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ParcelPilot MCP Server

📦 ParcelPilot AI

LangGraph、MCP、Agentic RAG、Streamlit で構築されたインテリジェントなカスタマーサポート運用エージェント。

ParcelPilot AI は、顧客・アカウント・注文・チケット情報の取得、ハイブリッド検索によるポリシー関連の質問への回答、顧客固有の契約条件の適用、および状態を変更する操作前の確認の強制を行うことができます。

✨ 特徴

  • LangGraph ベースのエージェントオーケストレーション

  • Streamable HTTP 経由のリモート FastMCP サーバー

  • カスタマーサポート運用のための 9 つの MCP ツール

  • Chroma + BM25 を使用したハイブリッド Agentic RAG

  • 顧客固有の契約条件の取得

  • ソースの信頼性とドキュメントの優先順位の処理

  • アカウント、注文、チケットの構造化 Excel データ

  • モックのロールベースアクセス制御

  • エスカレーションとフォローアップのためのヒューマンインザループ確認

  • エージェントと対話するための Streamlit インターフェース

Related MCP server: mcp-server-salesforce

🏗️ アーキテクチャ

                    ┌─────────────────────┐
                    │   Streamlit App     │
                    │      app.py         │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
                               │ MCP / HTTP
                               ▼
                    ┌─────────────────────┐
                    │   FastMCP Server     │
                    │   mcp_server.py      │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
              ┌────────────────┼────────────────┐
              │                │                │
              ▼                ▼                ▼
       Structured Data    Agentic RAG       Security
       Excel workbook    Chroma + BM25     Access checks
              │                │
              └────────────────┼────────────────┘
                               ▼
                    Grounded Tool Results
                               │
                               ▼
                         LangGraph Agent
                               │
                               ▼
                         Final Response

🔧 MCP ツール

MCP サーバーは以下を公開します:

  1. get_account

  2. get_order

  3. get_ticket

  4. search_knowledge

  5. search_customer_agreement

  6. calculate_service_credit

  7. prepare_escalation

  8. execute_escalation

  9. create_followup

状態を変更する操作は、実行前に確認ステップを使用します。

📚 Agentic RAG

検索パイプラインは以下を組み合わせます。

User Query
    ↓
Chroma Semantic Retrieval
    +
BM25 Keyword Retrieval
    ↓
Source Authority
    ↓
Customer-Aware Ranking
    ↓
Conflict / Precedence Handling
    ↓
Grounded Evidence
    ↓
LLM Answer

ドキュメントの優先順位:

  1. 現在有効な顧客契約書

  2. 現在の ParcelPilot ポリシーと SOP マニュアル

  3. その他の有効なドキュメント

廃止されたドキュメントは信頼性が低いものとして扱われ、現在のソースを覆すべきではありません。

📁 プロジェクト構成

ParcelPilot/
│
├── app.py
├── mcp_server.py
├── PARCELPILOT.ipynb
├── ParcelPilot_Assessment_Data.xlsx
│
├── 01_Support_Policy_v3_CURRENT.pdf
├── 02_Support_Policy_v2_DEPRECATED.pdf
├── 03_Cancellation_and_Service_Credit_SOP_v4.pdf
├── 04_Product_Operations_Guide_and_Known_Issues.pdf
├── 05_Northstar_Logistics_Enterprise_Agreement.pdf
├── 06_LumenWorks_Service_Agreement.pdf
│
├── pyproject.toml
└── README.md

⚙️ セットアップ

1. リポジトリのクローン

git clone <YOUR_GITHUB_REPOSITORY_URL>
cd ParcelPilot

2. 依存パッケージのインストール

このプロジェクトは pyproject.toml を使用します。

uv を使用する場合:

uv sync

または、お好みの Python 環境で必要なパッケージをインストールしてください。

3. .env ファイルを作成

プロジェクトルートに .env ファイルを作成します:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PARCELPILOT_USER=support_agent
MCP_HOST=0.0.0.0
MCP_PORT=8000

Streamlit クライアント用に MCP URL を設定します:

PARCELPILOT_MCP_URL=http://127.0.0.1:8000/mcp

.env ファイルや API キーを GitHub にコミットしないでください。

▶️ MCP サーバーの実行

最初に MCP サーバーを起動します:

uv run python mcp_server.py

サーバーは次の場所で実行されます:

http://127.0.0.1:8000/mcp

ターミナルに ParcelPilot MCP サーバーの起動情報が表示されます。

▶️ Streamlit の実行

別のターミナルで:

uv run streamlit run app.py

ターミナルに表示される Streamlit の URL を開きます。通常は次のとおりです:

http://localhost:8501

🔐 プロトタイプのアクセス制御

この提出物には、認証機能の動作を示すためのモック認証済みユーザーコンテキストが含まれています。

サポートされているプロトタイプユーザーは次のとおりです:

support_agent
customer_acct_002
customer_acct_003
admin

サーバーは PARCELPILOT_USER を使用して現在のプロトタイプユーザーを選択します。

本番システムでは、これは ID プロバイダーが発行したトークン、テナント/アカウントクレーム、サーバー側の権限チェックなどの実際の認証・認可に置き換えられます。

🧑💼 ヒューマンインザループ

状態を変更するアクションに対しては、エージェントはまず操作を準備します。

例:

User
  ↓
prepare_escalation
  ↓
Preview
  ↓
Explicit confirmation
  ↓
execute_escalation

プロトタイプは、実行中に永続的な運用データを変更しません。

🧪 サンプルクエリ

Streamlit アプリケーションで以下を試してください:

What is the current status of ORD-1001?

Show me the account details for ACCT-001.

What is the cancellation fee for a BOOKED shipment?

Can Northstar Logistics cancel a BOOKED shipment without a fee?

What is Northstar Logistics' P1 response target?

What are the failed-pickup service-credit rules for LumenWorks?

What is the current Enterprise P1 response target?

Escalate ticket TKT-501 because the customer needs urgent assistance.

エスカレーションの例では、エージェントはエスカレーションを準備し、実行前に確認を要求する必要があります。

🎯 製品上の決定

このソリューションは、運用アクションを制御したまま、サポートエージェントの作業負担を軽減することに重点を置いています。

主な決定事項:

  • MCP を使用してエージェントを運用ツールから分離する。

  • UI 側で複製するのではなく、MCP サーバー内に検索機能を保持する。

  • 構造化データとドキュメントの検索を組み合わせる。

  • 一般的なポリシーよりも顧客契約書に高い権限を与える。

  • 状態を変更するアクションには明示的な確認を要求する。

  • UI のみに頼るのではなく、ツールレイヤーでの認可チェックを含める。

🚀 今後の改善点

開発を継続する場合の優先事項:

  1. 本番認証とテナント分離の実装

  2. すべてのツール呼び出しとアクションに対する永続的な監査ログ

  3. 本番 API を介したダミー/未実装のチケット・注文更新

  4. 検索評価の向上(特にハイブリッドRAGの精度評価)と自動化された RAG テスト

  5. レイテンシー、ツール障害、回答品質に関するオブザーバビリティ

  6. 影響の大きいアクションに対する承認ワークフロー

  7. サポート分析(サポート)と顧客リスクの検知

📊 成功指標

主要な製品指標は次のとおりです:

チケットあたりのサポート解決時間

平均的な解決時間を短縮しつつ、高い正確性を維持し、権限のない操作や不正な操作を防ぐことを目指します。

📌 提出

デモビデオ

https://drive.google.com/file/d/1gTZlT4bx4oSflD68SWqcN6-uHPtcaT8l/view?usp=sharing


ParcelPilot 評価プロトタイプとして作成されました。

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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

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