Ticket Support MCP Server
Enables retrieval of support tickets and user data from a JSON store or ServiceNow via MCP tools, providing context for AI-powered support responses.
README
День 33 — AI-ассистент поддержки пользователей
Мини-сервис поддержки: отвечает на вопросы о продукте (sso-auth0), используя RAG (FAQ + документация) и контекст тикета/пользователя, который берёт через MCP (локальный JSON тикетов или ServiceNow). Веб-чат на FastAPI, генерация — DeepSeek, retrieval — локальный fastembed (офлайн).
вопрос + выбранный тикет
├─ MCP ticket_get / user_get (контекст тикета и пользователя)
├─ RAG retrieve (FAQ + docs) (база знаний, локально)
└─ DeepSeek → ответ с цитатами [Sn], адаптированный под тикет
Пример из задания: тикет T-1001 («Callback URL mismatch», SPA) + вопрос «Почему не работает авторизация?» → ассистент отвечает про пустой Allowed Callback URLs для этого приложения, со ссылками на FAQ.
Эскалация: если ответа в базе знаний нет, ассистент честно говорит об этом и
автоматически создаёт тикет для инженера (через MCP-тул ticket_create, в JSON
или ServiceNow). Также есть ручная кнопка «Создать тикет».
Быстрый старт
cp .env.example .env # впиши DEEPSEEK_API_KEY
pip install -r requirements.txt
python3 ingest.py # собрать базу знаний (FAQ + docs sso-auth0)
bash run.sh # http://localhost:8050 (или: python3 support.py "вопрос" --ticket T-1001)
Компоненты
| Файл | Роль |
|---|---|
data/faq.md |
support-FAQ по подключению к Auth0 (источник RAG) |
data/tickets.json, users.json |
сид-тикеты и пользователи (JSON-бэкенд) |
ticketstore.py |
интерфейс TicketStore + JsonStore + ServiceNowStore |
crm_servicenow.py |
адаптер ServiceNow Table API (Incident → тикет) |
ticket_server.py |
MCP-сервер: ticket_list/ticket_get/ticket_search/user_get |
ingest.py, rag.py |
индекс базы знаний + retrieve |
support.py |
ядро: контекст тикета (MCP) + RAG + DeepSeek → ответ |
web.py, run.sh |
веб-чат support-desk |
Бэкенд тикетов (через MCP)
Доступ к тикетам идёт только через MCP (ticket_server.py поднимается
stdio-подпроцессом). Бэкенд выбирается TICKET_BACKEND:
json(по умолчанию) —data/tickets.json+users.json, работает офлайн;servicenow— живые Incident из ServiceNow (см.docs/USAGE.mdпо регистрации бесплатного Personal Developer Instance и.env).
Безопасность
DEEPSEEK_API_KEY (и при использовании — SERVICENOW_*) в .env (gitignored),
публикуется только .env.example. index/+cache/ gitignored (пересобираются
ingest.py). Ассистент только читает тикеты (write в CRM не делает).
Документация
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。