Skip to main content
Glama
veenabob6
by veenabob6

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 единственная цель — создавать: очереди, навыки, пользователей, коды завершения и потоки Architect.

Он создаёт, а не только читает.

Подсказка для Claude (или любого MCP-клиента):

  • "создайте очередь под названием Weekend Support"

  • "создайте поток вызова: поприветствуйте звонящих, нажмите 1 для Weekend Support, нажмите 9 для завершения вызова. сначала покажите мне диаграмму"

  • "нарисуйте мою Main IVR в виде диаграммы"

  • "подготовка к онбордингу: создайте испанский навык и назначьте его Джесс с уровнем владения 4"

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

Что он намеренно НЕ делает

  • Никаких инструментов аналитики или KPI. Эта ниша уже занята; для аналитики разговоров через MCP посмотрите genesys-cloud-mcp-server от MakingChatbots.

  • Никакого управления списками контактов.

  • Никаких удалений. Инструментов удаления нет, а сырой API-инструмент отказывается от DELETE. Создание прежде всего — так задумано.

Related MCP server: five9-mcp

Разверните свой за 3 шага

Deploy to Cloudflare

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

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

  3. Настройте: откройте /setup на вашем новом Worker 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 управление через терминал? Вместо этого задайте секреты Wrangler; они переопределяют мастер: GENESYS_CLIENT_ID, GENESYS_CLIENT_SECRET, GENESYS_REGION (например, usw2.pure.cloud), MCP_AUTH_TOKEN.

Подключите свой ИИ

Конечная точка MCP: https://<your-worker>/mcp.

  • Claude (веб/десктоп): Settings → Connectors → Add custom connector → вставьте URL. Когда появится экран авторизации, вставьте ваш ключ доступа.

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

  • ChatGPT: Settings → Connectors → Advanced → Developer mode → добавьте URL MCP-сервера.

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

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

Инструментарий (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 ✏️

⚡ Мощь

genesys_api_call ✏️ (any Platform API endpoint; GET/POST/PUT/PATCH only)

✏️ = инструмент записи. Всё преобразует имена в GUID за вас, так что «очередь Weekend Support» просто работает.

Как работает конструктор потоков

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

  2. publish_flow регистрирует задачу потока Architect, загружает YAML и опрашивает. Genesys проверяет и публикует на стороне сервера; ошибки проверки 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 (движок TTS вашей организации озвучивает его), так что записывать или загружать аудиофайлы не нужно.

Модель безопасности

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

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

  • Конечная точка MCP требует ключ доступа (сырой Bearer или встроенный поток OAuth 2.1 для коннекторов).

  • Инструментов удаления не существует, а genesys_api_call категорически отказывается от DELETE.

Ограничение роли

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

Создан открыто Райаном Шацкамером (директор по техническим услугам в outboundIQ), автором five9-mcp — той же архитектуры с нулевыми зависимостями, 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
    C
    maintenance
    An MCP server that connects AI assistants to Five9 cloud contact center, enabling management of campaigns, agents, IVR flows, and reports through natural language.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    MCP server for Genesys Cloud that enables AI assistants to build and manage queues, skills, users, wrap-up codes, and Architect flows, including a flow builder that renders diagrams and publishes via Genesys' validation pipeline.
    18
    MIT
  • A
    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.
    MIT