AI Customer Support Bot - MCP Server

🤖 AI 客户支持机器人 - MCP 服务

🌟 概述

一个使用现代 Python 构建、符合 Model Context Protocol（MCP） 规范的服务框架。专为希望创建智能客户支持系统、又不想被供应商锁定的开发者设计。架构清晰，采用经过实战检验的模式，可适配任何 AI 提供商。

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)]

✨ 功能

🚀 快速开始

前提条件

• Python 3.8+
• PostgreSQL
• 你喜欢的 AI 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

运行

# Setup database
createdb customer_support_bot

# Start server
python app.py
# 🚀 Server running at http://localhost:8000

📡 API 参考

GET /mcp/health

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"
}

POST /mcp/batch
Content-Type: application/json
X-MCP-Auth: your-token

{
  "queries": [
    "How do I reset my password?",
    "What are your business hours?"
  ]
}

{
  "status": "success",
  "data": {
    "response": "Generated AI response",
    "confidence": 0.95,
    "processing_time": "120ms"
  },
  "meta": {
    "request_id": "req_123456",
    "timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z"
  }
}

{
  "code": "RATE_LIMIT_EXCEEDED",
  "message": "Rate limit exceeded",
  "details": {
    "retry_after": 60,
    "timestamp": "2024-02-14T12:00:00Z"
  }
}

🏗️ 架构

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

各层职责

🔌 扩展 AI 服务

添加你的 AI 提供商

1. 安装 AI SDK：

pip install openai  # or anthropic, cohere, etc.

2. 配置环境：

# Add to .env
AI_SERVICE_API_KEY=sk-your-api-key
AI_SERVICE_MODEL=gpt-4

3. 实现服务集成：

# In service layer
class AIService:
    async def generate_response(self, query: str, context: dict) -> str:
        # Your AI integration here
        return ai_response

🔧 开发

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

📊 监控与可观测性

健康指标

• ✅ 服务运行时间
• 🔗 数据库连通性
• 📈 请求速率
• ⏱️ 响应时间
• 💾 内存使用量

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 - 安全访问 API
• 🛡️ 速率限制 - 防范 DoS 攻击
• ✅ 输入验证 - 防止 SQL 注入
• 📝 审计日志 - 跟踪请求
• 🔒 环境密钥 - 安全管理配置

🚀 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

扩展注意事项

• 为数据库使用连接池
• 在多实例部署中使用 Redis 实现速率限制
• 添加负载均衡器以实现高可用性
• 使用 Prometheus/Grafana 进行监控

🤝 参与贡献

欢迎贡献！以下是入门方法：

开发环境设置

# 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
• 🎨 遵循现有代码风格
• ✅ 确保 CI 通过

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。