objetivo

Objetivo Desenvolver um servidor MCP (Management Control Protocol) que interaja com a API do GLPI para gerenciar tickets de suporte de forma autônoma, permitindo que um agente de IA tome decisões sobre a abertura, atualização e fechamento de chamados com base em instruções recebidas. Requisitos Técnicos Autenticação

Implementar fluxo de autenticação na API do GLPI com:

URL base da instância GLPI App-Token (para autenticação da aplicação) User-Token (para autorização do usuário) Gerenciamento de session-token (obtido após login bem-sucedido) Configuração da Entidade padrão para operações

Funcionalidades Principais

Gestão de Sessão

Iniciar sessão e obter session-token Renovar session-token quando expirado Encerrar sessão adequadamente

Operações com Tickets

Pesquisa avançada de tickets por:

ID Requerente Título Status Categoria

Leitura completa de tickets (incluindo histórico de interações) Criação de novos tickets Atualização de tickets existentes Adição de acompanhamentos (follow-ups) Adição de soluções Mudança de status Fechamento de tickets

Consultas Especializadas

Listar tickets por status Listar tickets por status e requerente Listar tickets por categoria Obter lista completa de categorias disponíveis

Arquitetura e Organização

Estrutura Modular

Módulo de autenticação Módulo de gerenciamento de tickets Módulo de consultas e relatórios Módulo de tomada de decisão do agente

Interface para o Agente IA

API REST para comunicação entre o agente e o servidor MCP Endpoints específicos para cada operação Documentação clara dos endpoints e parâmetros

Capacidades de Tomada de Decisão do Agente O agente deve ser capaz de:

Analisar Demandas

Compreender a descrição da demanda Identificar a categoria apropriada consultando a lista disponível no GLPI Classificar a prioridade baseada no conteúdo

Determinar Ações

Decidir se deve abrir um novo ticket Decidir se deve atualizar um ticket existente Decidir se deve adicionar uma solução a um ticket Decidir quando um ticket deve ser fechado

Executar Operações no GLPI

Construir requisições adequadas para a API Interpretar respostas da API Verificar sucesso das operações Retornar feedback apropriado

Implementação e Integração com a API do GLPI Endpoints Principais a Implementar

Iniciar Sessão CopiarPOST /apirest.php/initSession Headers:

• App-Token: {app_token}
• Authorization: user_token {user_token}

Listar Tickets CopiarGET /apirest.php/Ticket Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token} Query Parameters:
• Diversos filtros conforme necessidade

Criar Ticket CopiarPOST /apirest.php/Ticket Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token} Body:
• JSON com dados do ticket

Atualizar Ticket CopiarPUT /apirest.php/Ticket/{id} Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token} Body:
• JSON com dados atualizados

Adicionar Follow-up CopiarPOST /apirest.php/Ticket/{id}/ITILFollowup Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token} Body:
• JSON com dados do follow-up

Adicionar Solução CopiarPOST /apirest.php/Ticket/{id}/ITILSolution Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token} Body:
• JSON com dados da solução

Consultar Categorias CopiarGET /apirest.php/ITILCategory Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token}

Encerrar Sessão CopiarPOST /apirest.php/killSession Headers:

• Session-Token: {session_token}
• App-Token: {app_token}

Recursos Adicionais Capacidade de "Thinking" (Raciocínio) Implementar um módulo que permita ao agente:

Analisar o conteúdo da demanda antes de tomar uma decisão Registrar o processo de raciocínio para auditoria Ponderar entre diferentes categorias possíveis Determinar a melhor ação com base em histórico de tickets similares

Capacidade de "Searching" (Pesquisa) Implementar um módulo que permita ao agente:

Buscar tickets relacionados antes de criar um novo Pesquisar na base de conhecimento por soluções conhecidas Consultar histórico de tickets do mesmo requerente Verificar padrões em tickets da mesma categoria