Servidor MCP de Intercom

¿Qué hace el servidor MCP de “Intercom”?

El Servidor MCP (Model Context Protocol) de Intercom es una herramienta compatible con MCP que permite a los asistentes de IA acceder y analizar datos de soporte al cliente de Intercom. Actuando como un puente entre los agentes de IA y la API de Intercom, este servidor habilita tareas como búsqueda de conversaciones y tickets con filtros avanzados (por cliente, estado, fecha, palabras clave, etc.), así como la búsqueda de contenido de correo electrónico incluso cuando no existe un contacto. El filtrado eficiente del lado del servidor se realiza a través de la API de búsqueda de Intercom, agilizando la recuperación de información relevante de soporte. Al integrarse con asistentes de IA compatibles con MCP, el Servidor MCP de Intercom mejora los flujos de trabajo de desarrollo para la automatización, análisis y más en soporte al cliente.

Lista de Prompts

Lista de Recursos

Lista de Herramientas

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda de Tickets de Soporte al Cliente: Los desarrolladores pueden habilitar a los asistentes de IA para recuperar y filtrar conversaciones o tickets de Intercom, mejorando la productividad al mostrar rápidamente los casos de soporte relevantes.
• Filtrado Avanzado para Análisis: Las herramientas de IA pueden usar el servidor para analizar actividades de soporte por estado, cliente, palabra clave o rango de fechas, facilitando el análisis de satisfacción del cliente y el monitoreo de tendencias.
• Búsqueda de Contenido de Correo Electrónico: Permite buscar conversaciones por contenido de email incluso cuando no existe un contacto, ofreciendo una visión más completa del historial de soporte.
• Integración Fluida con IA: Se integra fácilmente con herramientas de IA compatibles con MCP, permitiendo automatización y mejoras en flujos de trabajo para equipos de soporte.
• Filtrado y Eficiencia del Lado del Servidor: Al aprovechar la API de búsqueda de Intercom, los desarrolladores se benefician de una recuperación de datos rápida, eficiente y escalable para tareas de IA o reportes posteriores.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Instala Node.js (v18.0.0+).
2. Obtén tu token de API de Intercom desde la configuración de tu cuenta de Intercom.
3. Edita el archivo de configuración de Windsurf para añadir el servidor MCP de Intercom.
4. Agrega la entrada del servidor MCP con un fragmento JSON como se muestra a continuación.
5. Reinicia Windsurf y verifica comprobando el endpoint de estado del servidor MCP.

"mcpServers": {
  "intercom-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
    "env": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
    }
  }
}

Nota: Guarda tu clave API de Intercom de forma segura como variable de entorno.

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Obtén tu token de API de Intercom.
3. Ubica la sección de configuración MCP de Claude.
4. Agrega el servidor MCP de Intercom usando el JSON siguiente.
5. Reinicia Claude y confirma que el servidor MCP está activo.

"mcpServers": {
  "intercom-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
    "env": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
    }
  }
}

Cursor

1. Instala Node.js (v18+).
2. Adquiere el token de API de Intercom.
3. Abre el archivo de configuración de servidores MCP de Cursor.
4. Inserta el fragmento de configuración que aparece abajo.
5. Reinicia Cursor y valida la configuración.

"mcpServers": {
  "intercom-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
    "env": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
    }
  }
}

Cline

1. Instala Node.js (18+).
2. Obtén tu token de API de Intercom.
3. Edita la configuración del servidor MCP de Cline.
4. Agrega la entrada de Intercom MCP con el siguiente fragmento.
5. Reinicia Cline y revisa el endpoint del servidor para confirmación.

"mcpServers": {
  "intercom-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
    "env": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
    }
  }
}

Consejo: Siempre asegura tus claves API referenciándolas mediante variables de entorno como se muestra.

Ejemplo con env e inputs

"mcpServers": {
  "intercom-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
    "env": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
    },
    "inputs": {
      "INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "string"
    }
  }
}

Cómo usar este MCP en flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "intercom-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “intercom-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, el Servidor MCP de Intercom es un servidor enfocado y práctico para integración con Intercom, aunque carece de documentación detallada sobre las características MCP y el listado de herramientas/recursos. La documentación es sólida para la configuración, pero incompleta en funciones avanzadas MCP.

Nuestra opinión

Este servidor MCP provee un puente valioso entre herramientas de IA e Intercom, pero no documenta toda la gama de primitivas MCP como prompts, herramientas y recursos. Está bien enfocado para casos de uso de soporte en Intercom, pero puntúa más bajo en completitud y transparencia MCP.

Puntaje MCP