AI导哈

AI数据分析工具

一款专为黑客松设计的智能AI代理，提供数据搜索、分析和可视化功能。

  • by data354
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 data354/ivoiretech-starter-kit

使用说明

科特迪瓦技术入门套件🚀

为黑客马拉松设计的智能人工智能代理，实现数据搜索、分析和自动可视化。

🌟 功能

  • 对话AI代理 具有直观的聊天界面
  • 数据搜索 通过集成MCP服务器
  • 自动分析 数据
  • 可视化互动 具有自动图形生成功能
  • 界面现代化 带Streamlit
  • 实时停止生成

📋 先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • MCP服务器请求的Internet访问
  • OpenAI API密钥（如果使用OpenAI模板）

🛠️ 安装

1.克隆项目

git clone https://github.com/data354/IvoireTech-Starter-Kit.git
cd IvoireTech-Starter-Kit

2.创建虚拟环境

python -m venv .venv
# Activer l'environnement
# Sur Windows
.venv\Scripts\activate
# Sur macOS/Linux
source .venv/bin/activate

3.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4.环境变量的配置

创建文件 .env 在项目的根源：

OPENAI_API_KEY=votre_cle_api_openai_ici

🚀 启动应用程序

方法1：标准发射

streamlit run client.py

方法2：自定义配置

streamlit run client.py --server.port 8501 --server.address 0.0.0.0

该应用程序可在以下地址访问： http://localhost:8501

💡 使用

主接口

  1. 聊天区 ：向代理IA提问
  2. 侧边栏 ：项目信息和重置按钮
  3. 自动可视化 ：当检测到表格数据时，图表将自动显示

请求示例

"Peux-tu me donner des données sur la population ivoirienne ?"
"Analyse les tendances économiques de la Côte d'Ivoire"
"Recherche des informations sur le secteur agricole"

高级功能

  • 停止生成 ：点击”⏹️ “停止生成”以停止响应
  • 自动图形 ：答案中的表格自动转换为图表
  • 持续历史 ：您的对话将在会话期间保存

🔧 配置

MCP服务器

客户端连接到托管MCP服务器：

  • 网址： https://mcp-server-626474317752.europe-west1.run.app/mcp/
  • 运输： streamable_http

IA模型

  • 使用的模型： openai:gpt-4o
  • 框架：带有React代理的LangGraph

📊 可视化

应用程序从表格数据自动生成图表：

  • 自动检测 答案中的表格
  • 转换为DataFrame 熊猫
  • 交互式图形 与Plotly
  • 支持的类型 ：条形图、曲线等。

🐛 解决问题

常见问题

  1. MCP连接错误

    Vérifiez votre connexion Internet
Le serveur MCP doit être accessible

  2. OpenAI API错误

    Vérifiez votre clé API dans le fichier .env
Assurez-vous d'avoir suffisamment de crédits

  3. 依赖性问题

    pip install --upgrade -r requirements.txt

日志和调试

有关错误的详细信息：

streamlit run client.py --logger.level debug

📦 项目结构

IvoireTech-Starter-Kit/
├── client.py                 # Application principale
├── requirements.txt          # Dépendances Python
├── .env                     # Variables d'environnement
├── README.md               # Documentation
└── .venv/                  # Environnement virtuel

🤝 贡献

欢迎捐款！不要犹豫：

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🆘 支持

对于任何问题或问题：

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  • 联系开发团队
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使用Docker部署到HuggingFace

  • 创建项目的Docker映像（请参阅Dockerfile文件）
  • 创建新空间
  • 填写表格并选择“Docker”
  • 上传不带“.env”的应用程序
  • 转到设置以添加您的秘密密钥
  • 您的应用程序将在几分钟后成功上线！！

客户图片

额外资源

  • MCP服务器报告： https://github.com/data354/McpServer_DataFair.git
  • 连云客户笔记本： https://colab.research.google.com/drive/1jLcCBro-Hm0_sUILKhvACiQYfMQ2t6aO?usp=sharing
  • 谷歌人工智能SDK： https://github.com/googleapis/python-genai
  • 文档Google Gen AI SDK： https://googleapis.github.io/python-genai/
  • Gemini API的使用： https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key
  • MCP客户端： https://github.com/googleapis/python-genai
  • MCP客户端NPM： https://www.npmjs.com/package/mcp-client
  • MCP客户端PHP： https://github.com/modelcontextprotocol
  • MCP客户端Python： https://github.com/logiscape/mcp-sdk-php
  • MCP客户端Java： https://inspector.dev/ai-agents-in-php-with-mcp-model-context-protocol/
  • MCP客户端Node.js： https://blog.marcnuri.com/connecting-to-mcp-server-with-langchainjs

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