🤖 AI客户支持机器人-MCP服务器
*用于构建人工智能客户支持系统的现代可扩展MCP服务器框架*
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🌟 概述
A. 模型上下文协议（MCP） 使用现代Python构建的兼容服务器框架。专为希望在不锁定供应商的情况下创建智能客户支持系统的开发人员而设计。干净的架构、经过实战检验的模式，为任何人工智能提供商做好准备。
graph TB
Client[HTTP Client] --> API[API Server]
API --> MW[Middleware Layer]
MW --> SVC[Service Layer]
SVC --> CTX[Context Manager]
SVC --> AI[AI Integration]
SVC --> DAL[Data Access Layer]
DAL --> DB[(PostgreSQL)]✨ 特性
🏗️ 清洁建筑\ 分层设计，明确分离关注点
📡 符合MCP标准\ 完整模型上下文协议实现
🔒 生产就绪\ 包括授权、速率限制和监控
🚀 高性能\ 基于FastAPI构建，支持异步
🔌 AI不可知论\ 轻松集成任何AI提供商
📊 健康监测\ 全面的指标和诊断
🛡️ 缺省巩固安全\ 令牌认证和输入验证
📦 批处理\ 高效处理多个查询
🚀 快速开始
先决条件
- Python 3.8+
- PostgreSQL
- 你最喜欢的人工智能服务（OpenAI、Anthropic等）
安装
# Clone and setup
git clone https://github.com/ChiragPatankar/AI-Customer-Support-Bot--MCP-Server.git
cd AI-Customer-Support-Bot--MCP-Server
# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Setup environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration配置
# .env file
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/customer_support_bot
SECRET_KEY=your-super-secret-key
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_PERIOD=60跑
# Setup database
createdb customer_support_bot
# Start server
python app.py
# 🚀 Server running at http://localhost:8000📡 api参考
Core Endpoints
健康检查
GET /mcp/health处理单个查询
POST /mcp/process
Content-Type: application/json
X-MCP-Auth: your-token
X-MCP-Version: 1.0
{
"query": "How do I reset my password?",
"priority": "high"
}批处理
POST /mcp/batch
Content-Type: application/json
X-MCP-Auth: your-token
{
"queries": [
"How do I reset my password?",
"What are your business hours?"
]
}Response Format
成功响应
{
"status": "success",
"data": {
"response": "Generated AI response",
"confidence": 0.95,
"processing_time": "120ms"
},
"meta": {
"request_id": "req_123456",
"timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z"
}
}错误响应
{
"code": "RATE_LIMIT_EXCEEDED",
"message": "Rate limit exceeded",
"details": {
"retry_after": 60,
"timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z"
}
}🏗️ 建筑
项目结构
📦 AI-Customer-Support-Bot--MCP-Server
├── 🚀 app.py # FastAPI application
├── 🗄️ database.py # Database configuration
├── 🛡️ middleware.py # Auth & rate limiting
├── 📋 models.py # ORM models
├── ⚙️ mcp_config.py # MCP protocol config
├── 📄 requirements.txt # Dependencies
└── 📝 .env.example # Environment template层职责
| 图层 | 用途 | 组件 |
|---|---|---|
| API | HTTP端点、验证 | FastAPI路由、Pydantic模型 |
| 中间件 | 身份验证、速率限制、日志记录 | 令牌验证、请求限制 |
| 服务 | 业务逻辑、人工智能集成 | 上下文管理、人工智能编排 |
| 数据 | 持久性，模型 | PostgreSQL，SQLAlchemy ORM |
🔌 通过AI服务进行扩展
添加您的AI提供商
- 安装您的AI SDK：
pip install openai # or anthropic, cohere, etc.- 配置环境：
# Add to .env
AI_SERVICE_API_KEY=sk-your-api-key
AI_SERVICE_MODEL=gpt-4- 实施服务集成：
# In service layer
class AIService:
async def generate_response(self, query: str, context: dict) -> str:
# Your AI integration here
return ai_response🔧 发展
运行测试
pytest tests/代码质量
# Format code
black .
# Lint
flake8
# Type checking
mypy .Docker支持
# Coming soon - Docker containerization📊 监测和可观察性
健康指标
- ✅ 服务正常运行时间
- 🔗 数据库连接
- 📈 请求费率
- ⏱️ 响应时间
- 💾 内存使用
日志记录
# Structured logging included
{
"timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z",
"level": "INFO",
"message": "Query processed",
"request_id": "req_123456",
"processing_time": 120
}🔒 安全
内置安全功能
- 🔐 令牌身份验证 -安全的API访问
- 🛡️ 速率限制 -DoS保护
- ✅ 输入验证 -SQL注入预防
- 📝 审计日志 -请求跟踪
- 🔒 环境秘密 -安全配置管理
🚀 部署
环境设置
# Production environment variables
DATABASE_URL=postgresql://prod-user:password@prod-host/db
RATE_LIMIT_REQUESTS=1000
LOG_LEVEL=WARNING缩放注意事项
- 对数据库使用连接池
- 在多实例设置中实现Redis的速率限制
- 添加负载平衡器以实现高可用性
- 普罗米修斯/Grafana监视器
🤝 贡献
我们热爱贡献！以下是如何开始：
开发设置
# Fork the repo, then:
git clone https://github.com/your-username/AI-Customer-Support-Bot--MCP-Server.git
cd AI-Customer-Support-Bot--MCP-Server
# Create feature branch
git checkout -b feature/amazing-feature
# Make your changes
# ...
# Test your changes
pytest
# Submit PR贡献指南
- 📝 为新功能编写测试
- 📚 更新文档
- 🎨 遵循现有代码样式
- ✅ 确保CI通过
📄 许可证
该项目根据 MIT许可证 -看看 许可证 文件以获取详细信息。
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内置于❤️ 靠近 希拉格·帕坦卡尔
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