FreshserviceMCP Gateway memungkinkan alat AI untuk membaca tiket, aset, dan basis pengetahuan Anda. Ini berarti mengurangi perpindahan antar alat, pencarian detail, dan memasukkan informasi yang sama berulang kali. Kedengarannya seperti impian bagi setiap manajer dukungan TI yang mencoba membuat proses lebih efisien, bukan?
Nah, mimpi itu datang dengan dua peringatan. Pertama, gateway tersebut, yang masih dalam versi beta, memiliki batasan 5.000 panggilan per bulan. Kedua, gateway tersebut bekerja paling baik ketika data yang diaksesnya bersih dan dapat diandalkan.
Jika Anda belum siap menghabiskan waktu selamanya untuk membersihkan seluruh layanan —hanya untuk melihat alokasi panggilan Anda hilang dengan sangat cepat—pendekatan bertahap lebih masuk akal. Hubungkan kategori data satu per satu, dimulai dengan kategori yang dapat memberikan nilai paling besar dengan upaya paling sedikit. Ini persis pendekatan yang sama yang berlaku untuk migrasi data yang siap untuk AI.
Dalam panduan ini, kami akanplain apa yang harus dihubungkan terlebih dahulu, apa yang bisa ditunda, dan mengapa urutan itu penting.
Apa itu Freshservice MCP Gateway?
Freshworks mempresentasikan Gateway-nya di Refresh 2026 di San Mateo pada 14 Mei, bersamaan dengan Freddy AI Agent Studio. Seperti yang dikatakan CPO perusahaan, Srini Raghavan: Alat AI mungkin bagus dalam penalaran, tetapi seringkali mereka tidak memiliki akses ke data layanan langsung suatu organisasi. Menjembatani kesenjangan itulah masalah yang dirancang untuk dipecahkan oleh MCP Gateway.
Gateway MCP Freshworks bekerja dalam dua arah. MCP masuk memungkinkan alat AI eksternal untuk mengakses data Freshservice , sementara MCP keluar memungkinkan Agen AI Freshservice untuk mengambil tindakan di platform bisnis yang terhubung.
Freshworks bukanlah satu-satunya vendor ITSM yang meluncurkan konektivitas MCP. Peluncuran mereka merupakan bagian dari tren yang lebih luas. ServiceNow, misalnya, memiliki MCP sendiri – ServiceNow MCP Server Console. Jadi, jika Anda memilih di antara kedua platform ITSM ini, dukungan MCP adalah kesamaan yang mereka miliki: keduanya berupaya membuat data layanan lebih mudah diakses di luar platform.
Mode MCP masuk: Alat AI membaca dan bertindak berdasarkan data Freshservice
Mode MCP masuk memberikan akses kepada alat AI eksternal, seperti Cursor, Claude, dan Microsoft Copilot, ke data Freshservice . Pengembang yang bekerja di Cursor dapat dengan mudah memeriksa status tiket langsung tanpa meninggalkan IDE, sementara agen yang menggunakan Claude dapat meninjau riwayat item konfigurasi sebelum menanggapi permintaan.
Endpoint ini mendukung lebih dari 30 fungsi yang mencakup tiket, aset, agen dan pemohon, proses perekrutan dan pemberhentian karyawan, katalog layanan, dan artikel solusi.
Meskipun demikian, karena mode MCP Inbound bergantung langsung pada data help desk, artikel ini akan berfokus pada persiapan dan pengaturan koneksi Inbound, bukan mode MCP Outbound.
Mode MCP keluar: Freshservice Freddy AI membaca dan bertindak berdasarkan data eksternal
Mode MCP keluar (outbound MCP) bekerja ke arah yang berlawanan. Mode ini memungkinkan Agen AI Freshservice Freddy untuk melakukan tugas di dalam Atlassian, Notion, Linear, dan ClickUp.
Sebagai contoh, agen Freddy AI yang menangani permintaan onboarding dapat membuat tiket di Linear dan memperbarui halaman Notion terkait sebagai bagian dari alur kerja yang sama.
Siapa yang dapat menggunakan server Freshservice MCP dan bagaimana caranya?
Kedua arah tersebut tetap dalam Akses Awal hingga September 2026. Hingga saat itu, mode MCP Masuk memerlukan paket Enterprise, sedangkan mode MCP Keluar tersedia pada paket Growth, Pro, dan Enterprise dengan langganan Freddy AI Agent Studio yang aktif.
Selama EAP, Freshworks membatasi penggunaan sekitar 100 panggilan alat per menit dan 5.000 per bulan untuk keduanya. Mulai September, server MCP akan menjadi fitur lengkap yang tersedia di seluruh paket Growth, Pro, dan Enterprise untuk kedua mode, dengan batasan penggunaan baru:
- Pertumbuhan — 25 tindakan per menit; 100 tindakan per akun per bulan
- Pro — 50 tindakan per menit; 500 tindakan per akun per bulan
- Perusahaan — 100 tindakan per menit; 1.000 tindakan per akun per bulan
Setelah suatu akun melebihi kuota bulanan, Freshworks akan mengenakan biaya $15 untuk 1.000 tindakan tambahan.
Batasan-batasan ini perlu dipertimbangkan sebelum menghubungkan gateway ke alur kerja yang sering dijalankan. Perencanaan tersebut harus dimulai dengan data yang akan diandalkan oleh alur kerja tersebut.
Bagaimana AI Memperparah Masalah Data
Baik itu membuat tiket, memperbarui catatan aset, atau menjawab pertanyaan menggunakan basis pengetahuan, agen AI bergantung pada data yang tersedia. Jika data tersebut mengandung celah, duplikat, atau informasi yang sudah usang, agen mungkin akan membawa masalah tersebut langsung ke tindakan berikutnya.
Misalnya, CMDB Anda berisi dua catatan untuk laptop yang sama. Agen keluar mungkin membuka tiket perbaikan terhadap catatan yang salah sementara riwayat aset yang benar masih ada di tempat lain. Jika kolom pemohon masih mengarah ke karyawan yang telah meninggalkan perusahaan, permintaan orientasi dapat dialihkan ke kotak surat yang tidak aktif, sehingga permintaan laptop karyawan baru tidak memiliki pemilik yang jelas.
Seseorang yang meninjau catatan yang sama mungkin menyadari ada sesuatu yang salah dan berhenti sejenak untuk menyelidiki. Agen AI dapat mengambil catatan melalui gerbang MCP dan segera menindaklanjutinya.
Jadi, sebelum menanyakan tugas apa saja yang dapat dibantu oleh server MCP, tanyakan terlebih dahulu data Anda sebenarnya siap untuk mendukung apa.
Sebelum Anda Menghubungkan Apa Pun: Daftar Periksa Kesiapan Lima Poin
Ada lima area di mana masalah data dapat dengan cepat berubah menjadi kesalahan agen AI. Periksa area-area ini sebelum memberikan akses. Atau, jika Anda bermigrasi dari layanan helpdesk lain ke Freshservice, tinjau poin-poin ini — dan seluruh Freshservice daftar periksa migrasi data — sebelum pindah ke platform.
- Riwayat tiket. Pastikan riwayat tiket lengkap. Agen yang menjawab pertanyaan “Bagaimana ini diselesaikan terakhir kali?” membutuhkan catatan penyelesaian untuk dijadikan acuan. Jika tiket asli ditutup tanpa catatan ini, hanya sedikit konteks yang berguna yang dapat diperoleh.
- Kolom tiket. Pastikan kolom yang wajib diisi berisi nilai yang akurat dan tidak ada data yang duplikat. Hubungan antar data juga harus terjaga: tiket harus mengarah ke aset yang benar, dan aset tersebut harus mengarah ke pemilik yang benar.
- Pengguna. Konfirmasikan bahwa catatan pemohon dan agen milik orang yang masih aktif. Jika tidak, persetujuan dan penugasan berisiko berakhir di akun mantan karyawan, bukan di akun orang yang bertanggung jawab saat ini.
- Basis pengetahuan. Artikel solusi harus mencerminkan proses terkini dari awal hingga akhir. Hapus atau perbarui artikel yang tumpang tindih agar agen tidak perlu memilih antara dua jawaban yang bertentangan.
- Aset lancar. Inventaris Anda harus sesuai dengan apa yang sebenarnya digunakan. Catatan aset yang sudah tidak digunakan, usang, dan duplikat harus dibersihkan sebelum agen mulai merujuknya.
Membersihkan data menghilangkan salah satu sumber risiko utama, tetapi tidak menyelesaikan semuanya. Anda tetap perlu mendeteksi masalah sejak dini dan menghindari menghabiskan kuota penggunaan Anda.
Menghubungkan kategori data satu per satu memungkinkan Anda memvalidasi setiap koneksi, mulai melatih agen AI eksternal sebelum peluncuran penuh selesai, menggunakan gateway MCP lebih awal, dan mendapatkan nilai lebih dari alokasi panggilan Anda. Jadi, pertanyaan selanjutnya adalah: apa yang harus Anda hubungkan terlebih dahulu?
Kerangka Prioritas Koneksi: Apa yang Harus Dihubungkan Terlebih Dahulu
Setiap kategori data di balik MCP membawa jumlah konteks yang berbeda per panggilan API. Tiket memberikan hasil tertinggi untuk agen AI. Artikel basis pengetahuan berada di urutan berikutnya, dan aset menyusul. Hubungkan sisanya hanya setelah ketiga kategori ini mendapatkan aksesnya.
1. Tiket, atau mesin konteks
Tiket membawa konteks terlengkap per panggilan. Satu catatan sering kali berisi masalah asli, konteksnya, riwayat pemecahan masalah, solusi, dan cap waktu. Hal itu memberi agen baik masalah maupun jalur untuk menyelesaikannya.
Sebelum menghubungkan tiket, pastikan riwayatnya lengkap. Ini sangat penting terutama jika Anda juga memigrasikan data ke Freshservice. CSV dapat meninggalkan utas percakapan, lampiran, atau relasi antar kolom. Alat migrasi khusus dengan pemetaan kolom seperti Help Desk Migration akan mempertahankan konteks lengkap yang akan diekspos oleh MCP.
2. Artikel basis pengetahuan, atau lapisan jawaban
Setelah tiket terhubung, artikel basis pengetahuan memperluas jangkauan agen AI. Alih-alih menyusun jawaban dari beberapa tiket terkait, agen dapat mengambil solusi yang terdokumentasi dalam satu panggilan. Itu berarti lebih sedikit panggilan dan jawaban yang lebih cepat untuk karyawan yang menunggu di ujung lain.
Jika Anda bermigrasi ke Freshservice, Help Desk Migration akan mempertahankan seluruh basis pengetahuan Anda, mentransfer semua kontennya—termasuk artikel, kategori, dan bagian.
3. Aset & CMDB, atau lapisan "apa yang rusak"
Catatan aset menjawab pertanyaan yang berbeda. Tiket dan artikelplain apa yang terjadi dan bagaimana masalah serupa diselesaikan; catatan aset menunjukkan apa yang sebenarnya terlibat.
Agen yang menangani masalah, misalnya, masalah laptop mungkin perlu mengkonfirmasi model, status garansi, dan pemilik saat ini sebelum memutuskan apakah riwayat tiket atau artikel basis pengetahuan berlaku.
4. Pengguna & pemohon, atau personalisasi dan izin
Data pengguna dan pemohon menambahkan konteks pada apa yang telah dipelajari agen dari tiket, artikel, dan aset. Data ini dapat menghubungkan permintaan dengan departemen, karyawan, atau rantai persetujuan yang tepat.
Lapisan ini berada di urutan keempat karena personalisasi bekerja paling baik ketika sudah ada sesuatu yang konkret untuk dipersonalisasi.
5. Katalog layanan & perubahan, atau terhubung terakhir
Katalog layanan dan data manajemen perubahan biasanya lebih terstruktur dan mengurangi kemungkinan ambiguitas. Data ini umumnya mengandalkan bidang yang lebih ketat dan proses yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memberikan informasi yang lebih mudah diprediksi bagi agen AI untuk diolah. Hal ini menjadikan kategori-kategori ini sebagai kandidat yang tepat untuk tahap akhir peluncuran.
Hasilnya, Anda mendapatkan data yang paling bernilai tinggi dan paling kaya konteks terlebih dahulu, kemudian menambahkan lapisan yang lebih terstruktur di atasnya.
Menyiapkan Koneksi
Hingga Agustus 2026, integrasi Freshworks MCP masih dalam versi Beta. Untuk meminta akses, hubungi manajer akun teknis Anda.
Setelah integrasi Freshservice MCP diaktifkan, setiap agen menghubungkan alat AI yang mereka butuhkan dari akun mereka masing-masing.
Opsi otentikasi
Freshservice menawarkan dua cara untuk mengautentikasi koneksi MCP: OAuth 2.0 dan kunci API. Kami merekomendasikan OAuth 2.0 sebagai pilihan yang lebih aman.
Kunci API berfungsi seperti kata sandi tunggal yang dibagikan di setiap sesi. Siapa pun yang mendapatkan kunci ini dapat menggunakannya hingga dicabut secara manual. OAuth 2.0 bekerja berbeda, menerbitkan token yang diperbarui secara otomatis. Jika token tersebut dicuri, ada jeda waktu singkat sebelum token tersebut berhenti berfungsi.
Jika Anda memilih jalur kunci API, buat kunci tersebut dari Portal Dukungan:
- Klik gambar profil Anda.
- Buka pengaturan Profil.
- Temukan kunci API Freshservice Anda di bawah bagian Persetujuan Delegasi.
Kemudian masukkan kunci tersebut ke dalam file konfigurasi untuk agen AI mana pun yang Anda hubungkan.
Menghubungkan Claude, Cursor, dan Copilot Studio
Menghubungkan agen AI melalui Freshservice MCP Gateway sangat mudah. Mari kita ambil contoh Claude, Cursor, dan Copilot Studio.
Menghubungkan Claude
Untuk menghubungkan Claude, Anda memerlukan:
- Aplikasi desktop Claude / aplikasi kode Claude (jika menghubungkan aplikasi yang sesuai, bukan Claude berbasis browser)
- Akun Claude yang aktif
- URL server Freshservicefreshservice(https://your-subdomain.freshservice.com/mcp)
Menghubungkan Kursor
Untuk menghubungkan Cursor, Anda memerlukan:
- Aplikasi Cursor sudah terpasang.
- Akun Cursor yang aktif.
- URL server Freshservice MCP.
Menghubungkan Copilot Studio
Untuk menghubungkan Copilot Studio, Anda memerlukan:
- Akses ke Microsoft Copilot Studio.
- Akun Microsoft Copilot Studio yang aktif.
- Agen yang sudah ada yang dibuat di dalam Microsoft Copilot Studio.
- URL server Freshservice MCP.
Setelah semua itu terpasang, ikuti petunjuk langkah demi langkah di Freshservice halaman Dukungan.
Kesalahan Umum Saat Menerapkan MCP
MCP mungkin relatif mudah dihubungkan, tetapi bukan berarti fitur ini harus diaktifkan di mana-mana sekaligus. Serangkaian keputusan peluncuran yang buruk dapat dengan cepat berujung pada pemecahan masalah yang tidak perlu, panggilan yang terbuang sia-sia, atau keluaran AI yang tidak dapat diandalkan. Berikut adalah tiga kesalahan utama yang harus dihindari.
Menghubungkan semuanya sejak hari pertama
Menghubungkan semua data dalam satu kali peluncuran mungkin tampak efisien, tetapi kami tidak merekomendasikannya. Jika terjadi kesalahan, akan lebih sulit untuk mengidentifikasi penyebabnya karena salah satu kategori data yang baru terhubung bisa menjadi penyebabnya.
Mengabaikan batasan tarif
Batasan 100 panggilan per menit dan 5.000 per bulan mungkin terdengar murah hati — sampai agen AI menjadi bagian dari alur kerja yang aktif setiap kali tiket diperbarui.
Membangun otomatisasi tanpa memperhitungkan batasan tersebut, dan Anda mungkin tidak akan mencapai batas maksimal hingga permintaan mulai gagal. Sebelum menggunakan alur kerja secara rutin, perkirakan seberapa sering alur kerja tersebut akan dipicu dan berapa banyak panggilan yang dibutuhkan.
Melewati langkah pembersihan data
MCP menampilkan data Anda apa adanya, termasuk kesalahan yang ada.
Hubungkan terlebih dahulu dan bersihkan kemudian, dan Anda mungkin malah berakhir dengan memecahkan masalah kesalahan AI. Respons yang salah yang disebabkan oleh catatan aset duplikat, informasi tiket yang sudah usang, atau artikel basis pengetahuan yang sudah ketinggalan zaman mungkin membutuhkan waktu lebih lama untuk dilacak dan diperbaiki daripada membersihkan data yang mendasarinya terlebih dahulu.
Kesimpulan
Freshservice MCP Gateway memberi alat AI akses ke berbagai data layanan IT, sehingga menghubungkan semuanya sekaligus bisa jadi menggiurkan. Namun, dalam praktiknya, batasan penggunaan dan kualitas data membuat pendekatan yang lebih bertahap menjadi perlu. Peluncuran bertahap, yang dipadukan dengan pembersihan menyeluruh, memungkinkan Anda untuk memvalidasi setiap koneksi, bekerja dengan kumpulan data berkualitas tinggi yang lebih kecil sebelum peluncuran penuh selesai, dan memanfaatkan kuota panggilan bulanan Anda dengan lebih baik.
Jika peluncuran MCP Anda juga melibatkan perpindahan dari help desk lain ke Freshservice, Help Desk Migration dapat mengotomatiskan transfer sambil memprioritaskan basis pengetahuan dan tiket berkualitas tinggi Anda. Hal ini membuat data penting tersedia untuk alat AI lebih cepat, tanpa harus menunggu seluruh migrasi selesai.
Jalankan Migrasi Demo Gratis dan lihat data Anda tiba dalam kondisi siap MCP.
Bagian FAQ
- Freddy AI Agent: menjawab pertanyaan dan menangani permintaan melalui layanan percakapan, integrasi alat kolaborasi, Freddy AI Agent Studio (menyediakan perangkat kustomisasi), dll.
- Freddy AI Copilot: bantuan penulisan (menyarankan balasan yang sesuai), pembuatan ringkasan utas tiket, draf artikel basis pengetahuan baru, dll.
- Freddy AI Insights: wawasan berwawasan ke depan, analitik bisnis melalui tulisan yang mudah dipahami dan bergaya percakapan.
Freshservice dan Salesforce mendekati server MCP dengan 2 cara berbeda: pertama sebagai ITSM, dan kedua – sebagai solusi perusahaan.
Dibangun sebagai platform layanan IT dengan fokus pada data layanan, Freshservice mengkhususkan diri dalam manajemen insiden, pelacakan aset, dan pemrosesan tiket. Platform ini memungkinkan alat AI untuk menampilkan data dan melakukan kueri (termasuk pencarian, penyaringan, dan ekstraksi tiket dari database). Platform ini juga menjalankan tugas dan alur kerja layanan langsung dari antarmuka obrolan eksternal tanpa perlu beralih perangkat lunak.
Di sisi lain, Salesforcemenargetkan operasi pengembang, logika bisnis otomatis (Flows/Apex), dan interaksi pelanggan (menangani status pesanan, pelacakan pengiriman, eskalasi kasus, dan pengembalian). Secara keseluruhan, Salesforce dirancang untuk memenuhi lingkungan tingkat perusahaan dan kebutuhan yang berpusat pada pengembangan.
