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MCP Server · 搜索检索

Customer Care MCP Server

一个多代理服务器,用于集成到Puch AI中,模拟客户服务系统和网络搜索引擎,由监督代理协调,并允许人工干预需要手动审查的决策。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
AI代理TypeScript搜索

快速开始

作者 / 组织
MaSsKmAn
提供方
MaSsKmAn

工具数量

4

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Customer Care MCP Server 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 4 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 4 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

MCP多代理客户服务和网络搜索服务器

📌 概述

该项目是一个多代理MCP服务器,旨在与Puch AI集成。 它模拟了一个客户服务系统和一个网络搜索引擎,两者都由主管代理协调。 该系统还允许人工参与需要人工干预的决策。

架构:

主管代理→ 决定查询应由客户服务代理还是Web搜索代理处理。

客户服务代理→ 回答与产品、订单或帐户帮助相关的问题。

Web搜索代理→ 对用户查询执行web搜索。

循环中的人类→ 当主管将案件标记为需要人工审查时,参与其中。

⚙ 特性

多代理编排(主管→ 专业代理)

网络搜索集成(DuckDuckGo或Google通过API)

客户服务响应与上下文

用于身份验证和工具发现的Puch AI MCP协议

发送某些响应前的人工批准机制

为Vercel、Cloudflare或Ngrok准备好安全的HTTPS部署

📂 文件结构

mcp-multi-agent-server/
│── .env.example           # Environment variables template
│── requirements.txt       # Python dependencies
│── README.md              # Project documentation
│── server.py              # MCP server main entry point
│── agents/
│   ├── __init__.py
│   ├── supervisor.py      # Supervisor logic
│   ├── customer_care.py   # Customer care agent
│   ├── web_search.py      # Web search agent
│── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── fetch.py           # HTTP fetching utilities
│   ├── auth.py            # Bearer token authentication

🔑 环境变量

创建.env文件:

AUTH_TOKEN=your_secret_token
MY_NUMBER=919876543210

📦 安装

克隆仓库

git clone https://github.com/your-username/mcp-multi-agent-server.git
cd mcp-multi-agent-server
Install dependencies

pip install -r requirements.txt
Set up environment variables
cp .env

使用您的值编辑.env

🚀 本地运行

python server.py

服务器将在以下时间启动:

http://0.0.0.0:8086

🌍 通过HTTPS部署

对于公共访问,您必须通过HTTPS提供服务:

ngrok http 8086
Vercel / Cloudflare

部署为无服务器功能。

确保在部署环境中设置了.env变量。

🔌 与Puch AI连接

要连接,请执行以下操作:

/mcp connect https://your-ngrok-or-domain/mcp 

例子:

/mcp connect https://abcd-1234.ngrok.io/mcp mysecrettoken

🛠 MCP中的工具

验证→ Puch AI要求进行身份验证。

客户关怀→ 处理支持查询。

网络搜索→ 搜索互联网。

监督人→ 将请求路由到正确的代理或人员。

📚 工作流示例

用户发送查询→ MCP服务器接收它。

主管决定:

“我的订单在哪里?”→ 客户服务代理。

“最新iPhone评论”→ Web搜索代理。

“敏感退款案例”→ 需要人工批准。

回复已发送回Puch AI。

塞勒

在渲染上部署: https://customer-care-mcp-server.onrender.com

🤝 贡献

欢迎拉取请求!拜托:

分叉回购

创建要素分支

提交PR

📜 许可证

麻省理工学院许可证©2025

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多代理系统TypeScript本地部署客户服务网络搜索人工干预PuchAI集成

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Customer Care MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Customer Care MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Customer Care MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Customer Care MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Customer Care MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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