cómo funciona el constructor de flujos

  1. build_flow convierte una especificación (saludo + menú DTMF + transferencias de cola) en YAML de Archy y un diagrama de Mermaid. Tu IA te muestra primero el diagrama.

  2. publish_flow registra un trabajo de flujo de Architect, sube el YAML y hace polling. Genesys valida y publica en el lado del servidor; los errores de validación se devuelven textualmente.

  3. render_flow también diagrama flujos que ya existen en tu organización, y export_flow convierte cualquier flujo de nuevo a YAML.

El TTS está integrado en el flujo (el motor TTS de tu organización lo pronuncia), por lo que no hay archivos de audio que grabar o subir.

Modelo de seguridad

  • Tus credenciales de Genesys viven en tu cuenta de Cloudflare (secretos de Wrangler o el KV aprovisionado automáticamente), y en ningún otro lugar.

  • La IA solo puede hacer lo que el rol del cliente OAuth permite. Tú defines su alcance; Genesys lo hace cumplir.

  • El endpoint de MCP requiere la clave de acceso (Bearer puro o el flujo OAuth 2.1 integrado para conectores).

  • No existen herramientas de eliminación, y genesys_api_call rechaza DELETE rotundamente.

Alcance del rol

Para que todo lo anterior funcione, el rol del cliente OAuth necesita: Routing (colas, habilidades, códigos de wrap-up) ver + añadir, Directory: ver + editar usuarios (para la asignación de habilidades), flujos de Architect ver + añadir + editar + publicar, y Telephony: ver DIDs. Master Admin sirve para un sandbox; reduce el alcance para producción. El servidor solo puede ser tan potente como el rol que asignes.

Desarrollo local

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

Acerca de

Construido en abierto por Ryan Shatzkamer (Director de Servicios Técnicos en outboundIQ), creador de five9-mcp, la misma arquitectura de cero dependencias orientada a una segunda plataforma. Se aceptan issues y PRs; la hoja de ruta es el gestor de issues.

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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