航班管理智能代理

✈️ DSPy Airline MCP Client — Tutoriel

Ce projet montre comment intégrer un agent DSPy avec MCP pour gérer localement des requêtes liées à la réservation de vols.

Ce projet illustre l'utilisation d’un agent local intelligent basé sur la bibliothèque DSPy et orchestré via MCP, dans un scénario de réservation de vols aériens.

🧰 Technologies utilisées

• DSPy : framework d’agents LLM
• MCP : orchestration locale d’agents
• Ollama : exécution locale de modèles de langage (LM: Qwen3)
• uv : (https://docs.astral.sh/uv/) Gestionnaire de paquets et de projets Python

📦 Contenu

• Agent DSPy capable de :

  • Réserver un vol
  • Annuler une réservation
  • Vérifier les informations d’un vol
  • Proposer un vol optimal

• Intégration avec MCP pour la gestion locale des outils (tool use)

• Accès à une base de données simulée (DBS)

• Tests concrets de dialogue

🗃️ Structure du projet

• dspy_airline_client.py : logique client avec agent DSPy
• data/dbs.py : base de données simulée
• tools/airline_service_tools.py : outils MCP (réservation, annulation, etc.)
• utils/ models.py : modèles de données utilisés par le serveur MCP
• main.py : Point d’entrée du serveur MCP
• server.py : Serveur MCP

🧰 Installation

Installez les dépendances :

uv install


## 🚀 Lancer le client

```bash
uv run dspy_airline_client.py


🧠 Auteurs
Projet tutoriel avec DSPy et MCP pour la série Agents IA, juin 2025.

📌 Ce projet est conçu à des fins d’apprentissage, dans un contexte local et pédagogique.