Alfred VoC Analysis MCP v0.1

Heum Alfred/DESK VoCファクトをCXインテリジェンスに変換するMCPサーバーです。構造は明示的にFact → Analysis → Synthesisに分離されています。

Architecture

• fact.py: DB/APIアダプターが実装するFactRepository。FactにはAI解釈を保存しません。

• analysis.py: overview、issue intelligence、CX concern、emerging signal、trend driver、resolution effectをdeterministic Pythonで計算します。

• synthesis.py: 詳細Report、Executive Brief、改善Planning Signal DTOを組み合わせます。

• server.py: FastMCP toolアダプター。分析コアはMCPや外部LLMに依存しません。

入力スキーマはFactRecord(extra="allow")でsource拡張フィールドを保持します。実際のDBスキーマは変更せず、production DB/API接続はFactRepositoryアダプターで追加します。

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

Issueツールは意図的に1つのポートフォリオ評価を共有するため、Frequency単独でPriority Movementと矛盾することはありません。各Issue結果はevidence、reason、confidenceを返します。

Run

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

v0.1はインメモリ参照アダプターを搭載しています。サービスを組み込んでconfigure_recordsを呼び出すか、voc-management DB/API用にFactRepositoryを実装してください。

Calibration

AnalysisConfigにはデータ十分性と観測ウィンドウの設定が含まれます。デフォルトは保守的な技術的デフォルトであり、Heumポリシーではありません。不透明な加重スコアや固定の「N件=High」ビジネスルールは使用しません。