MCP Server for Intercom について
MCP Server for Intercom は、AI アシスタントから Intercom の会話やチケットを検索するためのサーバーです。顧客、ステータス、日付、内容で絞り込め、コンタクトがないメールも検索できます。
主な機能
- 01日付と内容による会話検索
- 02顧客別の会話検索
- 03ステータスによるチケット絞り込み
- 04顧客別のチケット検索
- 05コンタクトなしのメール検索
活用シーン
- 01指定期間の会話の確認
- 02顧客のサポート履歴の検索
- 03オープン・保留・解決済みチケットの追跡
MCP 対応
Intercom の会話とチケットの検索機能を、対応する AI アシスタント向けの MCP ツールとして公開します。
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。
ツール
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
Intercom 用 MCP サーバー
AI アシスタントが Intercom のカスタマーサポートデータにアクセスし、分析できるようにする、MCP 準拠のサーバーです。
機能
- 高度なフィルタリングを使って会話やチケットを検索
- 顧客、ステータス、日付範囲、キーワードで絞り込み
- 連絡先が存在しない場合でも、メールの内容を検索
- Intercom の検索 API による効率的なサーバー側フィルタリング
- MCP 準拠の AI アシスタントとシームレスに連携
インストール
前提条件
- Node.js 18.0.0 以降
- API アクセスが可能な Intercom アカウント
- Intercom API トークン(Intercom アカウントの設定で取得できます)
クイックセットアップ
NPM を使用
# Install the package globally
npm install -g mcp-server-for-intercom
# Set your Intercom API token
export INTERCOM_ACCESS_TOKEN="your_token_here"
# Run the server
intercom-mcp
Docker を使用
デフォルトの Docker 設定は、Glama との互換性に最適化されています。
# Start Docker (if not already running)
# On Windows: Start Docker Desktop application
# On Linux: sudo systemctl start docker
# Build the image
docker build -t mcp-intercom .
# Run the container with your API token and port mappings
docker run --rm -it -p 3000:3000 -p 8080:8080 -e INTERCOM_ACCESS_TOKEN="your_token_here" mcp-intercom:latest
検証手順:
# Test the server status
curl -v http://localhost:8080/.well-known/glama.json
# Test the MCP endpoint
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"mcp.capabilities"}' http://localhost:3000
標準バージョン(代替)
Glama 固有の依存関係を含まない、より軽量なバージョンを使用する場合は、以下を実行してください。
# Build the standard image
docker build -t mcp-intercom-standard -f Dockerfile.standard .
# Run the standard container
docker run --rm -it -p 3000:3000 -p 8080:8080 -e INTERCOM_ACCESS_TOKEN="your_token_here" mcp-intercom-standard:latest
デフォルトバージョンには Glama プラットフォームとの連携に必要な特定の依存関係と設定が含まれています。一方、標準バージョンはより軽量です。
利用可能な MCP ツール
1. list_conversations
日付範囲内のすべての会話を、内容で絞り込んで取得します。
パラメーター:
startDate(DD/MM/YYYY) – 開始日(必須)endDate(DD/MM/YYYY) – 終了日(必須)keyword(string) – このテキストを含む会話に絞り込みますexclude(string) – このテキストを含む会話を除外します
注意事項:
- 日付範囲は 7 日を超えてはなりません
- Intercom の検索 API による効率的なサーバー側フィルタリングを使用します
例:
{
"startDate": "15/01/2025",
"endDate": "21/01/2025",
"keyword": "billing"
}
2. search_conversations_by_customer
特定の顧客の会話を検索します。
パラメーター:
customerIdentifier(string) – 顧客のメールアドレスまたは Intercom ID(必須)startDate(DD/MM/YYYY) – 開始日(任意)endDate(DD/MM/YYYY) – 終了日(任意)keywords(array) – 内容を絞り込むためのキーワード(任意)
注意事項:
- 連絡先が存在しない場合でも、メールの内容から会話を検索できます
- 効率的な検索のため、メールアドレスを連絡先 ID に解決します
例:
{
"customerIdentifier": "[email protected]",
"startDate": "15/01/2025",
"endDate": "21/01/2025",
"keywords": ["billing", "refund"]
}
3. search_tickets_by_status
ステータスでチケットを取得します。
パラメーター:
status(string) – "open"、"pending"、または "resolved"(必須)startDate(DD/MM/YYYY) – 開始日(任意)endDate(DD/MM/YYYY) – 終了日(任意)
例:
{
"status": "open",
"startDate": "15/01/2025",
"endDate": "21/01/2025"
}
4. search_tickets_by_customer
特定の顧客に関連付けられたチケットを検索します。
パラメーター:
customerIdentifier(string) – 顧客のメールアドレスまたは Intercom ID(必須)startDate(DD/MM/YYYY) – 開始日(任意)endDate(DD/MM/YYYY) – 終了日(任意)
例:
{
"customerIdentifier": "[email protected]",
"startDate": "15/01/2025",
"endDate": "21/01/2025"
}
Claude Desktop での設定
claude_desktop_config.json に以下を追加してください。
{
"mcpServers": {
"intercom-mcp": {
"command": "intercom-mcp",
"args": [],
"env": {
"INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "your_intercom_api_token"
}
}
}
}
実装に関する注意
このサーバーと Intercom API の連携に関する詳細な技術情報については、src/services/INTERCOM_API_NOTES.md を参照してください。このドキュメントでは、パラメーターのマッピング、Intercom エンドポイントの使用方法、開発者向けの実装詳細について説明しています。
開発
# Clone and install dependencies
git clone https://github.com/raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom.git
cd mcp-server-for-intercom
npm install
# Build and run for development
npm run build
npm run dev
# Run tests
npm test
免責事項
このプロジェクトは独立した連携機能であり、Intercom Inc. とは提携、公式な関係、または推奨を受けていません。「Intercom」は Intercom Inc. の登録商標です。
ライセンス
このプロジェクトは Apache License 2.0 のもとでライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。
コメント
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。