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MCP Server · 浏览器工具

Ticket MCP Agent

一个智能的、基于Microsoft Teams的IT服务台助手,利用Azure OpenAI、Azure AI搜索和ServiceNow自动化事件路由、分类和管理员审批。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
人工智能Python浏览器自动化

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作者 / 组织
Adarsh-dhananjaya-k
提供方
Adarsh-dhananjaya-k
运行时
Python

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0

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0

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MCP World

选型结论

Ticket MCP Agent 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

浏览器工具

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🤖 面向微软团队的人工智能IT服务台机器人

为Microsoft Teams构建的智能、会话式IT服务台助理。该机器人利用 Azure OpenAI, Azure人工智能搜索(RAG),the 模型上下文协议(MCP),以及 ServiceNow 自动化事件路由、分流和经理审批。

✨ 主要特点

  • 对话界面: 用户在Microsoft Teams内部报告IT问题。
  • 自动SLA和优先级分类: 使用Azure AI搜索查询内部SLA策略文档,以动态确定票证的优先级/紧急程度。
  • 智能AI分配路由: 查询基于Excel的团队映射矩阵,并将其与 实时ServiceNow工作负载指标 以找到绝对最佳的可用L1/L2代理。
  • ServiceNow集成: 在ServiceNow中自动创建、更新和解决事件。
  • 1-单击安全管理器批准: 对于高优先级(P1)问题,机器人会将票证置于“搁置”状态,生成加密安全的令牌,并向经理发送电子邮件。经理可以通过手机/笔记本电脑点击一下,批准人工智能建议的任务--无需登录ServiceNow。

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🏗️ 建筑

  1. 微软团队/Bot框架(app.py): 保持对话状态和用户交互。
  2. AI推理引擎(teams_bot.py): Azure OpenAI处理对话,确定下一步,并决定调用哪些工具。
  3. MCP工具服务器(server.py): 将Python函数暴露为AI使用的离散工具(例如。, create_ticket, find_assignee, lookup_sla_policy).
  4. ServiceNow自定义API: 处理安全令牌存储、审批记录生成和未经身份验证的一键电子邮件操作。

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📋 先决条件

  • Python 3.9+
  • Microsoft Azure帐户: Azure OpenAI部署和Azure AI搜索索引(加载了您的SLA策略)。
  • 微软机器人框架: 团队集成应用程序ID和密码。
  • ServiceNow开发人员实例: 管理员访问以创建自定义字段和API。

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⚙️ 环境变量设置

创建一个 .env 将文件放在项目的根目录中,并用以下内容填充它:

# Microsoft Bot Framework Credentials
MICROSOFT_APP_ID=your_bot_app_id
MICROSOFT_APP_PASSWORD=your_bot_password
MICROSOFT_APP_TENANT_ID=your_tenant_id

# Azure OpenAI Credentials
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_KEY=your_openai_key
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-02-15-preview
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your_model_deployment_name

# Azure AI Search (SLA Policy Knowledge Base)
AZURE_SEARCH_ENDPOINT=https://your-search.search.windows.net
AZURE_SEARCH_KEY=your_search_key
AZURE_SEARCH_INDEX_NAME=your_index_name

# ServiceNow Credentials
SNOW_INSTANCE=devXXXXX.service-now.com
SNOW_USER=admin
SNOW_PASSWORD=your_snow_password

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🛠️ ServiceNow配置

要使一键式令牌审批系统工作,您必须在ServiceNow实例中配置以下内容:

1.自定义字段

  • 导航到 incident 表,并添加类型为的新自定义字段 参考 (指着 sys_user 表)命名 u_ai_suggested_engineer.
  • 确保开箱即用 correlation_id 字段在偶发事件表上处于活动状态(用于存储安全的一次性令牌)。

2.自定义脚本REST API

导航至 脚本化REST API 并创建一个新的API:

  • 姓名: Teams Bot API
  • API标识: teams_bot_api (命名空间:例如。, 1920142)

资源A:创建审批(POST)

  • 相对路径: /create_approval
  • 需要身份验证: 是
  • 目的: 从Python获取有效载荷,将安全令牌保存到事件的 correlation_id,并创建 sysapproval_approver 记录。

资源B:流程审批点击(GET)

  • 相对路径: /process_approval
  • 需要身份验证: ❌ 不 (取消选中此框,以便经理可以在不登录的情况下单击电子邮件)。
  • 目的: 阅读 token URL中的参数,根据事件的 correlation_id,分配票证,清除令牌,并返回一个成功的HTML页面。

3.电子邮件通知和脚本

  • 导航至 系统通知->电子邮件->通知电子邮件脚本.
  • 创建一个名为的脚本 generate_manager_assignment_links.
  • 此脚本遍历分配组成员,从事件中获取秘密令牌,并为经理的电子邮件生成动态HTML按钮。

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🚀 安装和运行应用程序

1.克隆存储库并安装依赖项:

git clone https://github.com/yourusername/teams-itsm-bot.git
cd teams-itsm-bot
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2.确保本地数据文件存在: 确保 roster.xlsx 和 teams_mapping.xlsx 存在于 data/ 文件夹。

3.启动MCP服务器: 打开终端并启动工具服务器(通过SSE在端口8000上运行)。

python -m mcp_server.azure_server

python -m mcp_server.servicenow_server

4.启动Teams Bot: 打开第二个终端并启动aiohttp web服务器。

python app.py

5.接触互联网(用于本地测试): 如果使用Microsoft Teams或Bot Framework Emulator进行本地测试,请使用Ngrok隧道端口3978。

ngrok http 3978

*(将Azure Bot消息传递终结点更新为 https://.ngrok.app/api/messages)*

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🧪 如何使用(工作流示例)

  1. 用户: “嗨,我的设计软件在启动时总是崩溃。请帮忙。”
  2. 机器人(思考):

- 呼叫 lookup_sla_policy ->确定这是一个紧急/关键的P1问题。 - 呼叫 find_assignee ->查看Excel映射,确定它属于 Software_Support.查询SNOW,发现“Karen”有0张有效票。 - 呼叫 create_ticket ->创建INC0010147。 - 呼叫 request_manager_approval ->将票搁置,生成令牌,推送到Snoww。

  1. 机器人(响应): “我创建了INC0010147。因为这是一个关键优先级问题,所以在向您的团队经理发送电子邮件以批准AI建议的分配给Karen时,它已被搁置。"
  2. 经理: 收到电子邮件,点击 "⭐ 批准AI分配\[Karen\]”.
  3. 系统: 令牌立即验证。票已分配给Karen并移至“进行中”。

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🛡️ 安全说明

  • 未经身份验证 /process_approval API端点由加密强、32个字符的伪随机URL-安全令牌保护。
  • 代币严格来说是一次性使用的。单击后 correlation_id 从ServiceNow中清除,使URL永久处于非活动状态。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

IT服务台Python本地部署自动化人工智能MicrosoftTeamsServiceNow

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

自动操作网页

打开页面、点击、填表,把浏览器动作交给模型执行。

抓结构化数据

把页面内容整理成表格或 JSON,省掉手工复制粘贴。

走一遍关键流程

按步骤检查页面是否正常,回归时少漏环节。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在浏览器工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Ticket MCP Agent 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Ticket MCP Agent 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Ticket MCP Agent 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Ticket MCP Agent 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Ticket MCP Agent 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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