Genai Sales Insights Agent

🚀 GenAI Sales Insights Agent + MCP Dataset Preview Server

このプロジェクトは、2つの部分から成るGenAIエンジニアリングプロジェクトで、以下の機能を実証しています。

1. LLMを搭載したインサイトエージェント：Python、Pandas、OpenAIモデルを使用して金融販売データを分析し、完全に整形されたHTMLビジネスレポートを生成します。
2. 最小限のMCP（Model Context Protocol）サーバー：Node.jsで実装され、データセットをエージェントベースのワークフロー用の呼び出し可能なツール（dataset_preview）として公開します。

📋 概要

このリポジトリには以下のものが含まれています。

1. AIインサイトエージェント (Python)

以下のパイプラインを持つエージェントです。

• 構造化された販売データを読み込む
• Pandasを使用して定量分析を行う
• 主要な指標をまとめた要約を作成する
• 要約をLLMに送信する
• 構造化されたHTMLインサイトを受信する
• きれいにスタイル付けされたレポートプレビューを生成する

2. MCPサーバー (Node.js)

単一のツール（dataset_preview）を公開する軽量なModel Context Protocolサーバーです。

このツールは以下のことができます。

• Pythonプロジェクトと同じ販売CSVを読み込む
• 最初の8行をテキスト形式で返す
• AIエージェントがデータセットを分析する前に「調査」できるようにする

📐 アーキテクチャの理由

企業では、LLMに直接ファイルシステムへのアクセスを許可することはまれです。代わりに、以下に依存しています。

• ツールベースのアクセス
• 厳格なインターフェース
• 監査可能なデータフロー
• 推論層とデータ層の分離

このプロジェクトはこのパターンに従っています。

Pythonエージェント: 推論層

分析を行い、要約を生成し、HTMLインサイトを作成します。

MCPサーバー: データアクセス層

ツールを通じて、構造化された制限付きのデータセットへのアクセスを提供します。

📁 リポジトリ構造

genai-sales-insights-agent/ │ ├── ai_insights_agent/ │ ├── data/ │ │ └── sales_sample.csv │ ├── sales_insights_agent.py │ ├── sales_insights_report.html │ ├── requirements.txt │ └── .env (無視される) │ └── mcp_insights_server/ ├── index.mjs ├── package.json └── package-lock.json

💻 AIインサイトエージェント (Python)

動作原理

1. データの読み込み
   スクリプトは金融販売データ（地域、製品、収益、コスト、販売数量）を読み込み、解析します。

2. Pandasによる要約の生成
   エージェントは以下を計算します。

   • 統計的な要約
   • 利益計算
   • 地域別の収益/利益
   • 製品別の収益/利益

3. LLMへのプロンプトの送信
   要約は、HTMLのみを出力するという厳格な指示とともにOpenAIモデル（gpt-4o-mini）に渡されます。

4. HTMLレポートの生成
   返されたHTMLフラグメントは、スタイル付きのテンプレートに挿入されます。
   最終的なファイルはsales_insights_report.htmlとなります。

これにより、内部の分析チームが生成するような、きれいで読みやすいダッシュボードのようなインサイトページが生成されます。

💻 MCPサーバー (Node.js)

MCP（Model Context Protocol）は、LLMベースのエージェントが標準インターフェースを通じてツールを呼び出すことを可能にします。

これは、内部のGenAIエージェントがデータセットをコンテキストとして使用する前に安全に調査できる方法をシミュレートすることを目的としています。

このプロジェクトは、そのようなツールの最もシンプルな動作バージョンを実証しています。

🚀 プロジェクトの実行方法

1. Pythonインサイトエージェントの実行

pip install -r requirements.txt

.envファイルを作成します。

OPENAI_API_KEY=your_key_here

スクリプトを実行します。

python sales_insights_agent.py

出力結果:

• HTMLインサイトがコンソールに表示される
• sales_insights_report.htmlが生成される

注意:

• サンプル出力ファイルはリポジトリに含まれています

2. MCPサーバーの実行

cd mcp_insights_server
npm install
npm start

dataset_previewツールを使用可能にした最小限のMCPサーバーがSTDIO上で起動します。

👤 作者

Rawan Morshed