Intercom MCP-server

Hva gjør “Intercom” MCP-serveren?

Intercom MCP (Model Context Protocol) Server er et MCP-kompatibelt verktøy som lar AI-assistenter få tilgang til og analysere kundestøttedata fra Intercom. Den fungerer som en bro mellom AI-agenter og Intercoms API, og gjør det mulig å søke i samtaler og henvendelser med avanserte filtre (etter kunde, status, dato, nøkkelord osv.), samt søke i e-postinnhold selv om ingen kontakt finnes. Effektiv server-side filtrering utføres via Intercoms søke-API, noe som forenkler innhenting av relevant støttedata. Ved å integreres med MCP-kompatible AI-assistenter forbedrer Intercom MCP-serveren utviklingsarbeidsflyter for kundestøtteautomatisering, analyser og mer.

Liste over promptmaler

Liste over ressurser

Liste over verktøy

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Søk i kundestøttehenvendelser: Utviklere kan la AI-assistenter hente og filtrere Intercom-samtaler eller -henvendelser, og øke agentproduktiviteten ved å raskt finne relevante støttesaker.
• Avansert filtrering for analyser: AI-verktøy kan bruke serveren til å analysere støtteaktiviteter etter status, kunde, nøkkelord eller datoperiode, og tilrettelegge for analyser av kundetilfredshet og trendovervåkning.
• Søk i e-postinnhold: Støtter søk etter samtaler basert på e-postinnhold, selv når kontakt ikke er til stede, og gir et mer komplett bilde av støttehistorikk.
• Sømløs AI-integrasjon: Integreres enkelt med MCP-kompatible AI-verktøy, og muliggjør automatisering og forbedrede arbeidsflyter for støtteteam.
• Server-side filtrering og effektivitet: Ved å utnytte Intercoms eget søke-API får utviklere rask, effektiv og skalerbar datainnhenting for videre AI- eller rapporteringsoppgaver.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Installer Node.js (v18.0.0+).
2. Skaff din Intercom API-token fra innstillingene i Intercom-kontoen din.
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til Intercom MCP-serveren.
4. Legg til MCP-serveroppføringen med en JSON-snutt som vist under.
5. Start Windsurf på nytt og bekreft ved å sjekke MCP-serverstatus-endepunktet.

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

Merk: Oppbevar Intercom API-nøkkelen din sikkert som en miljøvariabel.

Claude

1. Sjekk at Node.js er installert.
2. Hent din Intercom API-token.
3. Finn Claudes MCP-konfigurasjonsseksjon.
4. Legg til Intercom MCP-serveren med JSON-koden under.
5. Start Claude på nytt og bekreft at MCP-serveren er aktiv.

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

Cursor

1. Installer Node.js (v18+).
2. Skaff Intercom API-token.
3. Åpne Cursors konfigurasjonsfil for MCP-servere.
4. Sett inn konfigurasjonssnutten under.
5. Start Cursor på nytt og valider oppsettet.

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

Cline

1. Installer Node.js (18+).
2. Hent din Intercom API-token.
3. Rediger Clines MCP-serverkonfigurasjon.
4. Legg til Intercom MCP-oppføringen med snutten under.
5. Start Cline på nytt og sjekk server-endepunktet for bekreftelse.

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

Tips: Sikre alltid API-nøkler ved å referere til dem via miljøvariabler som vist.

Eksempel med env og 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"
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn detaljene til MCP-serveren din i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “intercom-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon er Intercom MCP-serveren en fokusert og praktisk server for Intercom-integrasjon, men mangler detaljert MCP-funksjonsdokumentasjon og oversikt over verktøy/ressurser. Dokumentasjonen er solid for oppsett, men ufullstendig på avanserte MCP-funksjoner.

Vår mening

Denne MCP-serveren gir en verdifull bro mellom AI-verktøy og Intercom, men dokumenterer ikke hele spekteret av MCP-primitiver som prompts, verktøy og ressurser. Den er godt tilpasset Intercom-støttecase, men scorer lavere på MCP-fullstendighet og åpenhet.

MCP-score