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

Related MCP server: MCP Starter

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。

git clone <repository-url> cd <repository-name>

仮想環境を作成してアクティブ化します。

python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate

依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

.env.exampleに基づいて.envファイルを作成します。

cp .env.example .env

資格情報を使用して.envファイルを構成します。

# API Keys GLAMA_API_KEY=your_glama_api_key_here CURSOR_API_KEY=your_cursor_api_key_here # Database DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/customer_support_bot # API URLs GLAMA_API_URL=https://api.glama.ai/v1 # Security SECRET_KEY=your_secret_key_here # MCP Server Configuration SERVER_NAME="AI Customer Support Bot" SERVER_VERSION="1.0.0" API_PREFIX="/mcp" MAX_CONTEXT_RESULTS=5 # Rate Limiting RATE_LIMIT_REQUESTS=100 RATE_LIMIT_PERIOD=60 # Logging LOG_LEVEL=INFO

データベースを設定します。

# Create the database createdb customer_support_bot # Run migrations (if using Alembic) alembic upgrade head

サーバーの実行

サーバーを起動します。

python app.py

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

GET /

基本的なサーバー情報を返します。

2. MCPバージョン

GET /mcp/version

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

GET /mcp/capabilities

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

POST /mcp/process

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:

curl -X POST http://localhost:8000/mcp/process \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-MCP-Auth: your-auth-token" \ -H "X-MCP-Version: 1.0" \ -d '{ "query": "How do I reset my password?", "priority": "high", "mcp_version": "1.0" }'

5. バッチ処理

POST /mcp/batch

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:

curl -X POST http://localhost:8000/mcp/batch \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-MCP-Auth: your-auth-token" \ -H "X-MCP-Version: 1.0" \ -d '{ "queries": [ "How do I reset my password?", "What are your business hours?", "How do I contact support?" ], "mcp_version": "1.0" }'

6. 健康チェック

GET /mcp/health

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。

{ "code": "ERROR_CODE", "message": "Error description", "details": { "timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z", "additional_info": "value" } }

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

. ├── app.py # Main application file ├── database.py # Database configuration ├── middleware.py # Middleware (rate limiting, validation) ├── models.py # Database models ├── mcp_config.py # MCP-specific configuration ├── requirements.txt # Python dependencies └── .env # Environment variables

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。

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