Alfred VoC Analysis MCP v0.1

Dieser MCP-Server wandelt Heum Alfred/DESK VoC facts in CX-Intelligenz um. Die Struktur ist ausdrücklich in Fact → Analysis → Synthesis aufgeteilt.

Architektur

• fact.py: FactRepository, das vom DB/API-Adapter zu implementieren ist; Fact speichert keine KI-Interpretation.

• analysis.py: Berechnet overview, issue intelligence, CX concern, emerging signal, trend driver und resolution effect deterministisch in Python.

• synthesis.py: Stellt detaillierte Report-, Executive-Brief- und Improvement-Planning-Signal-DTOs zusammen.

• server.py: FastMCP-Tool-Adapter. Der Analyse-Kern hängt nicht von MCP oder externen LLMs ab.

Das Eingabeschema bewahrt Quell-Erweiterungsfelder über FactRecord(extra="allow"). Es ändert nicht das tatsächliche DB-Schema, und Produktions-DB/API-Verbindungen werden über den FactRepository-Adapter hinzugefügt.

Related MCP server: NPS Chatbot MCP Server

MCP-Tools

• get_voc_overview

• analyze_issue_frequency, analyze_issue_severity, analyze_issue_persistence

• analyze_unresolved_issues, rerank_issue_priorities, compare_issue_portfolio

• analyze_customer_experience

• detect_emerging_signals

• analyze_voc_trends

• analyze_resolution_effect

• build_report_dataset, build_executive_brief, build_improvement_signals

Die Issue-Tools teilen sich bewusst eine gemeinsame Portfolio-Bewertung, sodass Frequency allein Priority Movement nicht widersprechen kann. Jedes Issue-Ergebnis liefert evidence, reason und confidence.

Ausführen

python -m venv .venv
pip install -e ".[dev]"
pytest
alfred-voc-analysis-mcp

v0.1 wird mit einem In-Memory-Referenzadapter ausgeliefert. Integrieren Sie den Dienst und rufen Sie configure_records auf, oder implementieren Sie FactRepository für die voc-management DB/API.

Kalibrierung

AnalysisConfig enthält Einstellungen zur Datensuffizienz und zum Beobachtungsfenster. Die Standardwerte sind konservative technische Standardwerte, keine Heum-Richtlinie. Es wird weder ein undurchsichtiger gewichteter Score noch eine feste Geschäftsregel “N건=High” verwendet.