helpdashHelpdash expone un servidor de Model Context Protocol (MCP), de modo que un asistente de IA puede trabajar dentro de tu espacio de trabajo en lugar de que copies y pegues tickets en una ventana de chat. Pregunta "¿qué tickets incumplen el SLA hoy?" o "resume este hilo para el relevo" y el asistente consulta al propio Helpdash.
Este artículo cubre qué expone el conector, cómo conectar uno y —la parte que merece leerse dos veces— qué no tiene permitido hacer.
Qué expone el conector
El servidor incluye 46 herramientas, cuatro instrucciones ya preparadas y un recurso que enumera todos los valores de enumeración que aceptan las herramientas. Las herramientas cubren tickets, chat en vivo, la base de conocimiento, respuestas predefinidas, proyectos y compañeros de equipo, el panel, CSAT, reglas de automatización, webhooks, ajustes, el registro de actividad y la facturación.
Lectura y escritura son siempre herramientas separadas. No hay una herramienta
comodín api_request con un parámetro method: buscar tickets y modificar uno son
herramientas distintas con permisos distintos, así que un asistente con acceso de lectura
no puede alterar nada variando un argumento.
Las cuatro instrucciones son flujos que vale la pena tener escritos de antemano:
- Triar un ticket: recomienda prioridad, categoría y responsable. No cambia nada.
- Redactar una respuesta al cliente: prepara el texto con tu base de conocimiento y tus respuestas predefinidas. No puede enviar; la respuesta vuelve para que la revises.
- Resumir un hilo: condensa un ticket largo o una transcripción de chat para el relevo.
- Informe semanal de soporte: volumen, SLA, CSAT y lo que requiere atención.
Conectar un cliente
Abre Ajustes → Conectores de IA (MCP) y emite un token. Dale una etiqueta que reconozcas después, deja apagados todos los interruptores de escritura en el primero y copia la clave: se muestra exactamente una vez.
Después regístralo. Para Claude Code:
claude mcp add --transport http helpdash https://your-workspace.helpdash.io/mcp \
--header "Authorization: Bearer hd_mcp_..."
Para cualquier cliente que lea un .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"helpdash": {
"type": "http",
"url": "https://your-workspace.helpdash.io/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer hd_mcp_..." }
}
}
}
Ambos fragmentos se generan por ti, ya rellenados con la dirección de tu espacio de trabajo, en la misma pantalla donde aparece el token.
Los clientes que prefieren iniciar sesión en el navegador pueden usar OAuth 2.1 en lugar de un token estático: el servidor publica los documentos de descubrimiento estándar, admite PKCE y registro dinámico de clientes, y muestra una pantalla de consentimiento que enumera exactamente los permisos solicitados. Sin token que copiar ni clave que guardar en disco.
Qué no puede hacer
El conector no es una segunda API más laxa. Cada llamada pasa por las mismas cuatro puertas que una petición humana.
Actúa como tú. Un token está vinculado al operador que lo emitió. Hereda exactamente sus roles y permisos: si tú no puedes abrir un ticket en la aplicación, un asistente con tu token tampoco. Y está vinculado a un espacio de trabajo: no hay argumento que alcance los datos de otro inquilino.
Solo lectura salvo que digas lo contrario. Un token nuevo con todos los interruptores apagados puede buscar, leer e informar, nada más. El acceso de escritura se concede por área —modificar tickets, responder en chat en vivo, editar la base de conocimiento, gestionar proyectos, invitar compañeros, cambiar ajustes, cambiar reglas de automatización— y solo en las que marques. La lectura siempre está incluida, porque un asistente que puede escribir pero no leer es inútil.
Las herramientas de escritura preguntan antes. Toda herramienta que cambia datos está marcada como destructiva, de modo que un cliente bien hecho te pregunta antes de cada llamada en lugar de actuar en silencio. Las herramientas que llegan al cliente lo dicen en su propia descripción: un mensaje de chat en vivo se entrega al instante y no se puede retirar, y un comentario de ticket es por defecto una nota interna, así que nada llega al cliente por accidente.
Los secretos se quedan en el servidor. Leer tus ajustes a través de un conector devuelve las credenciales de integración enmascaradas. No hay argumento que las desenmascare.
El texto del cliente va entre vallas. Las descripciones de tickets, los comentarios y las transcripciones de chat los escriben otras personas, y una bandeja de soporte es justo donde alguien intentaría plantar instrucciones para una IA que las lea. Helpdash envuelve ese texto en un bloque explícito de contenido no confiable y le dice al modelo, en las propias instrucciones del servidor, que nada de lo que hay dentro es una orden.
Todo queda registrado. Cada llamada se registra con el operador, la herramienta y el resultado, en el mismo registro de auditoría que el resto del espacio de trabajo. Si alguna vez necesitas responder a "¿qué hizo realmente el asistente el martes?", ahí está.
La revocación es inmediata. Borrar un token en Ajustes detiene la siguiente petición del asistente. Solo guardamos un hash SHA-256 de la clave, así que no podemos recuperarla por ti: si la pierdes, emites una nueva.
Cómo ajustar más un token
Hay dos controles opcionales que conviene conocer. Un token puede llevar fecha de caducidad, la forma más sencilla de que un experimento breve se limpie solo. Y puede llevar una lista de IP permitidas, para que un token pensado para un servidor no se pueda usar desde otro sitio. Ambos están en el mismo formulario de creación.
Un primer token razonable
Emite uno sin permisos de escritura y dale al asistente una semana de solo lectura. Pídele que encuentre riesgos de SLA, resuma hilos largos y redacte respuestas que envíes tú. Eso cubre casi todo el valor sin ninguna exposición. Cuando sepas qué permiso de escritura quieres de verdad, emite un segundo token solo con ese: ampliar un token existente es deliberadamente imposible.
Todas las afirmaciones anteriores describen comportamiento disponible hoy; el conector está disponible en cualquier espacio de trabajo de Helpdash.