Genesys Cloud MCP Server

Provides a bridge between contact center analytics and routing data in Genesys Cloud, enabling conversational business intelligence through queue searches, conversation volume queries, call sampling, and voice quality metrics analysis.

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

search_queues

Searches for routing queues based on their name, allowing for wildcard searches. Returns a paginated list of matching queues, including their Name, ID, Description (if available), and Member Count (if available). Also provides pagination details like current page, page size, total results found, and total pages available. Useful for finding specific queue IDs, checking queue configurations, or listing available queues.

voice_call_quality

Retrieves voice call quality metrics for one or more conversations by ID. This tool specifically focuses on voice interactions and returns the minimum Mean Opinion Score (MOS) observed in each conversation, helping identify degraded or poor-quality voice calls.

conversation_topics

Retrieves Speech and Text Analytics topics detected for a specific conversation. Topics represent business-level intents (e.g. cancellation, billing enquiry) inferred from recognised phrases in the customer-agent interaction.

query_queue_volumes

Returns a breakdown of how many conversations occurred in each specified queue between two dates. Useful for comparing workload across queues.

conversation_sentiment

Retrieves sentiment analysis scores for one or more conversations. Sentiment is evaluated based on customer phrases, categorized as positive, neutral, or negative. The result includes both a numeric sentiment score (-100 to 100) and an interpreted sentiment label.

conversation_transcript

Retrieves a structured transcript of the conversation, including speaker labels, utterance timestamps, and sentiment annotations where available. The transcript is formatted as a time-aligned list of utterances attributed to each participant (e.g., customer or agent)

search_voice_conversations

Searches for voice conversations within a specified time window, optionally filtering by phone number. Returns a paginated list of conversation metadata for use in further analysis or tool calls.

sample_conversations_by_queue

Retrieves conversation analytics for a specific queue between two dates, returning a representative sample of conversation IDs. Useful for reporting, investigation, or summarisation.

Configuration

Customize the skillset to fit your needs.
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Genesys Cloud MCP Server

GitHub Issues アシスタント
GitHub Issues アシスタントは、GitHubのIssue管理を効率化するAIエージェントです。リポジトリ内でのバグ報告、タスク管理、機能リクエストの作成・追跡・優先順位付けをシンプルにします。チームでの利用に最適で、一貫したフォーマットを維持し、定型作業を自動化することで、開発プロセスをスムーズにします
チケットマネージャー
フォームやデータベースからのサポートチケットを収集、分析、管理し、効率的に追跡、優先順位付け、応答を支援します。
AIライター
AI製品やブランドについて教えてください。ブランドの声と製品の詳細に合わせて、魅力的なマーケティングコピー、記事、ソーシャルメディア投稿を作成し、関連するリンクとイラストを添付します。
X/Twitter アシスタント
AI駆動のTwitterアシスタントで、コンテンツクリエイターがAI製品の体験をバイラルツイートに変換します。自動ポリッシュ、スマートリサーチ、ワンクリック投稿機能を備えています。
オフィス文書ヘルパー
社内業務向けに設計されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、会議録、要約、フォーム、手順書、人事記録など、高品質な社内文書の迅速な作成をサポートします。
AI プログラマー
AI Programmer は、あなたの生のリリースノートを最新の、公開可能な HTML ページに変換する AI ページです。
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリーンショットを分析し、エンゲージメントの傾向とディスカッションのハイライトを報告します。コミュニティのやり取りのスクリーンショットをアップロードすると、エージェントがエンゲメントレベル、主要なディスカッショントピック、および注目のハイライトを要約した明確なマークダウンレポートを生成します — コミュニティマネージャー、マーケター、製品チームに最適です。
メールマーケティングアシスタント
リードを見つけ、3日間のフォローアップメールシーケンスを自動的に送信します。
要件文書ライター
製品や機能のアイデアについて教えてください。ユーザーストーリー、受け入れ基準、技術仕様などを含む包括的で詳細な要件文書の作成をお手伝いします。

Frequently Asked Questions

一言で説明:Bika.aiとは何ですか?
Bika.aiは何がそんなにユニークなのですか?
"BIKA" という略語は何を意味しますか?
Bika.aiはどのようにしてAI自動化を実現していますか?
Bika.aiは無料で使用できますか?
Bika.aiとChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントとの違いは何ですか?
Bika.aiと多次元スプレッドシートの違いは何ですか?
Bika.aiでは、単一のテーブルのデータ量が数万行、数十万行に達し、関連参照が増えた場合、動作が遅くなりますか?
Bika.aiの「スペースステーション」とは何ですか?
支払い後、いくつの有料スペースを持っていますか?
「リソース」とは何ですか?
Bika.aiのチームはどのように「自社の製品を自ら使っている」のですか?
Bika.aiはどのようにして作業効率を向上させますか?
Bika.aiのAI自動化機能にはどのような特徴がありますか?
Bika.aiの自動化テンプレートとは何ですか?
Bika.aiはチーム協力と権限機能をサポートしていますか?

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