🚀 OpsMCP — KI-gestützter Agent für Unternehmensabläufe

Ein KI-gestützter Agent für Unternehmensabläufe, der das Model Context Protocol (MCP) nutzt, um KI-Interaktionen in natürlicher Sprache sicher mit einer PostgreSQL-Datenbank zu verbinden.

📌 Überblick

OpsMCP ermöglicht es Benutzern, mit Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu interagieren, anstatt manuell SQL-Abfragen zu schreiben oder komplexe Admin-Panels zu durchsuchen.

Das System verbindet einen KI-Agenten über MCP-Tools mit einer PostgreSQL-Datenbank, sodass der Agent Informationen abrufen, Benutzer analysieren und autorisierte Datenbankoperationen durchführen kann.

Für sensible Schreiboperationen verlangt das System eine ausdrückliche Benutzerbestätigung, bevor die Datenbank geändert wird.

Related MCP server: Postgres MCP Server

🎯 Problem

Traditionelle interne Unternehmenssysteme erfordern oft, dass Benutzer:

• Mehrere administrative Dashboards durchsuchen

• Datenbankstrukturen verstehen

• SQL-Abfragen schreiben

• Wiederholte Operationen manuell durchführen

• Datenbankänderungen separat nachverfolgen

Dies erzeugt unnötige Komplexität für routinemäßige Unternehmensabläufe.

💡 Lösung

OpsMCP bietet eine Schnittstelle in natürlicher Sprache für Unternehmensabläufe.

Anstatt zu schreiben:

SELECT id, name, email, role
FROM users
ORDER BY id;

kann ein Benutzer einfach fragen:

„Zeig mir alle Benutzer."

Die KI bestimmt, welches MCP-Tool erforderlich ist, führt es aus, erhält das Ergebnis und wandelt es in eine benutzerfreundliche Antwort um.

🧠 So funktioniert es

                   ┌──────────────────────┐
                   │      Web Dashboard   │
                   └──────────┬───────────┘
                              │
                              ▼
                   ┌──────────────────────┐
                   │      AI Agent        │
                   │  Natural Language    │
                   └──────────┬───────────┘
                              │
                       MCP Tool Calling
                              │
                              ▼
                   ┌──────────────────────┐
                   │     MCP Server       │
                   │                      │
                   │ Tools • Resources    │
                   │ Prompts • Security   │
                   └──────────┬───────────┘
                              │
                              ▼
                   ┌──────────────────────┐
                   │     PostgreSQL       │
                   │      Database        │
                   └──────────────────────┘

✨ Hauptfunktionen

🤖 Datenbankoperationen in natürlicher Sprache

Benutzer können mit Unternehmensdaten in normaler Sprache interagieren.

Beispiele:

Show me all users.

Find user with ID 2.

Create a new user named Rahul with role developer.

Change Rahul's role to manager.

Analyze all users and tell me which role has the most users.

🔧 MCP-Tools

Das Projekt stellt Datenbankoperationen als MCP-Tools bereit.

Aktuelle Tools umfassen:

📚 MCP-Ressourcen

Das Projekt demonstriert außerdem MCP-Ressourcen zur Bereitstellung strukturierter Kontextinformationen für den KI-Agenten.

Beispiel:

company://info

Diese Ressource enthält Informationen über:

• Abteilungen

• Unternehmensrollen

• Organisationsstruktur

🧩 MCP-Prompts

Wiederverwendbare MCP-Prompts sind für strukturierte Operationen wie Benutzeranalysen enthalten.

Beispiel-Analyseworkflow:

1. Count total users
2. Group users by role
3. Identify unusual roles
4. Generate a summary

🔐 Sicherheit

Sicherheit ist ein wichtiger Bestandteil des Projekts.

API-Key-Authentifizierung

Der MCP-Server unterstützt die API-Key-Authentifizierung über HTTP-Autorisierungsheader.

Zwei Berechtigungsstufen sind implementiert:

READ_ONLY
READ_WRITE

Autorisierung

Leseoperationen können mit der Nur-Lese-Berechtigung durchgeführt werden.

Datenbankändernde Operationen erfordern:

READ_WRITE

Berechtigung.

⚠️ Bestätigung vor Schreiboperationen

Vor der Ausführung von Datenbankänderungen fragt der KI-Client den Benutzer um Bestätigung.

Beispiel:

⚠️ WRITE OPERATION REQUIRES CONFIRMATION

Tool      : update_user_role
Arguments : {
    "user_id": 2,
    "new_role": "manager"
}

Do you want to continue? (yes/no)

Die Datenbank wird erst nach ausdrücklicher Genehmigung geändert.

🛡️ Eingabevalidierung

Benutzereingaben werden vor Datenbankoperationen validiert.

Beispielsweise sind unterstützte Rollen:

developer
designer
product manager
manager

Ungültige Eingaben wie:

aestronuot

werden abgelehnt, anstatt in die Datenbank eingefügt zu werden.

📋 Audit-Protokollierung

Datenbankändernde Operationen werden in einem Audit-Protokoll aufgezeichnet.

Beispiel:

action          | tool_name        | status
----------------+------------------+---------
update_user_role| update_user_role  | SUCCESS

Dies bietet Rückverfolgbarkeit für sensible Operationen.

🗂️ Projektstruktur

OPSMCP-AI-AGENNT/
│
├── server/
│   ├── auth/
│   ├── database/
│   │   └── connection.py
│   │
│   ├── prompts/
│   │   └── user_analysis.py
│   │
│   ├── resources/
│   │   └── company.py
│   │
│   └── tools/
│       ├── audit.py
│       └── user_tools.py
│
├── static/
│   ├── app.js
│   └── style.css
│
├── templates/
│   └── index.html
│
├── ai_client.py
├── web_app.py
├── run_server.py
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md

🛠️ Technologie-Stack

Backend

• Python

• FastAPI

• Uvicorn

KI

• OpenAI-kompatible API

• Funktions-/Tool-Aufrufe

• Interaktion in natürlicher Sprache

Protokoll

• Model Context Protocol (MCP)

• Streamable HTTP-Transport

Datenbank

• PostgreSQL

• Psycopg

Frontend

• HTML

• CSS

• JavaScript

Sicherheit

• API-Key-Authentifizierung

• Lese-/Schreib-Autorisierung

• Bestätigungsbasierte Datenbankänderungen

• Eingabevalidierung

• Audit-Protokollierung

⚙️ Lokale Einrichtung

1. Repository klonen

git clone https://github.com/Ayushsharma109/OPSMCP-AI-AGENNT.git

cd OPSMCP-AI-AGENNT

2. Virtuelle Umgebung erstellen

Windows:

python -m venv .venv

Aktivieren:

.venv\Scripts\activate

3. Abhängigkeiten installieren

pip install -r requirements.txt

4. Umgebungsvariablen konfigurieren

Eine .env-Datei erstellen:

MCP_API_KEY=your_main_api_key
MCP_READONLY_KEY=your_readonly_api_key

OPENAI_API_KEY=your_api_key
OPENAI_BASE_URL=your_base_url
OPENAI_MODEL=your_model

DB_NAME=mcp_demo
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your_password
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432

Committe niemals .env oder API-Schlüssel auf GitHub.

5. PostgreSQL starten

Stelle sicher, dass PostgreSQL läuft und die erforderliche Datenbank/die erforderlichen Tabellen existieren.

6. MCP-Server starten

python run_server.py

Der MCP-Server läuft auf:

http://127.0.0.1:8000

7. Webanwendung starten

Öffne ein weiteres Terminal:

python web_app.py

Das Dashboard ist verfügbar unter:

http://127.0.0.1:8080

🧪 Beispiel-Workflow

Benutzer

Show me all users.

KI-Agent

Stellt fest, dass get_users erforderlich ist.

MCP

Führt aus:

get_users()

PostgreSQL

Gibt die Benutzerdatensätze zurück.

KI

Wandelt das Datenbankergebnis in eine Antwort in natürlicher Sprache um.

🔄 Workflow für Schreiboperationen

User Request
     ↓
AI Agent
     ↓
MCP Tool Selection
     ↓
Permission Check
     ↓
User Confirmation
     ↓
Input Validation
     ↓
PostgreSQL Update
     ↓
Audit Log
     ↓
AI Response

Dieses Design hilft, versehentliche Datenbankänderungen zu verhindern.

🏆 Hackathon-MVP

OpsMCP wurde als fokussiertes MVP entwickelt, das demonstriert, wie MCP verwendet werden kann, um KI-Agenten mit echten Unternehmensdaten und kontrollierten Backend-Operationen zu verbinden.

Das Projekt konzentriert sich auf:

• KI-Tool-Aufrufe

• MCP-Architektur

• Sichere Datenbankinteraktion

• Menschliche Bestätigung für Änderungen

• Auditierbarkeit

• Unternehmensabläufe in natürlicher Sprache

🚀 Zukünftige Verbesserungen

Mögliche zukünftige Verbesserungen umfassen:

• Rollenbasierter Dashboard-Zugriff

• Weitere Enterprise-MCP-Tools

• Erweiterte Analysen

• Multi-Datenbank-Unterstützung

• Bessere Visualisierung des Audit-Protokolls

• Deployment-fähige Authentifizierung

• Enterprise-SSO-Integration

• Granularere Berechtigungen

👨💻 Autor

Ayush Sharma

Entwickelt als Solo-Hackathon-Projekt, das Folgendes erforscht:

KI-Agenten + MCP + PostgreSQL + Sichere Tool-Ausführung

📄 Lizenz

Dieses Projekt ist in erster Linie als Hackathon- und Lernprojekt gedacht.