Insurance Claims Assistant

TypeScriptとAnthropic Claude APIで構築された、自動車保険請求処理のためのMCPサーバーです。

これは、AXA FranceでGuidewire ClaimCenterに1年間携わった後に構築しました。そこでは、EDIブローカーフロー（506/508/509）を統合して、請求の自動開票と変更を行っていました。ここでのビジネスロジックは、そこで扱ったもの（エンティティ抽出、重大度トリアージ、ブローカー通知）を反映していますが、静的ルールの代わりにLLMを使用して実装されています。

その中核は、2つのモデルによる検証パイプラインです。高速なモデルが分類し、より強力なモデルがレビューして、何かを送信する前に覆すことができます。

機能

3つのツールが連鎖しています：

    ↓  analyze_claim_report
Structured ClaimData
    ↓  classify_claim_severity
Severity + judge verdict
    ↓  generate_broker_notification
Formal broker notification

Related MCP server: Claim Pilot MCP Server

判定者

分類は2つのモデルで実行されます。

Claude Haikuは構造化された請求を受け取り、重大度と信頼スコア、およびその推論を返します。次にClaude Sonnetは、Haikuの回答とともに同じ請求データを受け取り、判定を返します：

{
  "approved": false,
  "feedback": "Injuries confirmed in the report — AUTO_PROCESS is not applicable",
  "finalSeverity": "URGENT_ESCALATION"
}

SonnetはHaikuに再試行を求めません。直接上書きし、finalSeverityがパイプラインの下流で使用されます。判定者が常に最終決定権を持ちます。

このパターンがここにあり、より安価な場所にない理由：請求処理において、誤分類は表面的なエラーではありません。負傷を伴うURGENT_ESCALATIONの請求がAUTO_PROCESSにルーティングされると、誰かが支援を待つ時間が長くなります。Haikuはすべての請求で実行できるほど安価です。Sonnetはコストが高いですが、ゲートとして一度だけ実行されます。

analyze_claim_report

生の事故報告テキストを受け取り、構造化されたJSON（車両、当事者、損害、状況、目撃者）を返します。

Agent Skillパターンを使用しています。抽出プロンプトはツールにインライン化されるのではなく、独自のモジュール（skills/claim-extraction.skill.ts）にあります。

classify_claim_severity

請求をAUTO_PROCESS、REVIEW_NEEDED、またはURGENT_ESCALATIONとして分類します。

generate_broker_notification

重大度分類に基づいて必要なアクションを含む、ブローカー向けの正式な通知レターを生成します。

これはMCP進行通知（1/3、2/3、3/3）を送信し、クライアントがリアルタイムのステータスを表示できるようにします。

アーキテクチャ

├── index.ts                       MCP server, tool registration
├── tools/
│   ├── analyze-claim.ts
│   ├── classify-claim.ts
│   └── generate-notification.ts
├── skills/
│   └── claim-extraction.skill.ts  Reusable prompt template
├── judge/
│   └── classification-judge.ts    Sonnet validates Haiku
├── utils/
│   ├── anthropic-client.ts        Shared SDK instance + model config
│   ├── logger.ts                  stderr logging
│   └── progress.ts                Progress notification helper
└── types/
    └── claim.types.ts

説明に値するいくつかの決定

ログはstdoutではなくstderrに出力されます。

stdioトランスポートを使用するMCPサーバーは、JSON-RPCメッセージ用にstdoutを予約しています。迷子のconsole.logはプロトコルを破壊し、クライアントは接続を切断します。代わりにすべてをstderrにログ出力します。

判定者以外はすべてHaiku。

抽出、分類、通知生成はすべてHaikuで実行されます。Sonnetはバリデータとしてのみ実行されます。実際の請求量では、そのコスト差が重要です。

進行通知はオプションです。

sendProgressFnパラメータはオプションであり、進行更新をサポートしないクライアントでもツールが機能します。進行トークンを送信しなかったためにクライアントがクラッシュすることはありません。

入力検証にはZod。

MCP SDKはZodスキーマを使用して、ビジネスロジックが実行される前にサーバー境界でツール入力を検証します。また、型付きハンドラー引数も無料で提供します。

セットアップ

Node.js 18以上とAnthropic APIキーが必要です。

git clone https://github.com/youssefmkb/insurance-claims-assistant
cd insurance-claims-assistant
npm install
cp .env.example .env    # add your API key
npm run build

サーバーを実行：

node dist/index.js

MCP Inspectorでテスト：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

スクリーンショット

サーバーが公開するツール：

生の事故報告からのエンティティ抽出：

判定者の判定を含む分類：

ブローカー通知（右下に進行更新が表示されています）：

スタック

Node.js、TypeScript、@modelcontextprotocol/sdk v4、Anthropic SDK（Haiku + Sonnet）、Zod、stdioトランスポート。

V2のアイデア

これをさらに進めるなら追加したいもの：

• 実際のメール配信 — 現在、通知は生成されますが送信されません。SendGridやNodemailerを接続すればループが閉じます。

• 永続化 — 現在、請求はステートレスです。データベースがあれば、各呼び出しを個別に処理するのではなく、ライフサイクル全体で請求を追跡できます。

• MCPサンプリング — サーバーがAPIを直接呼び出すのではなく、クライアントのモデルに完了を要求できるようにします。

• リモートトランスポート — 現在はstdioのみです。Streamable HTTPがあればデプロイ可能になります。

著者

Youssef Mokhbi — github.com/youssefmkb · LinkedIn