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PraneethGoud04

ParcelPilot MCP Server

by PraneethGoud04
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Remote

📦 ParcelPilot AI

基于 LangGraph、MCP、Agentic RAG 和 Streamlit 构建的智能客户支持运营智能体。

ParcelPilot AI 可以检索客户/账户/订单/工单信息，通过混合检索回答政策类问题，应用客户专属协议，并在状态改变操作执行前强制要求确认。

✨ 功能特性

  • 基于 LangGraph 的智能体编排

  • 基于 Streamable HTTP 的远程 FastMCP 服务器

  • 9 个面向客户支持运营的 MCP 工具

  • 使用 Chroma + BM25 的混合式 Agentic RAG

  • 客户专属协议检索

  • 来源权威性与文档优先级处理

  • 支持账户、订单和工单的结构化 Excel 数据

  • 模拟的基于角色的访问控制

  • 对升级和后续动作进行的人机协同确认

  • 用于与智能体互动的 Streamlit 界面

Related MCP server: Enterprise MCP Gateway

🏗️ 架构

                    ┌─────────────────────┐
                    │   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 工具

MCP 服务器提供以下工具：

  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

改变状态的操作在执行前需要经过一个确认步骤。

📚 Agentic RAG

检索流水线结合了以下内容：

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

文档优先级：

  1. 当前已签署的客户协议

  2. 当前有效的 ParcelPilot 政策/标准操作流程（SOP）

  3. 其他有效文档

已废弃文档具有较低优先级，不应覆盖当前有效来源。

📁 项目结构

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

⚙️ 设置

1. 克隆仓库

git clone <YOUR_GITHUB_REPOSITORY_URL>
cd ParcelPilot

2. 安装依赖

本项目使用 pyproject.toml。

使用 uv：

uv sync

或者，在你喜欢的 Python 环境中安装所需的依赖包。

3. 创建 .env

在项目根目录下创建 .env 文件：

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

对于 Streamlit 客户端，设置 MCP URL：

PARCELPILOT_MCP_URL=http://127.0.0.1:8000/mcp

请不要将 .env 文件或 API 密钥提交到 GitHub。

▶️ 运行 MCP 服务器

先启动 MCP 服务器：

uv run python mcp_server.py

服务器运行于：

http://127.0.0.1:8000/mcp

你应该会在终端中看到 ParcelPilot MCP 服务器的启动信息。

▶️ 运行 Streamlit

在另一个终端中：

uv run streamlit run app.py

打开终端中显示的 Streamlit 地址，通常是：

http://localhost:8501

🔐 原型访问控制

本提交包含模拟的已认证用户上下文，用于演示授权行为。

支持的原型用户包括：

support_agent
customer_acct_002
customer_acct_003
admin

服务器通过 PARCELPILOT_USER 来选择当前的原型用户。

在生产系统中，这部分将替换为真实的认证与授权机制，例如身份提供商签发的令牌、租户/账户声明以及服务端权限检查。

🧑💼 人工参与环节（Human-in-the-Loop）

对于改变状态的操作，智能体会先准备该操作。

例如：

User
  ↓
prepare_escalation
  ↓
Preview
  ↓
Explicit confirmation
  ↓
execute_escalation

该原型在执行过程中不会修改持久化的运营数据。

🧪 示例查询

可在 Streamlit 应用中尝试以下查询：

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.

在升级（escalation）示例中，智能体应准备升级内容，并在执行前请求确认。

🎯 产品决策

该方案着重在降低客服人员工作量的同时，保持运营操作的可控性。

关键决策：

  • 使用 MCP 将智能体与运营工具分离。

  • 将检索能力保留在 MCP 服务器内部，而不是在 UI 中重复实现。

  • 将结构化数据检索与文档检索结合起来。

  • 客户协议高于通用政策的优先级。

  • 要求对执行状态变更的操作进行明确确认。

  • 在工具层实施权限检查，而不是仅依赖 UI。

🚀 未来改进

如果继续开发，我会优先考虑以下方面：

  1. 生产环境的认证与多租户隔离

  2. 为所有工具调用和操作持久化审计日志

  3. 通过链路 API 进行真实的工单/订单更新

  4. 强化检索评估与自动化 RAG 测试

  5. 对延迟、工具故障及答案质量的可观测性

  6. 面向高风险操作的审批流程

  7. 支持分析与客户风险检测

📊 成功指标

一个主要的产品指标是：

每张工单的支持解决时间

目标是降低平均解决时间，同时保持高准确性，并防止未经授权或错误的运营操作。

📌 提交

演示视频

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

作为 ParcelPilot 评估原型构建。

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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