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电商AI代理

MCP Commerce Agent是一款基于GPT-4智能和MCP架构的AI代理系统，通过自然语言交互和自主购物功能革新电商体验。

  • by Hmittal15
  • Python
  • 云端部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Hmittal15/mcp-ai-commerce-agent

使用说明

MCP商务代理

一个通过自然语言交互和自主购物辅助彻底改变电子商务的智能AI代理。

欢迎来到下一代商业时代！这个系统展示了如何 人工智能代理将改变购物体验 通过模型上下文协议（MCP）架构，结合自然语言理解、智能决策以及无缝工具集成。

🤖 为什么AI代理是商业的未来

传统电子商务依赖于手动搜索、点击和填写表单。 人工智能商务代理 通过以下方式更改此内容：

  • 理解意图“帮我找一件100美元以下的黑色礼服参加婚礼”→ 带有上下文的智能搜索
  • 自主行为下订单，设置支付，自动跟踪价格
  • 个性化体验了解用户偏好并推荐相关产品
  • 自然对话通过聊天而非导航菜单进行购物
  • 智能辅助主动推荐和智能过滤

🎯 什么是MCP商务代理？

一个展示未来商业形态的专业人工智能代理系统：

  • “AI-First Design”可以翻译为“以AI为先的设计”或“人工智能优先的设计”。这里，“AI-First”强调了人工智能在设计或规划中的首要地位，而“Design”则指的是设计过程或设计理念。因此，整个短语可以理解为在设计或规划时优先考虑人工智能的应用或理念围绕GPT-4智能打造，实现类似人类的购物对话体验
  • **模型上下文协议（MCP）**前沿的架构设计，使AI代理能够自主使用工具
  • 实时情报FastMCP + SSE传输技术，实现即时AI响应
  • 视觉商务产品图片与现代用户界面，提升购物体验
  • 自主购物AI代理可以独立搜索、订购和管理商业任务

🏗️ 系统架构

┌───────────────────┐    SSE/HTTP     ┌─────────────────────┐
│  Streamlit Client │ ◄─────────────► │   FastMCP Server    │
│  (Port 8502)      │                 │   (Port 8051)       │
│                   │                 │                     │
│ • Web Interface   │                 │ • Commerce Tools    │
│ • User Management │                 │ • Data Processing   │
│ • Visual Cards    │                 │ • OpenAI Integration│
└───────────────────┘                 └─────────────────────┘
          │                                    │
          │                                    │
          ▼                                    ▼
┌─────────────────┐                 ┌──────────────────┐
│  Browser UI     │                 │   Data Layer     │
│ • Chat Interface│                 │ • JSON Inventory │
│ • Product Images│                 │ • CSV Orders     │
│ • Form Inputs   │                 │ • Excel Tracking │
└─────────────────┘                 └──────────────────┘

🚀 主要特点

商业工具

  • 搜索库存带图像显示的自然语言产品搜索
  • 下单下单时验证客户详细信息
  • 设置BNPL（先买后付）“Buy-now-pay-later”支付配置（或“先买后付”支付设置）
  • 设置价格追踪价格监控与提醒

技术特性

  • **SSE Transport（可译为“SSE运输公司”或根据具体语境译为“SSE交通部门”等）**实时双向通信
  • OpenAI GPT-4智能搜索过滤与自然语言处理
  • 用户管理客户信息采集与注入
  • 响应式用户界面带有自定义CSS的现代Streamlit界面

💻 使用示例

使用聊天界面

  • “显示所有产品”
  • “寻找50美元以下的男士蓝色衬衫”
  • “我想为约翰·杜订购商品TOP001”
  • “为这件皮夹克设置先买后付（BNPL）选项”

添加新工具

  1. 添加工具定义到 mcp_server.py 在里面 setup_tools() 方法
  2. 添加工具实现方法（例如。， async def _new_tool())

🎥 应用演示

你可以在……上找到我

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