Sáltate la instalación. Funcionando en menos de 2 minutos.
Inicia una prueba gratuita en cloud.anythingmcp.com, añade Jev by TypeSafe con un clic y apunta tu cliente de IA (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) al endpoint MCP generado. Sin Docker, sin git clone, sin experiencia de desarrollo.
Resumen
Una receta probada: Claude hace a TypeSafe Jev tres preguntas tipadas por ticket y obtiene urgencia, equipo y frustración con probabilidades en 0.3 s.
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Jev by TypeSafe
Haz clic en un prompt para copiarlo. Pégalo en Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot u OpenClaw para ejecutarlo contra este conector.
Claude es IA y puede equivocarse. Verifica siempre las respuestas.
Triaje de tickets con Jev
Respuesta corta: conecta Jev a Claude a través de AnythingMCP, pega tus tickets (o deja que Claude los obtenga de tu conector de helpdesk) y pide a Claude que haga el triaje con Jev. Claude envía cada ticket a Jev con tres preguntas (si es urgente, qué equipo, cuánta frustración) y recibe probabilidades por las que puede ordenar y filtrar. Los casos claros se asignan; los dudosos se dejan para una persona.
El triaje es el trabajo de manual para Jev: la respuesta siempre sale de una lista fija, las mismas preguntas se aplican a cada ticket y quieres saber cuándo el modelo no está seguro. Un modelo de chat también puede hacerlo, pero responde en prosa, cuesta más por ticket y no te dice lo seguro que está.
Las tres preguntas
| Pregunta | Tipo | Opciones o niveles |
|---|---|---|
| ¿El ticket informa de un problema que bloquea ahora mismo el negocio del cliente y necesita respuesta el mismo día? | sí/no | probabilidad de sí |
| ¿Qué equipo debería encargarse? | opción | billing (pagos, liquidaciones, reembolsos, facturas), technical (errores, cierres inesperados, caídas del servicio, integraciones), sales (precios, planes, descuentos, cuentas nuevas), none (no hace falta ninguna acción o nada de lo anterior encaja) |
| ¿Cuánta frustración muestra el cliente? | puntuación | no frustrado, algo frustrado, frustrado, muy frustrado, cada uno con una descripción de una línea |
La opción none importa: sin ella, una nota de agradecimiento acabaría forzada en uno de los equipos.
Una ejecución real
Le dimos a Claude estos cuatro tickets y el prompt de abajo. Claude leyó jev_playbook, fijó sus umbrales (dudoso significa un sí/no entre 0.15 y 0.85, o una confianza de 0.6 o menos) y luego hizo una llamada a jev_ask por ticket.
Usa las herramientas de Jev para hacer el triaje de estos tickets: urgencia (probabilidad de sí/no), equipo responsable (billing, technical, sales, none) y frustración en cuatro niveles. Dame una tabla y marca cada respuesta en la que Jev no estuviera seguro.
| Ticket | Urgente (P sí) | Equipo (confianza) | Frustración (0 a 3) |
|---|---|---|---|
| "My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting." | 0.88 | billing (1.00) | 3 |
| "Do you offer a discount for annual plans? Just curious." | 0.02 | sales (1.00) | 0 |
| "Die App stürzt bei jedem PDF-Upload ab, seit gestern Abend. Wir können nicht arbeiten!" | 0.90 | technical (1.00) | 3 |
| "Thanks for the great webinar last week :)" | 0.01 | none (1.00) | 0 |
Nada cayó en la franja de duda. Claude señaló que el ticket de los pagos, con 0.88, era el más cercano a ella, y propuso atender primero el informe de fallo en alemán y el problema de los pagos.
Cómo es la llamada
Esta es la llamada a jev_ask que Claude escribió para el primer ticket, sin editar:
{
"state": {
"ticket": {
"text": "Help! My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting."
}
},
"questions": {
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does `ticket.text` report a problem that blocks the customer's business right now and needs a same-day response?"
},
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle `ticket.text`?",
"criteria": {
"billing": "payments, payouts, refunds, invoices",
"technical": "bugs, crashes, outages, integrations",
"sales": "pricing, plans, discounts, new accounts",
"none": "no action needed or nothing above fits, e.g. thanks or praise"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer who wrote `ticket.text`?",
"criteria": [
"not frustrated: neutral, curious or happy",
"mildly frustrated: minor annoyance",
"frustrated: clear complaint, problem affecting them",
"very frustrated: distressed, urgent pleas, business blocked"
]
}
}
}
Las tres preguntas se ejecutan en paralelo sobre el mismo ticket, y el ticket se factura una sola vez.
Adáptalo a ti
- Obtén en lugar de pegar. Instala tu conector de helpdesk (Zendesk, Freshdesk, Help Scout y otros están en el catálogo) en el mismo servidor AnythingMCP y pide a Claude que "haga el triaje de los tickets abiertos de hoy con Jev".
- Usa tus propios equipos. Sustituye las opciones por tus colas y da a cada una una descripción de una línea de lo que le corresponde.
- Añade tus reglas como evidencia. Pon el plan o el SLA del cliente junto al ticket, por ejemplo
{"ticket": ..., "customer": {"plan": "enterprise"}}, y haz referencia a él en la pregunta. - Deja los dudosos a las personas. Pide a Claude que asigne solo las respuestas por encima de tu umbral y enumere el resto para revisión.
FAQ
¿Cuánto cuesta hacer el triaje de un ticket? Cada ticket de arriba fue una llamada a Jev de unos 500 tokens de entrada con tres preguntas, lo que con los $0.042 por millón de TypeSafe son unas dos milésimas de centavo. La salida es gratis.
¿Funciona con tickets en otros idiomas? Nuestro ticket en alemán se asignó correctamente con confianza total. Jev es más preciso en inglés, así que revisa los valores de confianza en otros idiomas.
¿Puede funcionar sin un chat? La receta está escrita para Claude, ChatGPT u otro cliente MCP. Cada llamada pasa por AnythingMCP y queda registrada, así que la misma herramienta también la puede llamar cualquier agente que hable MCP.
Guías relacionadas
- Servidor MCP de Jev: la visión general
- Conecta Jev a Claude
- Conecta Jev a ChatGPT
- Jev by TypeSafe en el marketplace
¿Te ha sido útil esta guía?
