使用说明
代理项目管理专家（工具-调用）
🚀 项目概述
阿特拉斯 基于Agent的任务和日志自动化系统）是一种先进的项目管理Agent，使用 工具调用 用于与PostgreSQL数据库交互的大型语言模型的（工具调用）。
其主要功能是通过命令处理服务器（MCP）解释自然语言（聊天）指令并将其转换为结构化操作（创建任务、列出项目、更新状态）。
⚙️ 体系结构和关键技术
| 组件 | 描述 | 关键依赖项 |
|---|---|---|
客户(atlas_client/client.py) |
它处理对话循环，与GitHub/OpenAI API通信，并作为子流程运行MCP服务器。 | OpenAI, asyncio, subprocess |
MCP 服务器atlas_server/server.py) |
服务器进程命令。它从客户端接收JSON请求并执行相应工具的逻辑。 | mcp.server, mcp.types |
工具(atlas_server/tools.py) |
定义项目管理功能(crear_tarea, listar_proyectos)并处理与数据库的连接。 |
pydantic, psycopg2 |
| 坚持 | 用于存储项目和任务的关系数据库。 | PostgreSQL |
🛠️ 快速安装和配置
配置Atlas需要初始化数据库并配置API凭据。
第一步：Python依赖项
确保您有一个活跃的虚拟环境，并安装必要的库：
pip install openai python-dotenv psycopg2-binary pydantic
# Nota: La librería 'mcp' se asume disponible en el entorno o es código local.
步骤2：配置数据库（PostgreSQL）
Atlas使用PostgreSQL数据库。
- 确保PostgreSQL服务器正在运行。
- 创建一个空数据库（例如。
atlas_db).
步骤3：配置凭据（.env）
创建文件 .env 在根目录中(ATLAS/)具有以下变量：
| 变量 | 使用 | 示例 |
|---|---|---|
| GIT_TOKEN | GitHub AI API令牌（OpenAI/Model）。对于LLM来说是必要的。 | GIT_TOKEN=ghu_xxxxxxxxxxxxxxxxxx |
| DB_HOST | 宿主您的PostgreSQL服务器。 | DB_HOST=localhost |
| DB_NAME | 在步骤2中创建的数据库的名称。 | DB_NAME=atlas_db |
| DB_USER | 数据库用户。 | DB_USER=atlas_user |
| DB_密码 | 用户密码 | DB_PASSWORD=secret_password |
| DB_PORT | PostgreSQL端口（通常为5432）。 | DB_PORT=5432 |
步骤4：执行代理
运行主客户端以开始对话。第一次执行将初始化数据库架构（项目和任务）。 Bash
从根目录（Atlas/）
python atlas_client/client.py
一旦开始，特工就会向你致意。
🌐 阿特拉斯：你好！我是阿特拉斯，你的项目经理。今天我能帮你什么忙？
📚 文件和命令的使用
有关每个命令的功能和逻辑的详细说明，请参阅：
