mall-ai-after-sales-platform MCP Server

From the README

# Mall AI 售后平台

基于真实商城业务的智能售后系统，连接自然语言对话、订单调查、政策检索和用户确认后的业务执行。客户只需在一个对话框描述需求，系统根据问题选择直接解答或多步 Agent 处理，在同一会话展示调查进度和处理方案。

## 功能

- **统一客服对话**：问候、政策咨询、单项查询使用客服链路；复杂调查、方案比较和新的售后办理自动进入任务流程，无需客户选择 Agent 或填写任务表单。
- **多轮事项处理**：缺少信息时追问，客户直接在对话中补充；服务端关联当前账号、当前会话的处理事项。咨询其他问题后仍可查看原事项。
- **可确认的售后方案**：展示依据、预期效果和方案版本；支持修改售后类型、确认提交和暂不提交。Java 提交时重新校验身份、归属、资格和状态，保证重复确认不会重复写入。
- **订单与政策联合调查**：订单、物流和售后资格来自 Java 接口；政策问答通过版本化知识检索和证据核验形成回答。
- **随时转人工**：客户可直接说“转人工”或点击常驻入口，选择当前事项或一般咨询；查看交接卡并确认后登记案件。无需先提供订单，按钮路径不依赖模型。
- **人工售后闭环**：客户查看排队、处理和补件进度；处理人员领取、核验、请求补充、解决与结案。交接后原事项停止自动写入，避免人工与 Agent 重复操作。
- **问题摘要与相似发现**：交接后异步提炼客户目标、已处理过程和具体未解决问题；本地向量检索找出表达不同的相似案例，运营人工确认问题组。
- **运营改进闭环**：按时间、业务和来源查看案件与覆盖统计，从问题组生成带引用的分析草案，人工复核后关联改进事项，记录验证方式与证据再关闭。

## 技术设计

### 对话驱动的 Agent 编排

FastAPI 统一入口通过结构化模型决策选择客服回答、创建事项、继续事项、请求澄清或人工交接。任务引用只从服务端读取的当前会话事项中选择；客户在同一对话中查看进度和确认方案。

TaskRuntime 管理计划、Skill 调用、事实产物、暂停恢复和版本化 ActionProposal。Executor 负责受控执行，Context Curator 管理上下文，Resolution Critic 提供方案检查。JSON Schema、工具白名单和参数校验约束模型输出。

### 业务执行