使用说明
金融MCP服务器–AI新闻聊天机器人
这是一个个人项目，旨在探索基于MCP的工具与LLM和实时数据源的集成。
该项目是一个专注于金融的人工智能聊天机器人，它使用实时新闻数据回答用户查询，而不仅仅依赖于法学硕士知识。
它做什么
- 回答用户的财务相关问题
- 使用NewsAPI获取最近的新闻文章
- 使用LLM生成基于实时数据的答案
- 仅基于检索到的信息返回简明摘要
技术栈
- python
- 流式显示（UI）
- Google Gemini API（LLM）
- NewsAPI（数据源）
- MCP（模型上下文协议）
运作原理
用户问题
→ MCP工具/直接函数调用
→ 新闻API获取
→ 检索到的文章
→ Gemini总结
→ 最终答案
特性
- 聊天风格UI（类似于ChatGPT）
- 实时财经新闻检索
- LLM响应基于实际数据
- 可靠性回退机制
- 已部署的web应用程序
MCP集成
该项目包括一个基于MCP的工作设置，其中：
- 一个工具(
get_finance_news)使用MCP定义 - 客户(
client_mcp.py)与MCP服务器通信 - 该工具获取实时数据，然后将其传递给LLM
为了部署稳定性，Streamlit应用程序目前使用混合方法：
- 它首先尝试基于MCP的执行
- 如果需要，可以回退到直接函数调用
这确保了MCP架构的生产和演示的可靠性。
备注
该项目是一个个人学习项目，旨在探索LLM应用程序、工具集成和实时数据基础。
作者
Dnyaneshwari Rakhe
