Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
avivek-dwivedi

Admissions MCP Hub

by avivek-dwivedi
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

Admissions MCP Hub

Управляемый сервер Model Context Protocol, который предоставляет возможности работы с курсами, партиями, оплатой, лидами и обратными звонками двум независимым AI-чат-приложениям через единый контракт MCP.

Что это доказывает

  • Один MCP-сервер, два независимых клиента (учащийся + консультант) — без дублирующихся интеграций

  • Учётные данные БД, аутентификация, аудит, валидация — всё централизовано на сервере

  • Записи требуют шлюза подтверждения (prepare → confirm) — LLM не может создать лид в одиночку

  • Каждый вызов инструмента аудируется (исполнитель, клиент, хэш аргументов, результат, задержка)

  • Демонстрация сравнения без MCP показывает, что вы потеряете без MCP

Architecture

Related MCP server: company-state-mcp

Быстрый старт

# 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

Откройте http://localhost:8501 — две вкладки чата (Learner + Counsellor).

Сравнение без MCP: uv run streamlit run ui/no_mcp_demo.py --server.port 8502

Попробуйте

🎓 Learner Assistant

Промпт

Что происходит

What courses do you have?

Перечисляет 4 курса

Tell me about the agentic AI course

Даты партий + расчёт стоимости + политика

What is the admissions policy?

Возвращает текст политики

I'd like a callback

✅/❌ шлюз подтверждения перед созданием лида

🎧 Counsellor Console

Промпт

Что происходит

What courses are available?

Перечисляет 4 курса

Show me upcoming batches for agentic AI

3 партии с местами

Generate a fee quote for mlops

ID расчёта + итог (INR)

List my leads

Показывает назначенные лиды

Update stage for SCAI-XXXXXXXX to enrolled

✅/❌ шлюз подтверждения

См. RUN_GUIDE.md с полными промптами и ожидаемыми ответами.

Архитектура

Порт

Сервис

Роль

5433

PostgreSQL

Источник истины (курсы, партии, лиды, аудит)

8010

MCP Server

Инструменты (11) + Ресурсы (8) + Промпты (2), JWT-аутентификация, RBAC, аудит

8020

Learner Host

Приложение LangGraph — JWT учащегося, шлюз подтверждения для записи

8030

Counsellor Host

Приложение LangGraph — JWT консультанта, управление лидами

8501

Streamlit UI

Две вкладки чата (на основе MCP)

8502

No-MCP Demo

Тот же процесс, прямой доступ к БД — показывает, от чего защищает MCP

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

Ключевые концепции

Концепция

Где

Почему это важно

Шлюз подтверждения

leads_prepare → leads_confirm_create

LLM не может создать лид без человека ✅

Идемпотентность

IdempotencyRepository (хэш полезной нагрузки)

Сетевые повторы не создают дубликатов

RBAC

карта ROLE_TOOLS в _runner.py

Учащийся не может видеть чужие лиды

Аудит

таблица ToolAuditEvent

Каждый вызов логируется: кто, что, результат, задержка

Отсутствие состояния

Выдаваемые сервером ID (quote_id, lead_id)

Горизонтальное масштабирование без сессий

Структура проекта

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

Тесты

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

Ссылки

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

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • SchoolBridge

    NSK-394
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that enables AI agents to safely query and act on school data (attendance, fees, student records) with strict role-based access control and a two-step write approval flow.
    -

  • company-state-mcp

    kcole16
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Single source of truth and control for agent-operated companies, managing business state with deterministic policy enforcement, seat identity, and hash-chained audit trail.
    -

  • enterprise-agent-lab

    isaac-dev-ai
    F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables controlled AI-agent access to enterprise-shaped tools with a deny-by-default gated write path, human approval, dry-run execution, and append-only audit logging.
    1
    -

  • Nexus MCP Enterprise Gateway

    JayNabasu
    A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables secure enterprise integration by bridging SQL, financial, SCADA, and document backends to LLM agents with RBAC, DLP redaction, human-in-the-loop approvals, and OpenTelemetry tracing.
    MIT