Chiragpatankar AI Customer Support Bot MCP Server

🚀 AI 客戶支持機器人 - MCP 服務器

這是一個基於 Cursor AI 和 Glama.ai 集成的 AI 動力客戶支持服務的模型上下文協議 (MCP) 服務器，能有效提升客戶支持的效率和質量。

✨ 主要特性

• 即時從 Glama.ai 獲取上下文，確保回覆的準確性和及時性。
• 基於 Cursor AI 的自動回覆生成，快速響應客戶需求。
• 支持批處理，可同時處理多個客戶支持請求。
• 具備小件隊列，優化任務處理流程。
• 有限流功能，防止用戶濫用，保障系統穩定。
• 支持用戶交互跟蹤，便於分析和優化服務。
• 提供健康監測，即時掌握服務器狀態。
• 符合 MCP 協議，確保兼容性和規範性。

📦 安裝指南

先決條件

• Python 3.8+
• PostgreSQL 數據庫
• Glama.ai API Key
• Cursor AI API Key

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

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

2. 創建並激活虛擬環境：

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

3. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

4. 基於 .env.example 創建 .env 文件：

cp .env.example .env

5. 配置您的 .env 文件 credentials:

# 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

# 其他配置選項
DEBUG=False
LOG_LEVEL=INFO

🚀 快速開始

運行服務器

1. 激活虛擬環境（如果已創建）：

source venv/bin/activate  # Unix/MacOS
# 或者
venv\Scripts\activate  # Windows

2. 啟動服務器：

python app.py

📚 詳細文檔

API 端點

健康檢查

• GET /health
• 返回服務狀態信息。

上下文處理

• POST /process_context
• 處理客戶支持請求的上下文數據。
• 支持格式：JSON

批處理

• POST /batch_process
• 處理多個客戶支持請求。
• 支持格式：JSON 數組

限流

• 所有 MCP 端點均需通過 X-MCP-Auth Header 進行身份驗證。
• 實現限流功能以防止用戶濫用。
• 數據庫憑證應保存安全。
• API Key 應避免版本控制中提交。

監控

服務器提供以下監控端點：

• 服務狀態
• 限流使用情況
• 連接服務狀態
• 處理時間

開發

1. 更新 mcp_config.py 添加新的配置選項。
2. 如需新模型，在 models.py 中添加。
3. 在 app.py 中創建新端點。
4. 更新功能端點以反映新特性。

安全

• 所有 MCP 端點均需通過 X-MCP-Auth Header 進行身份驗證。
• 實現限流功能以防止用戶濫用。
• 數據庫憑證應保存安全。
• API Key 應避免版本控制中提交。

支持

如需支持，請在倉庫創建問題或聯繫開發團隊。