用于人工智能客户关系管理 (CRM) 的 MCP 服务器

此服务器实现了模型上下文协议 (MCP)，以在 CRM 和语言模型 (LLM) 之间提供安全的数据处理层。

主要特性

1. 数据安全

• 自动匿名化个人数据
• 使用令牌系统来保持可追溯性，而无需暴露敏感信息
• 在使用 LLM 处理之前进行数据验证

2. 与聊天机器人集成

• 处理会话上下文
• 具有反馈的问答系统
• 持续评估回复质量

3. 潜在客户分析

• 自动评估潜力
• 跟踪互动
• 参与度指标
• 所有这些都在不暴露个人数据的情况下进行

配置

1. 创建包含以下变量的 .env 文件：

SECRET_KEY="your-secure-secret-key"
DATABASE_URL="your-supabase-postgres-url"
SUPABASE_URL="your-supabase-url"
SUPABASE_KEY="your-supabase-key"
SUPABASE_JWT_SECRET="your-jwt-secret"
DEFAULT_LLM_PROVIDER="openai"
DEFAULT_LLM_MODEL="gpt-4"
LLM_API_KEY="your-openai-api-key"

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 启动服务器：

uvicorn app.main:app --reload

端点

令牌和身份验证

• POST /api/v1/tokens/generate: 生成访问令牌

消息

• POST /api/v1/messages/sanitize: 清理消息以进行处理
• POST /api/v1/chatbot/context: 管理聊天机器人的上下文
• POST /api/v1/qa-pairs: 创建问答对
• POST /api/v1/evaluate: 使用 LLM 评估消息

分析

• POST /api/v1/analyze-lead: 安全地分析潜在客户
• GET /api/v1/lead-metrics/{lead_id}: 获取历史指标

安全架构

1. 匿名化层

   • 清理个人数据
   • 生成匿名令牌
   • 内容验证

2. 上下文层

   • 处理会话上下文
   • 问答系统
   • 清理后的历史记录

3. 分析层

   • 评估潜在客户
   • 指标和跟踪
   • 聚合报告

与数据库集成

服务器使用 Supabase 作为后端，具有以下主要表：

• mensajes_sanitizados: 存储消息的清理版本
• contexto_conversacional: 维护会话的上下文
• pii_tokens: 管理匿名令牌
• chatbot_contextos: 聊天机器人配置
• qa_pares: 用于训练的问答对
• evaluaciones_llm: 评估结果

持续改进

该系统包括：

• 自动评估回复质量
• 用于持续改进的反馈
• LLM 性能指标