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AI Customer Support Bot - MCP Server logo
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AI Customer Support Bot - MCP Server

MCP Server

一个基于Python的现代MCP协议服务器框架,用于构建AI驱动的客户支持系统,具有清晰的架构设计和多AI供应商集成能力。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
PythonFastAPIPostgreSQL

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

ChiragPatankar

提供方

ChiragPatankar

最后核验

2026/5/17 20:23

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv venv

详细介绍

🤖 AI客户支持机器人-MCP服务器

Python FastAPI PostgreSQL MCP License

*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*

特性快速开始api参考建筑贡献

______________________________________________________________________

🌟 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

# 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
APIHTTP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

  1. 安装您的AI SDK:
pip install openai  # or anthropic, cohere, etc.
  1. 配置环境:
# Add to .env
AI_SERVICE_API_KEY=sk-your-api-key
AI_SERVICE_MODEL=gpt-4
  1. 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

](https://mseep.ai/app/chiragpatankar-ai-customer-support-bot-mcp-server)

📄 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。

______________________________________________________________________

内置于❤️ 靠近 希拉格·帕坦卡尔

如果你觉得这个repo有用,请将其标记为星号!

目录标签

目录标签

PythonFastAPIPostgreSQLAI客服本地部署MCP协议客户支持系统

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

token

运行时(runtime,运行环境)

Python

部署方式(deploymentType,部署类型)

remote-capable

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiotokenremote-capable

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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