
ModelContextProtocol (MCP) 서버 통합
ModelContextProtocol (MCP) 서버는 AI 에이전트와 외부 데이터 소스, API, 서비스 간의 다리 역할을 하여 FlowHunt 사용자가 상황 인식 및 워크플로우 자동화 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 가이드는 안전한 통합을 위한 설정, 구성 및 모...

AI를 Intercom에 연결하세요: Intercom MCP 서버로 AI 어시스턴트에서 지원 티켓과 대화를 직접 검색, 필터, 분석할 수 있습니다.
FlowHunt는 귀하의 내부 시스템과 AI 도구 사이에 추가 보안 계층을 제공하여 MCP 서버에서 액세스할 수 있는 도구를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 저희 인프라에서 호스팅되는 MCP 서버는 FlowHunt의 챗봇뿐만 아니라 ChatGPT, Claude 및 다양한 AI 편집기와 같은 인기 있는 AI 플랫폼과 원활하게 통합될 수 있습니다.
Intercom MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 Intercom의 고객 지원 데이터를 접근하고 분석할 수 있게 해주는 MCP 호환 도구입니다. 이 서버는 AI 에이전트와 Intercom API 사이의 브릿지 역할을 하며, 고객, 상태, 날짜, 키워드 등 다양한 고급 필터로 대화 및 티켓을 검색하거나, 연락처가 없는 경우에도 이메일 내용을 검색할 수 있습니다. 서버 측에서 Intercom의 검색 API를 활용해 효율적으로 관련 지원 정보를 빠르게 가져옵니다. MCP 호환 AI 어시스턴트와 통합하여 고객 지원 자동화, 분석 등 개발 워크플로우를 강화합니다.
"mcpServers": {
"intercom-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
"env": {
"INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
}
}
}
참고: Intercom API 키는 환경 변수로 안전하게 저장하세요.
"mcpServers": {
"intercom-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
"env": {
"INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
}
}
}
"mcpServers": {
"intercom-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
"env": {
"INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
}
}
}
"mcpServers": {
"intercom-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@raoulbia-ai/mcp-server-for-intercom@latest"],
"env": {
"INTERCOM_ACCESS_TOKEN": "${INTERCOM_ACCESS_TOKEN}"
}
}
}
팁: 항상 환경 변수로 API 키를 참조해 안전하게 관리하세요.
"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"
}
}
}
FlowHunt에서 MCP 사용하기
FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:
MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 구역에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:
{
"intercom-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “intercom-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 교체하시기 바랍니다.
| 섹션 | 지원 여부 | 세부 사항/비고 |
|---|---|---|
| 개요 | ✅ | |
| 프롬프트 목록 | ⛔ | 프롬프트 템플릿 미설명 |
| 리소스 목록 | ⛔ | 명시적 리소스 미설명 |
| 도구 목록 | ⛔ | 툴 목록 없음, 상위 기능만 설명 |
| API 키 보안 | ✅ | 환경 변수 설정 예시 제공 |
| 샘플링 지원(평가 비중 낮음) | ⛔ | 샘플링 지원 언급 없음 |
공개된 정보를 바탕으로 Intercom MCP 서버는 Intercom 통합에 초점을 맞춘 실용적인 서버이지만, MCP 기능에 대한 세부 문서와 도구/리소스 목록은 부족합니다. 설치 가이드는 충실하지만 고급 MCP 기능 문서는 미흡합니다.
이 MCP 서버는 AI 도구와 Intercom 사이의 유용한 브릿지를 제공하지만, 프롬프트, 도구, 리소스 등 MCP 기본 요소에 대한 전체 문서는 제공되지 않습니다. Intercom 지원 용도에 잘 최적화되어 있으나, MCP의 완전성 및 투명성 면에서는 점수가 낮습니다.
| 라이선스 보유 | ✅ |
|---|---|
| 최소 1개 툴 보유 | ⛔ |
| 포크 수 | 5 |
| 스타 수 | 6 |
Intercom MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Intercom 사이를 연결하는 브릿지로, 고객 대화 및 티켓을 안전하고 효율적으로 검색·분석하여 고급 지원 자동화 및 분석을 가능하게 합니다.
지원 티켓 검색, 고객 또는 날짜별 고급 필터링, 트렌드 및 만족도 분석, 연락처가 없는 사용자에 대한 이메일 내용 검색 등이 가능합니다.
Node.js를 설치하고 Intercom API 토큰을 발급받은 후, MCP 클라이언트(예: Windsurf, Claude, Cursor, Cline)의 설정에 서버 정보를 환경 변수로 참조하여 추가하면 됩니다.
네. API 토큰은 환경 변수로 참조되어, 설정 파일에 평문으로 저장되지 않습니다.
명시적인 프롬프트 템플릿이나 툴 기능은 문서화되어 있지 않으며, 서버는 Intercom 지원 데이터에 대한 강력하고 효율적인 접근에 중점을 두고 있습니다.
네. FlowHunt에서 MCP 컴포넌트를 추가하고 Intercom MCP 서버 정보를 설정하면 AI 에이전트가 Intercom 티켓 및 대화에 프로그래밍적으로 접근할 수 있습니다.
Intercom 데이터를 Intercom MCP 서버를 통해 AI 워크플로우와 연결하여 더 똑똑하고 빠른 고객 지원을 경험하세요. 오늘부터 지원 운영을 최적화하세요.
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