Chiragpatankar AI Customer Support Bot MCP Server

🚀 AI 顧客サポートボット - MCP サーバー

Cursor AI と Glama.ai を統合した AI 動力の顧客サポートサービスのモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。このサーバーは、顧客サポートの効率化と質の向上に貢献します。

✨ 主な機能

• Glama.ai からのリアルタイムコンテキスト取得
• Cursor AI をベースとした自動返信生成
• バッチ処理サポート
• 小ファイルキュー
• 限流機能
• ユーザーインタラクショントラッキング
• ヘルスモニタリング
• MCP プロトコル準拠

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8 以上
• PostgreSQL データベース
• Glama.ai API Key
• Cursor AI API Key

インストール手順

1. リポジトリをクローンします：

git clone <repository-url>
cd <repository-name>

2. 仮想環境を作成し、アクティブ化します：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

4. .env.example をもとに .env ファイルを作成します：

cp .env.example .env

5. .env ファイルの認証情報を設定します：

# API Keys
GLAMA_API_KEY=your_glama_api_key_here
CURSOR_API_KEY=your_cursor_api_key_here

# Database
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/customer_support_bot

# API URLs
GLAMA_API_URL=https://api.glama.ai

# その他の設定オプション
DEBUG=False
LOG_LEVEL=INFO

6. インストールが完了しました！サーバーの起動については次の手順を参照してください。

🚀 クイックスタート

サーバーの起動

1. 仮想環境をアクティブ化します（作成済みの場合）：

source venv/bin/activate  # Unix/MacOS
# または
venv\Scripts\activate  # Windows

2. サーバーを起動します：

python app.py

📚 ドキュメント

API エンドポイント

ヘルスチェック

• GET /health
• サービスの状態情報を返します。

コンテキスト処理

• POST /process_context
• 顧客サポートリクエストのコンテキストデータを処理します。
• サポート形式：JSON

バッチ処理

• POST /batch_process
• 複数の顧客サポートリクエストを処理します。
• サポート形式：JSON 配列

限流

• すべての MCP エンドポイントは X-MCP-Auth ヘッダーで認証する必要があります。
• ユーザーの乱用を防止するために限流機能を実装しています。
• データベースの認証情報は安全に保存する必要があります。
• API Key はバージョン管理に含めないでください。

モニタリング

サーバーは以下のモニタリングエンドポイントを提供します：

• サービス状態
• 限流使用状況
• 接続サービス状態
• 処理時間

開発

1. 新しい設定オプションを追加するには、mcp_config.py を更新します。
2. 新しいモデルが必要な場合は、models.py に追加します。
3. 新しいエンドポイントを作成するには、app.py で行います。
4. 新しい機能を反映するために機能エンドポイントを更新します。

セキュリティ

• すべての MCP エンドポイントは X-MCP-Auth ヘッダーで認証する必要があります。
• ユーザーの乱用を防止するために限流機能を実装しています。
• データベースの認証情報は安全に保存する必要があります。
• API Key はバージョン管理に含めないでください。

サポート

サポートが必要な場合は、リポジトリに問題を作成するか、開発チームに連絡してください。