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Admissions MCP Hub

by avivek-dwivedi
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

Admissions MCP Hub

Un servidor Model Context Protocol con gobernanza que expone capacidades de curso, grupo, tarifa, prospecto y devolución de llamada a dos aplicaciones de chat de IA independientes mediante un único contrato MCP.

Qué demuestra esto

  • Un servidor MCP, dos clientes independientes (estudiante + consejero) — sin integraciones duplicadas

  • Credenciales de BD, autenticación, auditoría y validación — todo centralizado en el servidor

  • Las operaciones de escritura requieren una puerta de confirmación (prepare → confirm) — un LLM no puede crear un prospecto por sí solo

  • Cada llamada a herramienta es auditada (actor, cliente, hash de args, resultado, latencia)

  • Una demo comparativa sin MCP muestra lo que perderías sin MCP

Arquitectura

Related MCP server: company-state-mcp

Inicio rápido

# 1. PostgreSQL
docker compose up -d postgres

# 2. Migrate + seed
uv sync
uv run alembic upgrade head
uv run python scripts/seed_demo.py

# 3. Start services (4 terminals)
uv run uvicorn services.mcp_server.app:asgi_app --port 8010
uv run uvicorn services.learner_host.api:app --port 8020
uv run uvicorn services.counsellor_host.api:app --port 8030
uv run streamlit run ui/app.py --server.port 8501

Abre http://localhost:8501 — dos pestañas de chat (Estudiante + Consejero).

Comparativa sin MCP: uv run streamlit run ui/no_mcp_demo.py --server.port 8502

Pruébalo

🎓 Asistente del Estudiante

Prompt

Qué ocurre

What courses do you have?

Enumera 4 cursos

Tell me about the agentic AI course

Fechas de grupo + presupuesto de matrícula + política

What is the admissions policy?

Devuelve el texto de la política

I'd like a callback

✅/❌ puerta de confirmación antes de crear el prospecto

🎧 Consola del Consejero

Prompt

Qué ocurre

What courses are available?

Enumera 4 cursos

Show me upcoming batches for agentic AI

3 grupos con plazas

Generate a fee quote for mlops

ID de presupuesto + total (INR)

List my leads

Muestra los prospectos asignados

Update stage for SCAI-XXXXXXXX to enrolled

✅/❌ puerta de confirmación

Consulta RUN_GUIDE.md para ver los prompts completos y las respuestas esperadas.

Arquitectura

Puerto

Servicio

Función

5433

PostgreSQL

Fuente de verdad (cursos, grupos, prospectos, auditoría)

8010

Servidor MCP

Herramientas (11) + Recursos (8) + Prompts (2), autenticación JWT, RBAC, auditoría

8020

Host del Estudiante

Aplicación LangGraph — JWT de estudiante, puerta de confirmación para escrituras

8030

Host del Consejero

Aplicación LangGraph — JWT de consejero, gestión de prospectos

8501

Interfaz Streamlit

Dos pestañas de chat (basadas en MCP)

8502

Demo sin MCP

Mismo flujo, BD directa — muestra lo que MCP protege

Stack: Python 3.11 · MCP SDK · LangGraph · FastAPI · SQLAlchemy 2 · PostgreSQL 16 · Pydantic v2 · Ollama (qwen3.5:2b) · Streamlit

Conceptos clave

Concepto

Dónde

Por qué importa

Puerta de confirmación

leads_prepare → leads_confirm_create

El LLM no puede crear un prospecto sin el ✅ de un humano

Idempotencia

IdempotencyRepository (hash de payload)

Los reintentos de red no crean duplicados

RBAC

mapa ROLE_TOOLS en _runner.py

El estudiante no puede ver los prospectos de otras personas

Auditoría

tabla ToolAuditEvent

Cada llamada queda registrada: quién, qué, resultado, latencia

Sin estado

IDs generados por el servidor (quote_id, lead_id)

Escalado horizontal sin sesiones

Estructura del proyecto

scai-mcp-admissions/
├── services/
│   ├── mcp_server/          # MCP server (tools, resources, prompts, auth, audit)
│   ├── learner_host/        # LangGraph learner app (port 8020)
│   └── counsellor_host/     # LangGraph counsellor app (port 8030)
├── ui/
│   ├── app.py               # Streamlit — 2 chat tabs (MCP)
│   └── no_mcp_demo.py       # Streamlit — no-MCP comparison (direct DB)
├── packages/
│   ├── contracts/           # Pydantic tool inputs/outputs + domain models
│   ├── shared/              # Config, LLM adapter, JWT tokens
│   └── observability/       # Structured logging, tracing
├── scripts/
│   ├── seed_demo.py         # Seed 4 courses, 4 batches, 4 fee plans, 3 policies
│   ├── issue_dev_token.py   # Issue dev JWTs for manual testing
│   └── run_demo_checks.py   # Smoke tests against running server
├── tests/                   # unit, contract, integration, security, e2e
├── migrations/              # Alembic migrations
├── data/demo_seed/          # Seed data + knowledge_base.json
├── mcp_concept.ipynb        # MCP concept notebook (what/why/how/scale/use cases)
├── mcp_flow_diagram.mmd     # Mermaid source for architecture diagram
├── mcp_flow_diagram.png     # Rendered architecture diagram
├── RUN_GUIDE.md             # Step-by-step run guide with test prompts
└── docker-compose.yml        # PostgreSQL 16

Pruebas

uv run pytest              # all tests
uv run pytest -m unit      # just unit tests
uv run pytest -m contract  # contract tests

Referencias

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

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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