Pedimos ao Claude, em português comum, para olhar a fila do GLPI, abrir um chamado e dizer o que estava com a urgência errada. Ele leu 18 chamados, abriu o chamado novo, sugeriu três mudanças de urgência com o motivo de cada uma e só alterou o que o técnico aprovou. Foram 8 chamadas ao modelo, por US$ 0,10. Quem ligou o Claude ao GLPI foi um servidor MCP de cerca de 140 linhas de Python, que você pode baixar no fim deste artigo.
Este artigo continua a série sobre IA no service desk, depois de triagem com o Jev e FinOps de IA: quanto custa cada chamado.
O que é MCP, em três parágrafos
O MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto, criado pela Anthropic no fim de 2024, para ligar assistentes de IA a sistemas. Em vez de cada ferramenta inventar a sua integração, o sistema publica um servidor MCP com uma lista de ferramentas ("listar fila", "abrir chamado"), e qualquer cliente compatível passa a usá-las: Claude Desktop, Claude Code, VS Code e outros.
O padrão pegou rápido. Levantamentos de mercado apontam que os kits de desenvolvimento do MCP passaram de 97 milhões de downloads por mês em março de 2026.
Para o service desk, a consequência é simples: a IA sai da caixa de conversa e passa a consultar e agir no GLPI. E isso exige decidir o que ela pode fazer sozinha e o que precisa de aprovação.
Os caminhos para ligar o GLPI a uma IA por MCP
| Caminho | Como funciona | Para quem |
|---|---|---|
| Plugin GLPI AI da Teclib | Plugin oficial com assistente dentro do GLPI e servidor MCP para clientes externos. Exige GLPI 11.0.7 ou superior e a assinatura GLPI Network | Quem já tem GLPI Network |
| Plugins de terceiros | Há plugins de servidor MCP para o GLPI publicados por parceiros | Quem quer algo pronto e avalia o fornecedor |
| Servidor MCP próprio sobre a API do GLPI | Um programa pequeno que traduz as ferramentas em chamadas à API | Quem quer controle total do que a IA pode fazer |
Não testamos os dois primeiros; as informações são da documentação pública. Neste artigo mostramos o terceiro, porque é o que deixa explícita cada decisão de segurança.
A demo
O cenário: o GLPI de suporte da NexTool, numa entidade de testes com a empresa fictícia Acme e 25 chamados fictícios. O assistente é o Claude Sonnet 5.5, ligado ao nosso servidor MCP.
As ferramentas que demos a ele:
| Ferramenta | Tipo | O que faz |
|---|---|---|
listar_fila |
leitura | Chamados abertos, com status, urgência e data |
detalhe_chamado |
leitura | Descrição e últimos acompanhamentos de um chamado |
abrir_chamado |
escrita | Abre um chamado |
definir_urgencia |
escrita | Muda a urgência e registra o motivo num acompanhamento privado |
adicionar_acompanhamento |
escrita | Adiciona um acompanhamento |
A regra de ouro: as ferramentas de escrita têm um parâmetro confirmado. Chamadas sem ele devolvem só uma prévia, e o assistente precisa mostrá-la ao técnico e esperar o "pode". Assim, a aprovação humana não depende da boa vontade do modelo: está no código.
O que aconteceu, pedido a pedido:
- "Como está a fila? E abre um chamado para a multifuncional sem toner." O assistente listou a fila (18 chamados abertos), apontou os parados há mais tempo e os de urgência alta, e mostrou a prévia do chamado novo. Não abriu nada.
- "Pode abrir. E me diga o que deveria estar mais urgente, antes de mudar." Abriu o chamado, leu quatro chamados em detalhe e sugeriu subir três, com o motivo de cada um: ERP lento na emissão de notas fiscais (o financeiro inteiro afetado e o fechamento de caixa travando), sem acesso ao ponto (dois usuários com o mesmo problema) e backup noturno com falha. Não mudou nada.
- "Concordo com a principal, pode mudar só esse." Mostrou a prévia da mudança: urgência média para alta, com o motivo que iria para o acompanhamento.
- "Confirmo." Mudou a urgência, registrou o motivo em acompanhamento privado e lembrou que os outros dois continuavam como estavam.
Numa primeira rodada do mesmo roteiro, ele também notou que um chamado marcado como urgência alta já tinha sido resolvido pelo próprio usuário, segundo o último acompanhamento, e sugeriu baixar a urgência e encerrar. É o tipo de leitura que ninguém faz numa fila de 18 chamados às 8 da manhã.
Custo: 8 chamadas ao modelo, cerca de 38 mil tokens de entrada e 2,7 mil de saída, US$ 0,10 com o Claude Sonnet 5.5 a preço de tabela. A maior parte é a fila e os chamados lidos, que voltam ao modelo a cada passo. Um modelo mais barato cortaria esse valor; veja a comparação de custo por tarefa em FinOps de IA.
Segurança: as quatro travas que usamos
- Usuário de serviço próprio. O assistente usa uma conta só dele, com token de acesso remoto, nunca o login de uma pessoa. No GLPI, tudo o que ele fez aparece no histórico com o nome dessa conta.
- Perfil mínimo e uma entidade. Ao abrir a sessão, o servidor troca para um perfil de técnico e restringe a sessão a uma entidade. O assistente não enxerga nem altera o resto do GLPI, mesmo que peça.
- Aprovação humana no código. Escrita só com
confirmado=true, depois do "pode" do técnico. Na demo, o assistente sugeriu antes de agir e mostrou a prévia antes de gravar; a mudança só aconteceu no "Confirmo". - Registro de cada ação. O servidor grava cada chamada de ferramenta num arquivo de auditoria, e o GLPI guarda o histórico de cada chamado alterado.
E o que não expor: ferramentas de administração (usuários, perfis, regras), exclusão de chamados e qualquer dado pessoal que o assistente não precise ler. O token fica fora do código, em variável de ambiente ou no cofre de senhas do sistema.
Onde vale e onde não vale
Vale: - Resumir a fila do dia e apontar o que está parado. - Abrir chamado a partir de uma conversa, com categoria e urgência sugeridas. - Revisar urgências e propor mudanças com o motivo. - Responder "qual o status do chamado X" sem abrir o GLPI.
Não vale (ainda): - Ação irreversível sem aprovação: exclusão, mudança de permissão, encerramento em massa. - Decisão que exige contexto que não está no GLPI, como uma conversa de corredor ou uma prioridade política. - Substituir a triagem de alto volume: para classificar milhares de chamados, um classificador como o Jev é mais barato e mais rápido (veja o teste).
Baixe o servidor de exemplo
O servidor MCP de exemplo tem as cinco ferramentas da demo, a aprovação por confirmado, o registro de auditoria e as instruções para ligar ao Claude Desktop ou ao Claude Code. Usa a API REST v1, que existe no GLPI 10 (apirest.php) e no GLPI 11 (api.php/v1); nós testamos no 11. Teste numa entidade ou num GLPI de testes antes de produção.
Prefere pronto? O NexTool MCP for GLPI faz isso com mais de 160 ferramentas — open source para rodar localmente ou hospedado, com login e conector para Claude e ChatGPT. Conheça o NexTool MCP for GLPI ou veja o repositório no GitHub.
Quer ajuda para montar isso com segurança no seu GLPI? Fale com a equipe.
Demo da NexTool em 4 de outubro de 2026, no GLPI 11.0.7 do nosso suporte, com uma entidade de testes e dados fictícios. O chamado criado e a urgência alterada foram desfeitos ao final. O modelo foi usado pelo OpenRouter a preço de tabela. Sobre o plugin GLPI AI e os plugins de terceiros, as informações vêm da documentação pública.
