客户支持聊天机器人

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客户支持聊天机器人

一家销售计算机产品（显示器、打印机等）的公司的客户支持聊天机器人原型。聊天机器人与MCP（模型上下文协议）服务器集成，提供实时产品信息、订单管理和客户支持。

特性

• 🔐 客户身份验证：通过MCP服务器使用电子邮件和PIN进行安全登录
• 🛍️ 产品搜索：使用自然语言查询搜索和浏览计算机产品
• 📦 订单管理：查看订单历史记录并跟踪经过身份验证的客户的订单
• 💬 自然语言接口：由Groq的Llama 3.1 8B Instant型号提供动力（经济高效）
• 🔌 MCP集成：通过Streamable HTTP与MCP服务器无缝集成（所有8个工具）
• 🛡️ 错误处理：用户友好的错误消息，具有优雅的错误恢复功能
• 💾 会话管理：多回合对话的内存会话状态
• 🎨 现代用户界面：干净的Gradio界面，直观的登录和聊天体验

设置

本地开发

1. 克隆存储库：

git clone <repository-url>
cd customer-support-chatbot

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 创建一个 .env 文件：

cp .env.example .env

4. 将API密钥添加到 .env:

MCP_SERVER_URL=https://vipfapwm3x.us-east-1.awsapprunner.com/mcp
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

5. 运行应用程序：

python app.py

该应用程序将在 http://localhost:7860

拥抱面部空间部署

1. 在HuggingFace Spaces上创建新空间
2. 上传所有项目文件
3. 在空间设置中添加环境变量：
   • GROQ_API_KEY：您的Groq API密钥
   • MCP_SERVER_URL: https://vipfapwm3x.us-east-1.awsapprunner.com/mcp
4. 空间将自动构建和部署

测试证书

使用这些测试凭据登录：

用法

1. 登录：输入您的电子邮件和PIN进行身份验证
2. 浏览产品：问以下问题：
   • “显示可用监视器”
   • “搜索打印机”
   • “MON-0054的价格是多少？”
3. 查看订单：身份验证后，您可以：
   • “显示我的命令”
   • “我的订单状态如何？”
   • “获取[订单id]的订单详细信息”

建筑

• 前端：Gradio（基于Python的UI框架）-快速部署，非常适合演示
• LLM：带Llama 3.1 8B Instant的Groq API（经济高效的闪存型号）
• MCP集成：用于MCP服务器通信的流式HTTP客户端
• 认证：通过具有会话管理的MCP服务器进行电子邮件+PIN验证
• 错误处理：通过用户友好的消息进行全面的错误处理
• 会话管理：对话上下文的内存状态管理

项目结构

.
├── app.py                 # Main Gradio application with UI
├── chatbot.py             # Chatbot orchestration logic (MCP + LLM + Auth)
├── mcp_client.py          # MCP server communication module (HTTP client)
├── llm_handler.py         # LLM integration and conversation management
├── auth.py                # Customer authentication logic with error handling
├── requirements.txt       # Python dependencies
├── README.md             # Project documentation (this file)
├── DEPLOYMENT.md         # Detailed deployment guide
├── TEST_SCENARIOS.md     # Comprehensive test scenarios
├── QUICKSTART.md         # Quick start guide
├── REQUIREMENTS.md       # Requirements and setup instructions
└── .env.example          # Environment variables template

MCP服务器工具

聊天机器人与以下MCP服务器工具集成：

• list_products：列出带有可选过滤器的产品
• get_product：按SKU获取详细的产品信息
• search_products：按名称或描述搜索产品
• verify_customer_pin：验证客户身份
• get_customer：获取客户信息
• list_orders：列出带有可选筛选器的订单
• get_order：获取详细的订单信息
• create_order：创建新订单

环境变量

所需的环境变量：

• GROQ_API_KEY：您的Groq API密钥（必需）
• MCP_SERVER_URL：MCP服务器URL（可选，默认为提供的URL）

实施检查表

该项目实现了所有核心要求：

• ✅ MCP集成：通过Streamable HTTP集成所有8个MCP服务器工具
• ✅ 廉价LLM：带Llama 3.1 8B Instant的Groq API（经济高效的闪存型号）
• ✅ 认证：通过MCP服务器进行电子邮件+PIN验证
• ✅ 演示UI：基于Gradio的界面，支持登录和聊天
• ✅ 实时部署：已准备好进行HuggingFace Spaces部署
• ✅ 清晰的架构：模块化设计，关注点分离
• ✅ 时间盒设计：简单、重点突出的实施

架构组件

1. 前端（Gradio）：具有登录和聊天功能的用户界面
2. 身份验证模块：电子邮件+PIN验证和会话管理
3. MCP客户端：用于MCP服务器通信的HTTP客户端
4. LLM处理程序：Groq API与会话管理的集成
5. 聊天机器人编排器：协调MCP、LLM和身份验证

主要特点

• 实时产品搜索：使用自然语言浏览和搜索产品
• 订单管理：查看订单历史记录并跟踪订单（需要身份验证）
• 自然语言接口由Groq的Llama 3.1 8B驱动的对话式人工智能
• 安全认证：通过MCP服务器进行电子邮件+PIN验证
• 增强的错误处理：用户友好的错误消息，具有优雅的恢复功能
• 会话管理：在多个回合中保持对话上下文
• MCP工具集成：集成了所有8个MCP服务器工具（产品、订单、客户）
• 成本有效：使用闪存/迷你LLM模型实现最佳性价比平衡

测试

综合测试场景记录在 测试_ CENARIOS.md，包括：

• ✅ 身份验证测试（有效/无效登录、注销）
• ✅ 产品搜索和浏览测试
• ✅ 订单管理测试
• ✅ 多回合对话测试
• ✅ 错误处理和边缘情况

使用提供的测试凭据验证所有功能。

故障排除

如果您遇到问题：

1. 身份验证失败:

   • 验证您是否使用了上表中的正确测试凭据
   • 检查电子邮件格式是否正确（区分大小写）
   • 确保PIN为4位数字

2. API错误:

   • 检查一下 GROQ_API_KEY 在环境变量中设置正确
   • 验证您的Groq API密钥是否有效并具有可用配额
   • 在检查Groq API状态 console.groq.com

3. MCP连接错误:

   • 验证MCP服务器是否可访问： https://vipfapwm3x.us-east-1.awsapprunner.com/mcp
   • 检查你的网络连接
   • 服务器超时设置为15秒-慢速连接可能需要重试

4. 消息格式错误:

   • 确保所有依赖关系都是最新的： pip install -r requirements.txt
   • 检查Python版本（需要3.8+）

5. 聊天没有响应:

   • 检查您是否已登录（在身份验证之前禁用聊天）
   • 验证会话是否处于活动状态（尝试注销并重新登录）
   • 检查浏览器控制台是否有任何JavaScript错误

看 部署.md 了解详细的部署说明。 看 测试_ CENARIOS.md 用于全面的测试场景。 看 要求.md 以满足设置要求。

许可证

麻省理工学院