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。

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。

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

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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