buildswithpaul/Frappe_Assistant_Core

解決する問題

Frappe Assistant Core（FAC）を使用すると、ユーザーは自然言語でERPNextサイトとやり取りできます。FACはLLM（ClaudeやChatGPTなど）とERPNextデータの間のギャップを埋め、ユーザーが手動でインターフェースを操作しなくても、延滞請求書の取得、リードステータスの更新、収益レポートの実行などの複雑なタスクを実行できるようにします。

仕組み

FACは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してERPNextのデータと機能を公開するゲートウェイとして機能します。ドキュメントのCRUD、検索、レポート、分析のための24の組み込みツールを提供します。

主な使用方法は2つあります。

1. BYO-LLM（MCPサーバー）： ユーザーはMCP対応LLMクライアント（例：Claude Desktop、Cursor）を自分のサイトに接続します。LLMはユーザー自身のAPIキーを使用し、データはユーザーのスタック内に残ります。
2. FACチャット（SaaS）： FAC Cloudを利用した、オプトイン型のマネージドエクスペリエンスで、Frappe Desk内にネイティブチャットウィジェットとフルスクリーンSPAを提供します。

認証はOAuth 2.0を介して処理され、LLMがユーザーのERPNextロールに基づいて許可されたデータのみにアクセスできるようにします。すべてのアクションはアシスタント監査ログに記録されます。

対象者

AIアシスタントを統合してビジネスワークフローとデータ取得を自動化したいERPNext/Frappeサイトの管理者およびユーザー。

ハイライト

• MCP統合： 外部LLMクライアントへのシームレスな接続のためのモデルコンテキストプロトコルのネイティブサポート。
• ライブスキーマアクセス： FrappeのAPIからメタデータを直接読み取るため、カスタムフィールドとDocTypeが同期を必要とせずにLLMに即座に表示されます。
• 拡張可能なツールセット： 開発者は独自のFrappeアプリのフックを介して独自のツールとスキルを追加できます。
• 権限認識： OAuth 2.0を介してERPNextのユーザー権限を厳密に遵守します。
• 組み込み分析： 高度なデータ分析のためのPythonコードとデータベースクエリを実行するツールが含まれています。