AI导哈

对话式数据访问代理

MCP对话式数据访问代理是一个通过AI整合多个数据源的工具，允许用户通过单一查询获取来自多个系统的统一答案，适用于客户支持和技术服务场景。

  • by NathanMaine
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 NathanMaine/mcp-conversational-data-agent

使用说明

MCP会话数据访问代理

不必登录5个不同的网站来回答客户的问题， 支持代理可以向该AI提出一个问题。 AI同时与所有5个系统进行对话，并给出一个简单的答案。

这是什么

  • 模型上下文协议（MCP）服务器的框架。
  • 暴露玩具工具，如 crm, tickets, legacy_db.
  • 让LLM驱动的客户端调用这些工具来回答问题。

此仓库侧重于MCP服务器的形状，而不是任何特定于提供商的细节。

IP安全边界

  • 没有全球治理网关或策略引擎。
  • 没有特殊的令牌限制或路由逻辑。
  • 所有数据源都是玩具，本地模拟。

建议布局

  • src/server.py --MCP服务器的入口点。
  • src/tools/crm.py --简单的内存伪造CRM。
  • src/tools/tickets.py --假票商店。
  • src/tools/legacy_db.py --玩具SQLite或内存表。

快速启动

此骨架不包括一个具体的MCP库来保持其通用性。 你可以：

  • 选择一个你喜欢的MCP实现。
  • 电线 src/server.py 进入该运行时。
  • 地图功能 src/tools/* MCP工具。

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