Skip to main content
Glama

genesys-mcp

Ваша организация Genesys Cloud — в руках вашего ИИ. Открытый MCP-сервер для Genesys Cloud на Cloudflare Workers. Ноль зависимостей, не нужен терминал, и его единственное предназначение — создавать: очереди, навыки, пользователей, коды завершения и потоки Architect.

Он создаёт, а не только читает.

Дайте команду Claude (или любому MCP-клиенту):

  • "создай очередь под названием Weekend Support"

  • "построй сценарий звонка: поприветствуй звонящих, нажмите 1 для Weekend Support, нажмите 9 для завершения звонка. сначала покажи мне диаграмму"

  • "нарисуй мою Main IVR в виде диаграммы"

  • "подготовка к онбордингу: создай испанский навык и назначь его Джесс с уровнем владения 4"

Конструктор потоков составляет настоящий Archy YAML, показывает поток в чате в виде Mermaid-диаграммы, а затем публикует через собственный конвейер flow-jobs компании Genesys (тот же, что использует CX as Code), поэтому Genesys проверяет и публикует на стороне сервера.

Чего он осознанно НЕ делает

  • Никаких инструментов аналитики или KPI. Это направление уже занято; для аналитики разговоров через MCP загляните в MakingChatbots' genesys-cloud-mcp-server.

  • Никакого управления списками контактов.

  • Никаких удалений. Инструментов удаления нет, а сырой API-инструмент отклоняет DELETE. Создание в первую очередь — так задумано.

Related MCP server: Genesys Cloud MCP Server

Разверните собственный сервер за 3 шага

Deploy to Cloudflare

  1. Деплой: нажмите кнопку (бесплатный аккаунт Cloudflare) или выполните git clone + npx wrangler deploy. Пространство имён CONFIG KV создаётся автоматически.

  2. Создайте OAuth-клиент Genesys: Admin → Integrations → OAuth → Add Client → тип авторизации Client Credentials → назначьте роль (см. Ограничение роли) → сохраните.

  3. Настройка: откройте /setup на вашем новом Worker'е и вставьте Client ID, Secret и ваш регион. Мастер проверяет их в реальном времени через Genesys перед сохранением, затем выдаёт вам ключ доступа (показывается один раз).

Предпочитаете конфигурацию через терминал? Вместо этого задайте секреты Wrangler; они имеют приоритет над мастером: GENESYS_CLIENT_ID, GENESYS_CLIENT_SECRET, GENESYS_REGION (например, usw2.pure.cloud), MCP_AUTH_TOKEN.

Подключите ваш ИИ

MCP-эндпоинт: https://<your-worker>/mcp.

  • Claude (веб/десктоп): Настройки → Коннекторы → Добавить пользовательский коннектор → вставьте URL. Когда появится экран авторизации, вставьте ваш ключ доступа.

  • Claude Code: выполните claude mcp add --transport http genesys https://<your-worker>/mcp и пройдите аутентификацию по запросу.

  • ChatGPT: Настройки → Коннекторы → Дополнительно → Режим разработчика → добавьте URL MCP-сервера.

  • Всё остальное: стандартный потоковый HTTP MCP с OAuth 2.1 (или отправляйте ключ доступа как Bearer-токен).

Затем попробуйте: "проверь подключение и покажи мои очереди."

Набор инструментов (25 инструментов)

Группа

Инструменты

🔌 Организация и подключение

about, check_connection, list_divisions, list_did_pools

📞 Очереди и маршрутизация

list_queues, get_queue, create_queue ✏️, list_wrapup_codes, create_wrapup_code ✏️

👥 Пользователи и навыки

list_users, get_user, list_skills, create_skill ✏️, assign_user_skill ✏️

🌳 Потоки (Architect)

list_flows, get_flow, get_flow_configuration, list_prompts, render_flow, export_flow

🏗️ Конструктор потоков

build_flow, publish_flow ✏️, get_flow_job, unlock_flow ✏️

⚡ Мощные средства

genesys_api_call ✏️ (любая конечная точка Platform API; только GET/POST/PUT/PATCH)

✏️ = инструмент записи. Всё преобразует имена в GUID за вас, поэтому "очередь Weekend Support" просто работает.

Как работает конструктор потоков

  1. build_flow превращает спецификацию (приветствие + DTMF-меню + переводы в очередь) в Archy YAML и Mermaid-диаграмму. Ваш ИИ сначала показывает диаграмму.

  2. publish_flow регистрирует задание потока Architect, загружает YAML и опрашивает статус. Genesys проверяет и публикует на стороне сервера; ошибки валидации возвращаются дословно.

  3. render_flow также строит диаграммы для уже существующих потоков в вашей организации, а export_flow преобразует любой поток обратно в YAML.

TTS встроен в поток (механизм TTS вашей организации озвучивает его), поэтому записывать или загружать аудиофайлы не нужно.

Модель безопасности

  • Ваши учётные данные Genesys хранятся в вашем аккаунте Cloudflare (секреты Wrangler или автоматически создаваемое KV) и больше нигде.

  • ИИ может делать только то, что позволяет роль OAuth-клиента. Вы задаёте область; Genesys её обеспечивает.

  • MCP-эндпоинт требует ключ доступа (сырой Bearer-токен или встроенный поток OAuth 2.1 для коннекторов).

  • Инструментов удаления не существует, а genesys_api_call категорически отклоняет DELETE.

Ограничение роли

Чтобы всё здесь работало, роль OAuth-клиента должна включать: просмотр и добавление для Routing (очереди, навыки, коды завершения), просмотр и редактирование пользователей Directory (для назначения навыков), просмотр, добавление, редактирование и публикацию потоков Architect, а также просмотр DID в Telephony. Для песочницы подойдёт Master Admin; для продакшена сузьте область. Сервер может быть не мощнее той роли, которую вы назначаете.

Локальная разработка

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

О проекте

Открыто разработано Ryan Shatzkamer (директор по техническим услугам в outboundIQ), создателем five9-mcp, той же архитектуры без зависимостей, направленной на вторую платформу. Приветствуются issues и PR; дорожная карта — это трекер задач.

MIT

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    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.
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that connects AI assistants to Five9 cloud contact center, exposing 77 tools for configuration, statistics, IVR building, and campaign management via Cloudflare Workers with zero dependencies.
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    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.
    -