AI代理Telegram机器人

AI Agent Telegram Bot

Интеллектуальный Telegram бот с поддержкой MCP (Model Context Protocol) серверов, векторного поиска и памяти диалогов.

Возможности

• 🤖 LLM интеграция: Использует Google Gemini для генерации ответов
• 🧠 Память диалогов: Сохраняет историю разговоров в SQLite
• 🔍 Векторный поиск: Поиск по коллекции фактов через ChromaDB
• 🌐 MCP серверы: Интеграция с внешними сервисами через MCP
• 📱 Telegram Bot: Полнофункциональный бот на aiogram

Требования

• Python 3.11+
• Telegram бот-токен (TG_TOKEN)
• Ключ Google API (GOOGLE_API_KEY)
• Настроенные MCP серверы (опционально)

Установка зависимостей (локально)

python -m venv .venv
# PowerShell: Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass; .\.venv\Scripts\Activate.ps1
# CMD: .\.venv\Scripts\activate.bat
pip install -r requirements.txt

Настройка окружения

Создайте файл .env по примеру:

TG_TOKEN=your_telegram_bot_token_here
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
# LLM_MODEL=gemini-flash-latest

Настройка MCP серверов

Проект поддерживает интеграцию с настоящими MCP серверами. Настройте в ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "open-weather": {
      "transport": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.open-mcp.org/api/server/open-weather@latest/mcp"
    },
    "Github": {
      "type": "http",
      "url": "https://server.smithery.ai/@smithery-ai/github/mcp?api_key=YOUR_API_KEY",
      "headers": {}
    },
    "Notion": {
      "type": "http", 
      "url": "https://server.smithery.ai/notion/mcp?api_key=YOUR_API_KEY",
      "headers": {}
    }
  }
}

Запуск локально

python main.py

Docker

Сборка и запуск:

# Скопируйте .env или создайте его рядом с docker-compose.yml
# Пример значений см. в разделе "Настройка окружения"

docker build -t ai_agent:latest .
docker compose up -d

Остановка:

docker compose down

Использование бота

• /help — список команд
• /health — проверка состояния бота
• факт <запрос> — поиск в коллекции фактов
• Обычные сообщения — ответы через LLM с памятью диалога

Структура проекта

• main.py — входная точка, инициализация БД и запуск бота
• app/bot.py — aiogram роутеры и хендлеры
• app/core.py — маршрутизация команд, интеграция LLM/VectorStore
• app/memory.py — SQLite хранение диалогов
• app/vecstore.py — ChromaDB векторное хранилище
• app/llm_client.py — клиент Google Gemini
• requirements.txt — зависимости Python
• Dockerfile, docker-compose.yml — контейнеризация
• conversation.db — база данных диалогов (создается автоматически)

MCP интеграция

Бот поддерживает работу с настоящими MCP серверами через Cursor IDE:

• Open Weather — получение данных о погоде
• GitHub — работа с репозиториями GitHub
• Notion — интеграция с Notion workspace

Все MCP серверы настраиваются через файл ~/.cursor/mcp.json и работают через Cursor IDE.