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ClaimsProcessingAssistant MCP Server

ClaimsProcessingAssistant MCP Server

ローカル
github.com/chbhargavareddy金融データ410 週間前に更新

ClaimsProcessingAssistant MCP Server について

ClaimsProcessingAssistant MCP Serverは、AIアシスタントを通じて保険請求を管理するチーム向けのTypeScriptバックエンドです。Supabaseへの保存、ルールベースの検証、Claudeによる書類分析、操作監査記録を備えています。

主な機能

  1. 01請求の送信・一覧・状態確認
  2. 02契約条件・重複・高額請求の検証
  3. 03Claudeによる書類分析
  4. 04Supabaseへのデータ保存
  5. 05Redisキャッシュとレート制限
  6. 06請求操作の監査記録

活用シーン

  1. 01保険請求の送信と追跡
  2. 02契約ルールに照らした請求確認
  3. 03請求関連書類の分析
  4. 04請求記録の検索と絞り込み

MCP 対応

MCP サーバーとして、請求の送信、検証、状態照会、一覧取得などをMCPクライアントに公開します。READMEには認証・認可とSupabase連携についても記載されています。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ClaimsProcessingAssistant MCP サーバー

プロジェクトのワークフロー図

🚀 プロジェクト概要

ClaimsProcessingAssistant MCP サーバーは、MCP プロトコルを使用して保険金請求を管理する、堅牢な TypeScript ベースのバックエンドです。高度な検証、ドキュメント分析(AI による処理)、Supabase との統合、Redis キャッシュ、包括的なエラー処理を備えており、スケーラビリティ、セキュリティ、拡張性を考慮して設計されています。


✨ 機能

  • MCP プロトコルの実装:標準化された保険金請求処理 API。
  • 認証と認可:ユーザーとサービスの安全なアクセスを実現します。
  • 高度な保険金請求の検証:保険契約、重複、高額請求、ドキュメントをチェックするルールエンジン。
  • AI によるドキュメント分析:Claude と連携し、ドキュメントをインテリジェントに検証します。
  • Supabase との統合:モダンでスケーラブルな Postgres バックエンド。
  • Redis キャッシュ:頻繁に実行されるクエリへの高速アクセスとレート制限を実現します。
  • 監査証跡:保険金請求に関する操作を完全に追跡できます。
  • 包括的なテスト:ユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテスト。
  • CI/CD 対応:GitHub Actions によるテストとデプロイの自動化。

🏗️ アーキテクチャ

flowchart TD
    A[User/API Client] -->|Submit Claim| B[MCP Server]
    B --> C{Authentication}
    C -- Valid --> D[Validation Engine]
    C -- Invalid --> Z1[Auth Error]
    D --> E{Validation Rules}
    E -- Pass --> F[Store in DB]
    E -- Fail --> Z2[Validation Errors]
    F --> G[Workflow Engine]
    G --> H[AI Doc Validation]
    H --> I[Audit Trail]
    I --> J[Update Status]
    J --> K[Cache Results]
    K --> L[Return Response]
    L -->|Get Status/List| M[Read Cache/DB]
    M --> L
    L -->|Error| Z3[Error Reporting]

📦 プロジェクト構成

ClaimsProcessingAssistant-MCP/
├── src/
│   ├── auth/                # Authentication logic
│   ├── config/              # Configuration and environment
│   ├── functions/           # MCP protocol functions (submit, validate, etc.)
│   ├── services/            # Business logic, cache, AI, rate limiting
│   ├── mcp/                 # Protocol handler, function registry
│   ├── validation/          # Validation rules and helpers
│   └── server/              # Server entrypoint
├── __tests__/               # Unit and integration tests
├── scripts/                 # Utility scripts
├── dist/                    # Compiled output
├── Dockerfile
├── package.json
├── README.md
└── images/
    └── workflow-diagram.png

⚡ はじめに

前提条件
  • Node.js(v18 以降を推奨)
  • Docker(ローカル開発用)
  • Supabase アカウント(またはローカルの Postgres)
  • Redis インスタンス
セットアップ
git clone https://github.com/your-org/ClaimsProcessingAssistant-MCP.git
cd ClaimsProcessingAssistant-MCP
npm install
cp .env.example .env
# Edit .env with your Supabase/Redis credentials
ローカルでの実行
# Start services (if using Docker)
docker-compose up -d

# Start the server
npm run dev
テストの実行
npm run test

🛠️ 使用方法

  • API エンドポイント:API ドキュメントを参照してください(または、ここに主要なエンドポイントを記載してください)
  • 保険金請求の送信:POST /api/claims/submit
  • 保険金請求の検証:POST /api/claims/validate
  • 保険金請求のステータス取得:GET /api/claims/:id/status
  • 保険金請求の一覧表示:GET /api/claims?filter=...

🧪 テストと品質

  • ユニットテスト:npm run test
  • Lint:npm run lint
  • カバレッジ:npm run coverage
  • CI/CD:GitHub Actions により自動化されています

🤝 コントリビューション

  1. リポジトリをフォークし、ブランチを作成します(git checkout -b feature/your-feature)
  2. 変更を加え、テストを追加します
  3. コミットする前に Lint とテストを実行します
  4. プルリクエストを送信してください!

詳しくはCONTRIBUTING.mdを参照してください。


📝 ライセンス

MIT ライセンスです。詳細はLICENSEを参照してください。


🙋 よくある質問/サポート

  • 問題の報告:GitHub Issues
  • お問い合わせ:質問や提案がある場合は、イシューまたは PR を作成してください。

保険金請求処理をお楽しみください!

ヒント:必要に応じて、リポジトリのリンクや図のパスを更新し、バッジ(ビルド、カバレッジなど)を追加してください。

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。