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# Resumo Diário GLPI - MVP
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Workflow N8N inicial para gerar um resumo diário de chamados usando dados simulados.
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## Subir o N8N com Docker
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1. Copie `.env.example` para `.env`.
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2. Edite `.env` e troque `N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD` e `N8N_ENCRYPTION_KEY`.
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3. Suba o container:
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```powershell
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docker compose up -d
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```
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4. Acesse:
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```text
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http://localhost:5678
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```
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5. Para parar:
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```powershell
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docker compose down
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```
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## Arquivo
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- `Resumo Diario GLPI - MVP.n8n.json`
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- `Resumo Diario GLPI - Real Slack.n8n.json`
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- `Resumo Diario GLPI - SQL Slack.n8n.json`
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- `Resumo Semanal GLPI - SQL Slack.n8n.json`
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- `sql/indicadores_diario_glpi.sql`
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- `sql/indicadores_semana_glpi.sql`
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## Workflow Recomendado
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Use este workflow para o relatório automatico correto:
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- `Resumo Diario GLPI - SQL Slack.n8n.json`
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Essa versão roda de segunda a sexta as 08:00 e escolhe o periodo automaticamente:
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- terca-feira: envia o relatorio da segunda-feira
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- quarta-feira: envia o relatorio da terca-feira
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- quinta-feira: envia o relatorio da quarta-feira
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- sexta-feira: envia o relatorio da quinta-feira
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- segunda-feira: envia o relatorio da semana anterior inteira, de segunda a domingo
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Essa versão usa a regra aprendida com a query semanal, aplicada ao periodo selecionado:
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- chamados abertos no periodo: `glpi_tickets.date` entre `data_inicio` e `data_fim`
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- chamados fechados no periodo: `glpi_tickets.closedate` entre `data_inicio` e `data_fim`
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- chamados fechados no periodo podem ter sido abertos em qualquer data anterior
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- filtro `is_deleted = false`
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- filtro de categorias pelas árvores `7`, `16`, `17` e `18` usando `ancestors_cache`
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### Como configurar o SQL automatico
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1. Importe `Resumo Diario GLPI - SQL Slack.n8n.json`.
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2. Configure a credencial MySQL no node `MySQL - Indicadores diario GLPI`.
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3. Configure a credencial de IA/OpenAI no node `Z IA Chat Model`.
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4. Abra `Config - Diario SQL` e preencha:
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- `data_alvo`: deixe vazio para o modo automatico ou use `2026-07-03` para teste manual de um dia especifico
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- `slack_webhook_url`
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- `openai_model`, padrão `gpt-5.5`
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5. Execute pelo `Manual Trigger` para testar.
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6. Ative o workflow para usar o `Schedule Trigger - Dias uteis 08h`.
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Se o agente de IA falhar, o workflow envia o resumo fallback sem IA com os números SQL.
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### Agente de IA
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O workflow usa os nodes nativos de IA do N8N:
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- `AI Agent - Coordenador GLPI`: melhora o texto do relatorio antes do Slack
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- `Z IA Chat Model`: chat model conectado ao agente pela entrada `Chat Model`
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O agente recebe o resumo tecnico gerado pelo SQL e deve apenas melhorar a comunicacao. Ele foi instruido a nao inventar numeros.
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## Workflow SQL Recomendado
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Para bater exatamente com os indicadores do GLPI, use:
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- `Resumo Semanal GLPI - SQL Slack.n8n.json`
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Essa versão consulta diretamente o banco MySQL/MariaDB do GLPI e executa a mesma lógica da query de referência:
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- abertos pela coluna `glpi_tickets.date`
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- fechados pela coluna `glpi_tickets.closedate`
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- filtro `is_deleted = false`
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- filtro de categorias pelas árvores `7`, `16`, `17` e `18` usando `ancestors_cache`
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Isso é diferente da API REST, que pode não trazer todos os chamados necessários para reproduzir o indicador semanal, principalmente porque chamados fechados na semana podem ter sido abertos em semanas anteriores.
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### Como configurar
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1. Importe `Resumo Semanal GLPI - SQL Slack.n8n.json`.
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2. Configure a credencial MySQL no node `MySQL - Indicadores semana GLPI`.
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3. Abra `Config - Slack e OpenAI` e preencha:
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- `slack_webhook_url`
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- `openai_api_key`
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- `openai_model`, padrão `gpt-5.5`
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4. Execute pelo `Manual Trigger`.
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Se a OpenAI falhar, o workflow envia um resumo fallback sem IA com os números da query.
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## Como usar
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1. No N8N, vá em `Workflows`.
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2. Clique em `Import from File`.
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3. Selecione `Resumo Diario GLPI - MVP.n8n.json`.
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4. Abra o node `OpenAI - Gerar resumo`.
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5. Selecione sua credencial da OpenAI.
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6. Execute o workflow pelo `Manual Trigger`.
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## Fluxo
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```text
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Manual Trigger
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↓
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Set - Dados simulados
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↓
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Code - Calcular indicadores
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↓
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OpenAI - Gerar resumo
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```
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## Próxima etapa
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Depois que o MVP estiver gerando o texto corretamente, substitua o node `Set - Dados simulados` pelos nodes HTTP Request do GLPI.
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## Workflow Real com GLPI e Slack
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Importe o arquivo:
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- `Resumo Diario GLPI - Real Slack.n8n.json`
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Depois da importação, abra o node `Config - GLPI e Slack` e preencha:
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- `glpi_url`: URL base do GLPI, exemplo `https://glpi.suaempresa.com.br`
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- `glpi_app_token`: App Token do GLPI
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- `glpi_user_token`: User Token do usuário de integração
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- `slack_webhook_url`: URL do Incoming Webhook do Slack
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- `range_tickets`: quantidade buscada na API, exemplo `0-999`
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- `page_size`: tamanho de cada pagina buscada no GLPI, padrao `1000`
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- `page_count`: quantidade de paginas por ordenacao, padrao `2`
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- `data_alvo`: data do relatório. Deixe vazio para usar o dia atual, ou informe uma data como `2026-07-03` ou `03/07/26`
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- `openai_api_key`: chave da OpenAI usada pelo node `OpenAI - Gerar resumo`
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- `openai_model`: modelo usado na OpenAI, padrão `gpt-5.5`
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O node `OpenAI - Gerar resumo` usa `HTTP Request` direto para `https://api.openai.com/v1/chat/completions`.
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O workflow busca tickets em paginas e combina duas ordenacoes:
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- `id DESC`, para capturar chamados abertos recentemente
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- `date_mod DESC`, para capturar chamados antigos que foram modificados, solucionados ou fechados recentemente
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Depois ele remove duplicados por `id` e filtra no N8N pela `data_alvo`. O cálculo separa:
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- chamados abertos na data, usando `date_creation`, `date` ou `data_abertura`
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- chamados fechados na data, usando `solvedate`, `closedate` ou `data_fechamento`
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- pendentes, usando o status atual do ticket filtrado
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Na base atual, o GLPI informou `1216` tickets. Por isso o padrão recomendado é `page_size=1000` e `page_count=2`, cobrindo `0-1999` por ordenação sem estourar o total. Se aumentar `page_count`, o GLPI pode retornar `ERROR_RANGE_EXCEED_TOTAL` para páginas acima do total existente.
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Execute pelo `Manual Trigger` primeiro. Depois que validar, troque por `Schedule Trigger`.
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Para gerar o relatório da sexta-feira `03/07/2026`, use no campo `data_alvo`:
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```text
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2026-07-03
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```
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### Criar Webhook no Slack
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1. Acesse `https://api.slack.com/apps`.
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2. Crie ou abra um app do Slack.
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3. Ative `Incoming Webhooks`.
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4. Crie um webhook para o canal desejado.
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5. Copie a URL para o campo `slack_webhook_url`.
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### Fluxo Real
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```text
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Manual Trigger
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↓
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Config - GLPI e Slack
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↓
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HTTP - GLPI initSession
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↓
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HTTP - GLPI buscar tickets
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↓
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Code - Filtrar chamados de hoje
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↓
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Code - Calcular indicadores
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↓
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OpenAI - Gerar resumo
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↓
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HTTP - Slack enviar mensagem
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↓
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HTTP - GLPI killSession
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```
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### Observação
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Os campos retornados pelo GLPI podem variar conforme versão e configuração. Se o node `Code - Filtrar chamados de hoje` retornar categoria ou cliente como ID em vez de nome, ajuste o mapeamento depois de ver o retorno real da API.
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### Erro Slack `400 - no_text`
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Se o node `HTTP - Slack enviar mensagem` retornar `400 - no_text`, o corpo da requisição foi enviado sem o campo `text`.
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No node `HTTP - Slack enviar mensagem`, configure:
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- `Method`: `POST`
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- `Send Body`: ativo
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- `Body Content Type`: `JSON`
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- `Specify Body`: `Using JSON`
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- `JSON Body`:
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```json
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{
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"text": "{{ $json.text }}"
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}
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```
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### Erro OpenAI `too many requests`
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Se o node `OpenAI - Gerar resumo` retornar `The service is receiving too many requests from you`, a OpenAI respondeu com limite de uso/rate limit.
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Verifique:
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- Se a chave `openai_api_key` está correta
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- Se a conta OpenAI tem crédito/billing ativo
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- Se houve muitas execuções seguidas em pouco tempo
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- Se o modelo `gpt-4o-mini` está disponível para a chave usada
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O workflow importável já está configurado com retry:
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- 3 tentativas
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- 30 segundos entre tentativas
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- limite de resposta de 700 tokens
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Se a OpenAI continuar falhando, o workflow continua a execução e envia ao Slack um resumo técnico gerado pelo node `Code - Preparar mensagem Slack`, sem IA.
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