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Ichibu013

Agentic Swiggy MCP Server

by Ichibu013
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Python
Remote

エージェント型 Swiggy MCP サーバー

Python LangChain LangGraph FastMCP ChromaDB

フードデリバリーアシスタント（Swiggy など）を模した、高度にモジュール化された非決定的なエージェント型 Model Context Protocol (MCP) サーバーです。LangGraph、FastMCP、ChromaDB で構築されており、インテリジェントな ReAct エージェントを活用して、タスクの動的なルーティング、質問への回答、レコメンデーションの提供、そして Human-in-the-Loop (HITL) ワークフローによる安全なフード注文の実行を行います。

主な機能

  • 非決定的 ReAct エージェント: エージェントはハードコードされたワークフローなしに、会話コンテキストに基づいて使用するツールを動的に決定します。

  • Human-In-The-Loop (HITL): 注文処理は安全にインターセプトされます。エージェントは実際の取引を確定する前に、人間の承認を求めて実行を一時停止します。

  • マルチフォーマット RAG インジェスト: .json、.csv、.md、.txt、.pdf ファイルをユニバーサルに解析し、ローカルの ChromaDB ベクターストアに取り込む、分離されたインジェストパイプラインです。

  • コンテキストに基づくレコメンデーション: ユーザーの現在の地理的位置と時刻に基づいて動的に評価された、上位 3 件のフードアイテムを推奨します。

  • Model Context Protocol (MCP): エージェントの機能を標準化された MCP ツールとして公開し、最新の LLM クライアント（Claude Desktop など）から検出・利用可能にします。

  • 100% ローカル埋め込み: コスト不要でオフラインのベクター埋め込みを実現する、HuggingFace sentence-transformers の組み込みサポートを提供します。

Related MCP server: Food402

プロジェクト構造

swiggy_agent/
├── data/
│   ├── restaurants_menu.json        # Restaurant catalog & timings
│   ├── order_history.json           # Past & active order records
│   ├── food_reviews.csv             # Customer reviews & sentiment
│   └── platform_policies.md         # Packaging & late-night guidelines
├── src/
│   ├── ingestion.py                 # Multi-format universal data ingestor
│   ├── tools/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── order_tool.py            # Tool 1: Order Food (HITL sensitive)
│   │   ├── recommendation_tool.py   # Tool 2: Geo/Time Recommendations
│   │   ├── history_tool.py          # Tool 3: Order tracking & history
│   │   └── rag_tool.py              # Tool 4: Review retrieval RAG
│   ├── agent.py                     # Non-deterministic LangGraph agent + HITL
│   └── mcp_server.py                # FastMCP Server exposing tools
├── requirements.txt
├── .env                             # Environment variables (API Keys)
└── main.py                          # Entry point for interactive CLI testing

セットアップとインストール

1. 依存関係のインストール

Python 3.10 以上がインストールされていることを確認してください。必要なパッケージをインストールします:

pip install -r requirements.txt
# Alternatively, install manually:
pip install mcp langchain langchain-openai langchain-huggingface langchain-chroma langgraph chromadb sentence-transformers python-dotenv

2. 環境変数の設定

ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、LLM API キー（例: Google Gemini、OpenAI、Groq）を追加します:

# Example using Google Gemini (Recommended for free tier)
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

# Example using OpenAI (If applicable)
# OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

3. ベクターデータベースの初期化

エージェントを実行する前に、合成データを取り込んでローカルの ChromaDB ベクターストアを構築します:

python src/ingestion.py

使用方法

オプション 1: インタラクティブエージェントデモの実行

ターミナルで LangGraph エージェントと Human-in-the-Loop 注文ワークフローをテストします:

python main.py

*次のようなプロンプトを試してください: 「こんにちは、私は Koramangala にいる USR_500 です。時刻は 21:00 です。この辺りで何かおいしいものはありますか？ 人々の意見をレビューで確認して、評価が良ければ 1 人前を 5th Block に注文してください。」

オプション 2: MCP サーバーの起動

ツールを MCP 互換クライアント（Claude Desktop や外部アプリなど）に公開するには:

python src/mcp_server.py

ツールリファレンス

ツール名

説明

出力

order_food

フードの注文を行います。ユーザーからの "yes" 承認を必要とするグラフ割り込みをトリガーします。

JSON 確認

get_top_3_food

location と current_time に基づいて地元のレストランを評価し、最適なオプションを提案します。

JSON 配列

get_order_status_and_history

特定のユーザー ID のアクティブな注文データと過去の注文データを取得します。

JSON 辞書

query_food_reviews_and_policies

レビュー、メニュー、プラットフォームポリシーに対して RAG セマンティック検索を実行します。

Markdown テキスト

ライセンス

MIT ライセンス

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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