AIカスタマーサポートボット - MCPサーバー
Cursor AI と Glama.ai の統合を使用して AI を活用した顧客サポートを提供する Model Context Protocol (MCP) サーバー。
特徴
- Glama.aiからのリアルタイムコンテキスト取得
- Cursor AI による AI を活用した応答生成
- バッチ処理のサポート
- 優先キューイング
- レート制限
- ユーザーインタラクションの追跡
- 健康モニタリング
- MCPプロトコル準拠
前提条件
- Python 3.8以上
- PostgreSQLデータベース
- Glama.ai APIキー
- カーソルAI APIキー
インストール
- リポジトリをクローンします。
- 仮想環境を作成してアクティブ化します。
- 依存関係をインストールします:
.env.example
に基づいて.env
ファイルを作成します。
- 資格情報を使用して
.env
ファイルを構成します。
- データベースを設定します。
サーバーの実行
サーバーを起動します。
サーバーはhttp://localhost:8000
で利用可能になります。
APIエンドポイント
1. ルートエンドポイント
基本的なサーバー情報を返します。
2. MCPバージョン
サポートされている MCP プロトコル バージョンを返します。
3. 機能
サーバーの機能とサポートされている機能を返します。
4. プロセスリクエスト
コンテキストを使用して単一のクエリを処理します。
リクエストの例:
5. バッチ処理
1 回のリクエストで複数のクエリを処理します。
リクエストの例:
6. 健康チェック
サーバーの健全性とサービスの状態を確認します。
レート制限
サーバーは、次のデフォルトでレート制限を実装します。
- 60秒あたり100リクエスト
- レート制限情報はヘルスチェックエンドポイントに含まれています
- レート制限超過応答にはリセット時間が含まれます
エラー処理
サーバーは次の形式で構造化されたエラー応答を返します。
一般的なエラーコード:
RATE_LIMIT_EXCEEDED
: レート制限を超えましたUNSUPPORTED_MCP_VERSION
: サポートされていないMCPバージョンPROCESSING_ERROR
: リクエスト処理エラーCONTEXT_FETCH_ERROR
: Glama.ai からコンテキストを取得中にエラーが発生しましたBATCH_PROCESSING_ERROR
: バッチリクエストの処理中にエラーが発生しました
発達
プロジェクト構造
新機能の追加
- 新しい設定オプションで
mcp_config.py
を更新します - 必要に応じて
models.py
に新しいモデルを追加します。 app.py
に新しいエンドポイントを作成する- 新しい機能を反映するために機能エンドポイントを更新します
安全
- すべてのMCPエンドポイントは
X-MCP-Auth
ヘッダーによる認証を必要とする - 不正使用を防ぐためにレート制限が実装されています
- データベースの資格情報は安全に保管する必要がある
- APIキーはバージョン管理にコミットしてはならない
監視
サーバーは監視用のヘルスチェック エンドポイントを提供します。
- サービスステータス
- レート制限の使用
- コネクテッドサービス
- 処理時間
貢献
- リポジトリをフォークする
- 機能ブランチを作成する
- 変更をコミットする
- ブランチにプッシュする
- プルリクエストを作成する
認証バッジ
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
サポート
サポートについては、リポジトリに問題を作成するか、開発チームにお問い合わせください。
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Cursor AI と Glama.ai の統合を使用して AI を活用した顧客サポートを提供する Model Context Protocol (MCP) サーバー。
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