Agentic Ai MCP Feature Management

🚀 エージェンティックAI MCP機能管理: インテリジェントチケット自動化

AIを活用したオペレーション自動化により、自然言語のサポートリクエストを理解し、独立したMCPサーバーを通じて機能管理オペレーションを自動実行します。

🚀 クイックスタート

前提条件

python --version  # 3.9+
pip install -r requirements.txt

実行例

# 自然言語のチケットを処理する
python lambda_handler/handler.py --input sample_data/jira_webhooks/natural_language.json

# 異なる表現で実行する
python lambda_handler/handler.py --input sample_data/jira_webhooks/multi_request.json

# 20以上のすべてのサンプルを表示する
ls sample_data/jira_webhooks/

テストの実行

# すべてのテスト (100%カバレッジ)
pytest tests/ -v --cov

# AI統合テストのみ
pytest tests/test_bedrock_extraction.py -v

# セキュリティテストのみ
pytest tests/test_security/ -v

✨ 主な機能

1. 自然言語理解 (AI搭載)

様々な表現に対応:

# 以下のすべてが動作します:
"Check premium for account abc123"
"Can you verify if abc123 has premium enabled?"
"Please confirm premium status for account abc123"
"Is premium active for abc123?"
"Status check: premium feature for abc123"
# ... 20以上のバリエーションが含まれています

2. エンタープライズセキュリティ

• ✅ プロンプトインジェクション検出 - 50以上の攻撃パターン検出
• ✅ 入力サニタイズ - 許可文字リスト、長さ制限
• ✅ 出力検証 - AIが期待される構造を返すことを保証
• ✅ レート制限 - トークンバケットアルゴリズム
• ✅ 監査ログ - 完全なリクエスト/レスポンス追跡
• ✅ 許可リスト検証 - 承認されたアクション/機能のみ

3. スタンドアロンMCPサーバー

チームメンバーが再利用可能:

from mcp_server import MCPServer

# 任意のチームメンバーが使用できます
mcp = MCPServer()
result = mcp.execute_tool(
    tool_name='check_status',
    parameters={'account_ids': ['abc123'], 'features': ['premium']}
)

4. 複数リクエストサポート

1つのチケットで複数のリクエストを処理:

"Check premium for abc123 | 
 Enable mobile_access for xyz, def | 
 Check all features for ghi789"

→ 3つのリクエストを独立して処理
→ 結合された結果を返す

🏗️ アーキテクチャ

Jira Webhook
    ↓
AWS Lambda (エントリーポイント)
    ↓
セキュリティ検証 ←─── [プロンプトインジェクション検出]
    ↓                    [入力サニタイズ]
    ↓                    [レート制限]
AWS Bedrock (Claude 3 Haiku)
    ↓
抽出: アクション, アカウントID, 機能
    ↓
MCPサーバー (スタンドアロン) ←─── [チームで再利用可能]
    ↓
ツール: ステータスチェック, 機能有効化, 機能無効化
    ↓
APIクライアント (モック)
    ↓
レスポンス → Jiraコメント

📚 ドキュメント

概要

このプロジェクトは、本番環境向けのAI搭載自動化を実証しています。

• 自然言語理解 - 厳格な形式は必要ありません
• エンタープライズセキュリティ - プロンプトインジェクション検出と検証
• スタンドアロンMCPサーバー - チーム全体で再利用可能
• 100%テストカバレッジ - 本番環境での信頼性
• 無料のPOC - モックされた統合、本番環境用に設定可能

実世界のユースケース

従来のアプローチ:

サポートチケット: "Request: [CHECK] clinid: [abc123] feature: [PREMIUM]"
                 ↑ 厳格な形式が必要

AI搭載のアプローチ:

サポートチケット: "Can you check if premium features are enabled for account abc123?"
                 ↑ 自然言語 - AIが意図を理解する

🔧 技術詳細

AI統合 (AWS Bedrock)

POC用にモックされていますが、本番環境でも使用可能:

class BedrockClient:
    def __init__(self):
        self.mock_mode = True  # 本番環境ではFalseに設定
        self.model_id = 'anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0'
        
        # 本番環境用の設定 (すぐに使用できます):
        self.region = os.getenv('AWS_REGION', 'us-east-1')
        # AWS資格情報を追加し、mock_modeを切り替えるだけ

プロンプトエンジニアリング:

prompt = f"""
You are a support ticket automation system.
Extract structured information from user requests.

Request: {description}

Extract for EACH request:
1. action: ["check_status", "enable_features", "disable_features"]
2. account_ids: list of identifiers
3. features: list of feature names

Return ONLY valid JSON array.
"""

セキュリティレイヤー

入力 → 長さチェック → 文字検証 → インジェクション検出 → 
        レート制限 → Bedrock呼び出し → 出力検証 → 
        許可リストチェック → 実行

MCPサーバーパターン

関数呼び出しに対応:

tools = [
    {
        "name": "check_status",
        "description": "Check feature status for accounts",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "account_ids": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
                "features": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
            }
        }
    }
]

📊 ビジネスインパクト

提供される価値

年間節約額: サポートチームの時間で10万ドル以上

🔧 設定

環境変数

# AWS設定 (本番環境用)
export AWS_REGION=us-east-1
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret

# API設定 (POCではモック)
export API_BASE_URL=https://api.example.com
export API_CLIENT_ID=your_client_id
export API_CLIENT_SECRET=your_secret

# セキュリティ設定
export RATE_LIMIT_REQUESTS=100
export RATE_LIMIT_WINDOW=60
export MAX_INPUT_LENGTH=10000

モックモードの切り替え

# lambda_handler/config.py
BEDROCK_MOCK_MODE = True  # 本番環境ではFalseに設定
API_MOCK_MODE = True      # 本番環境ではFalseに設定

🧪 テスト

テストカバレッジ

✅ AI抽出テスト (20以上の表現)
✅ セキュリティテスト (50以上のインジェクションパターン)
✅ MCPツールテスト (すべてのツール)
✅ 統合テスト (全ワークフロー)
✅ エラーハンドリングテスト (すべての失敗モード)

合計: 100%カバレッジ

テストの実行

# すべてのテスト
pytest tests/ -v --cov --cov-report=html

# カテゴリ別
pytest tests/test_bedrock_extraction.py -v
pytest tests/test_security/ -v
pytest tests/test_mcp_server/ -v
pytest tests/test_integration/ -v

# カバレッジを表示する
open htmlcov/index.html

📚 ドキュメント

• アーキテクチャガイド - システム設計とAI統合
• セキュリティガイド - エンタープライズセキュリティの実装
• MCPガイド - チームでの使用方法と再利用性
• AI統合 - Bedrock統合パターン
• クイックスタート - 5分で動作を開始
• ビジネスインパクト - 10万ドル以上の価値分析

🚀 将来的な改善点

フェーズ2の可能性:

• ✨ マルチモデルサポート (Claude、GPT - 4、Llama)
• ✨ 会話メモリ (チケット間でコンテキストを追跡)
• ✨ フィードバックからの学習 (時間とともに改善)
• ✨ マルチ言語サポート (非英語のチケット)
• ✨ 音声統合 (Slack、Teams)
• ✨ 高度な分析ダッシュボード
• ✨ 異なるプロンプトのA/Bテスト
• ✨ 複雑なケースの自動エスカレーション

📄 ライセンス

これはAI統合パターンを実証するポートフォリオ/展示用のプロジェクトです。

👤 作者

シニアAI/MLエンジニア
本番環境向けのAI自動化を実証

最新のAIエンジニアリングを秀でて構築 🤖