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PraneethGoud04

ParcelPilot MCP Server

by PraneethGoud04
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Remote

📦 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: Enterprise MCP Gateway

🏗️ 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。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

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