Frontapp MCP

🚀 Frontapp MCP サーバー

このサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を使用して、大規模言語モデル（LLMs）をFrontappという顧客コミュニケーションプラットフォームに統合します。テキストインターフェースまたはWebhookを通じて、チャットをリアルタイムで監視および制御し、包括的な分析機能を提供します。

✨ 主な機能

• リアルタイム会話監視：テキストインターフェースまたはWebhookを通じて、すべての会話更新をリアルタイムで受信します。
• 自動化ルール：事前に設定された条件に基づいて、会話を自動的に一時停止、修正、またはマークします。
• データ収集：詳細な会話メタデータを取得し、後続の分析に利用します。
• 拡張性：大規模なチームと高トラフィックのワークスペースをサポートします。

📦 インストール

クイックインストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone git@github.com:yourusername/frontapp-mcp.git
cd frontapp-mcp

2. 依存関係をインストールします：

npm install

3. 環境変数を設定して実行します：

cp .env.example .env
# Frontapp APIキーとその他の設定を記入してください
npm run dev

📚 ドキュメント

操作ガイド

1. MCPサーバーの初期化

• 新しいワークスペースを作成し、FrontappでMCP統合を有効にします。
• 環境変数を設定します。以下の項目が含まれます：
  • FRONTAPP_API_KEY：あなたのFrontapp APIキー
  • PORT：サーバーがリッスンするポート（デフォルトは3000）
  • その他のカスタム設定

2. LLMの接続

• 以下のような互換性のあるLLMサービスプロバイダーを使用します：
  • OpenAI
  • Anthropic (Claude)
  • Google (PaLM)

3. Webhookの設定

webhooks.json でカスタムロジックを定義します：

{
  "ルールID": {
    "trigger": "event.type === 'message'",
    "action": "callWebhook('https://your-webhook-url')"
  }
}

互換性

• Frontappのすべてのバージョンとの互換性をサポートします。
• GPT-4、Claude、PaLMなど、任意の統合されたLLMに対応しています。

💻 使用例

クライアントの例

const mcp = new MCPClient('http://localhost:3000');

mcp.onMessage((message, context) => {
  console.log(`新しいメッセージ：${message.text}`);
});

mcp.start();

Webhookハンドラーの例

export async function processWebhook(event) {
  if (event.type === 'new_message') {
    // ここにカスタムロジックを追加します
    await mcp.call('logMessage', { message: event.message });
  }
}

開発

# 開発サーバーを起動します（ホットリロードをサポート）
npm run dev

# テストを実行します
npm test

# コードをフォーマットします
npm run lint
npm run format

セキュリティに関する考慮事項

• 常にHTTPSを使用して通信します。
• 依存ライブラリを定期的に更新し、セキュリティホールを防止します。
• 適切なレート制限と認証メカニズムを設定します。
• 機密データを暗号化して保存および転送します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

貢献

どんな貢献も大歓迎です！このプロジェクトに貢献する方法の詳細については、開発ガイド を参照してください。

重要なリンク

• 公式ドキュメント
• Frontapp開発者ドキュメント
• Model Context Protocol仕様