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MCP Intercom Server

MCP Intercom Server

ローカル
github.com/fabian1710データ・分析897 週間前に更新

MCP Intercom Server について

MCP Intercom Server は、Intercom の会話を検索・分析する LLM 向けの読み取り専用 MCP サーバーです。日付や状態などで絞り込み、会話、連絡先、統計情報を取得できます。

主な機能

  1. 01条件を指定した会話検索
  2. 02作成日または更新日での絞り込み
  3. 03ソース・状態・既読状態での絞り込み
  4. 04連絡先と会話統計の取得
  5. 05Intercom API キーによる認証

活用シーン

  1. 01期間を指定した会話の検索
  2. 02未読または未解決の会話の確認
  3. 03返信数と再オープン統計の分析

MCP 対応

MCP サーバーは、任意の条件で絞り込める Intercom 会話検索ツールを MCP クライアントに公開します。会話へのアクセスは読み取り専用です。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MCP Intercom サーバー

Intercom の会話やチャットにアクセスできる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーを使用すると、LLM がさまざまなフィルタリングオプションを使って Intercom の会話を検索、分析できます。

機能

  • フィルタリングオプションを指定して Intercom の会話を検索できます:
    • 日付範囲(開始日と終了日)
    • 顧客 ID
    • 会話の状態
  • Intercom API キーを使用した安全なアクセス
  • 次の情報を含む豊富な会話データ:
    • 基本的な会話の詳細
    • 連絡先情報
    • 統計(返信、再オープン)
    • 状態と優先度の情報

インストール

  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/fabian1710/mcp-intercom.git
cd mcp-intercom
  1. 依存関係をインストールします:
npm install
  1. 環境を設定します:
cp .env.example .env
  1. Intercom API キーを .env に追加します:
INTERCOM_API_KEY=your_api_key_here
  1. サーバーをビルドします:
npm run build

使用方法

サーバーの実行

サーバーを起動します:

npm start
Claude for Desktop での使用
  1. Claude for Desktop の設定にサーバーを追加します(macOS の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windows の場合は %AppData%\Claude\claude_desktop_config.json):
{
  "mcpServers": {
    "intercom": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-intercom/dist/index.js"],
      "env": {
        "INTERCOM_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}
  1. Claude for Desktop を再起動します
利用可能なツール
search-conversations

オプションのフィルターを使用して Intercom の会話を検索します。

パラメーター:

  • createdAt(任意):作成日でフィルタリングするための operator(例:" >"、"<"、"=")と value(UNIX タイムスタンプ)を含むオブジェクトです。
  • updatedAt(任意):更新日でフィルタリングするための operator(例:" >"、"<"、"=")と value(UNIX タイムスタンプ)を含むオブジェクトです。
  • sourceType(任意):会話のソースタイプ(例:"email"、"chat")です。
  • state(任意):フィルタリングする会話の状態(例:"open"、"closed")です。
  • open(任意):オープン状態でフィルタリングするブール値です。
  • read(任意):既読状態でフィルタリングするブール値です。

クエリの例:

  • "2024 年 1 月 1 日以降に作成された会話をすべて検索"
  • "先週より前に更新された会話を検索"
  • "オープン状態のメールの会話をすべて一覧表示"
  • "未読の会話をすべて取得"

セキュリティ

  • サーバーの動作には Intercom API キーが必要です
  • API キーは環境変数に安全に保存してください
  • サーバーが会話に対して提供するのは読み取りアクセスのみです
  • すべての API リクエストは適切な認証を使用して送信されます

開発

  1. 自動再コンパイルを有効にして開発モードを開始します:
npm run dev
  1. リントを実行します:
npm run lint

コントリビューション

  1. リポジトリをフォークします
  2. 機能用の新しいブランチを作成します
  3. 変更を加えます
  4. プルリクエストを送信します

ライセンス

MIT

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。