使用说明
基于人工智能的CAD系统（MCP+Eyeshot）
该存储库包含使用模型上下文协议（MCP）和devDept Eyeshot SDK的AI驱动CAD应用程序的黑客马拉松原型。
架构层：
- 前端： React+Three.js界面结合了聊天助手和3D画布。
- 后端mcp： Python FastAPI服务器处理MCP路由逻辑和工具执行。
- llm服务： Python FastAPI服务器负责与LLM（Gemini/GPT）通信，将自然语言映射到CAD操作。
- cad引擎： C#ASP。NET Core服务器利用devDept Eyeshot SDK无头执行CAD操作。
- 共享： 一组跨层划分的通用模式映射命令。
设置
- 复制
.env.example到.env. - 分配您的密钥：
GEMINI_API_KEY：来自谷歌人工智能工作室的Gemini API密钥。EYESHOT_LICENSE_KEY：您的Eyeshot生产许可证密钥。
- 重要：永远不要承诺
.env文件到存储库。它已经包含在.gitignore以防止意外的凭证泄漏。
需求
- Node.js（用于前端）
- Python 3.10+（用于MCP和LLM服务）
- .NET 8 SDK（用于CAD引擎）
命令流示例
- 提示：“加载sample.step模型”
- MCP路由器发送到LLM服务。
- LLM服务返回：
{"action": "load_model", "file_path": "sample.step"} - MCP路由器向CAD引擎发送带有有效载荷的HTTP POST。
- CAD引擎执行命令并生成修改后的状态。
