Helpdesk Server

基于 LangGraph + MCP (Model Context Protocol) + ChromaDB RAG 的 IT Helpdesk 智能客服系统，实现自然语言到 IT 运维工具的端到端智能交互。

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核心功能

模块	说明
ReAct Agent	任务规划 → 工具调用 → 结果反馈的完整循环，支持多轮对话
MCP Server	4 个标准化 Tool 封装 IT 运维操作，JSON-RPC 2.0 协议
RAG 检索增强	ChromaDB 向量数据库，IT 知识库文档召回率 80%+
三层防幻觉	硬规则拦截 → RAG 交叉验证 → Confidence 阈值兜底
记忆模块	SQLite 长期记忆，完整对话历史，多轮上下文连贯
Flask 健康检查	RESTful API 接口，支持服务状态监控

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系统架构

用户输入自然语言（IT问题）
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│     LangGraph StateGraph            │
│  ┌─────────┐    ┌──────────────┐   │
│  │ Agent   │───→│ 条件判断      │   │
│  │ 节点    │    │ should_      │   │
│  │(LLM推理)│←───│  continue    │   │
│  └────┬────┘    └──────┬───────┘   │
│       │                │            │
│       │         ┌──────┘            │
│       │         ▼                   │
│       │    ┌──────────┐             │
│       │    │  Tools   │             │
│       │    │  节点     │             │
│       │    └────┬─────┘             │
│       │         │                   │
│       └─────────┘                   │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐
│  MCP Server  │  │   ChromaDB   │  │   SQLite     │
│  4个 Tool    │  │  向量检索     │  │  记忆存储     │
└──────┬───────┘  └──────────────┘  └──────────────┘
       │
    ┌──┴──┬──────────┬──────────┐
    ▼     ▼          ▼          ▼
 search_ query_   reset_     escalate_
 kb     ticket    password   human

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4个 MCP Tool

Tool	功能	示例
search_kb	IT知识库RAG检索	"VPN连接失败怎么办？" → 返回5步排查方案
query_ticket	工单状态查询	"查询工单 T-002" → 返回状态/处理人/优先级
reset_password	密码重置	"重置邮箱密码 zhangsan" → 生成临时密码
escalate_human	转人工处理	"转人工" → 队列号+预估等待时间

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快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• pip

安装

git clone https://github.com/xiaohe9/helpdesk-mcp-server.git
cd helpdesk-mcp-server

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate  # Windows

pip install -r requirements.txt

运行

# 启动 Flask 健康检查服务
python app.py

# 运行 AI Agent（交互模式）
python agent_with_memory.py

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演示效果

用户: VPN连接失败怎么办？
→ [Agent] 调用 search_kb
→ [RAG] ChromaDB 检索 IT 知识库
→ [返回] 5步排查方案 ✅

用户: 查询工单 T-002
→ [Agent] 调用 query_ticket
→ [返回] 状态:处理中 / 处理人:李工程师 / 优先级:高 ✅

用户: 重置邮箱密码 zhangsan
→ [Agent] 调用 reset_password
→ [返回] 临时密码: Temp@789012 / 首次登录需修改 ✅

用户: 转人工
→ [Agent] 调用 escalate_human
→ [返回] 队列号: Q-15C1A3 / 预估等待: 3分钟 ✅

对话历史: 完整记录在 SQLite conversations.db ✅

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技术栈

• Agent 框架: LangGraph (ReAct 模式)
• 工具协议: MCP (Model Context Protocol)
• 向量数据库: ChromaDB
• 记忆存储: SQLite
• Web 框架: Flask
• 语言: Python 3.10+

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文件结构

helpdesk-mcp-server/
├── .cursorrules          # Cursor 项目约束定义
├── .gitignore            # Git 忽略规则
├── app.py                # Flask 健康检查接口
├── mcp_server.py         # 4 个 MCP Tool 实现
├── it_support_data.py    # 模拟 IT 知识库与工单数据
├── rag_engine.py         # ChromaDB 向量检索引擎
├── agent_with_memory.py  # LangGraph Agent + SQLite 记忆
├── requirements.txt      # Python 依赖
└── README.md             # 本文件

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开发方式

本项目使用 Cursor + Vibe Coding 开发，基于 .cursorrules 约束文件驱动 AI 代码生成，完整对标 flight-mcp-server 架构，验证 AI Agent 系统的业务场景复用能力。