AI导哈

AI摘要与MCP工具集成桌面应用

一款Windows桌面应用，提供文本摘要、解释、翻译和重写功能，支持本地LLM（如Ollama或LM Studio）和MCP工具集成，适用于本地数据处理和AI交互。

  • by linhnvv2
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 linhnvv2/ai_summarizer_context

使用说明

AI Summarizer + MCP (Windows Desktop)

Ứng dụng desktop chạy nền (system tray) cho Windows:

  • Bôi đen văn bản → Shift + chuột phải → panel hành động.
  • Gọi LLM cục bộ (Ollama hoặc LM Studio) để tóm tắt/giải thích/dịch.
  • Tích hợp MCP: chọn server/tool, chạy tool (filesystem, web, DB…), lấy kết quả làm ngữ cảnh trước khi tóm tắt.

Tính năng

  • Chat Window: Chat với AI, hỗ trợ lịch sử hội thoại và tích hợp MCP tools thủ công.
  • Popup hành động cạnh con trỏ: Tóm tắt, Giải thích, Dịch, Viết lại, Prompt tuỳ biến.
  • Provider: Ollama (/api/generate & /api/chat) hoặc LM Studio (OpenAI-compatible /v1/chat/completions).
  • MCP Panel: liệt kê servers/tools, nhập args JSON, chạy tool và chèn kết quả vào prompt/chat.
  • Bảo mật: Mặc định chỉ gọi endpoint local và MCP servers cục bộ.

Yêu cầu hệ thống

  • Windows 10/11
  • Python 3.10+ (khuyến nghị 64-bit)
  • Node.js (để chạy MCP filesystem server qua npx)

Cài đặt

# 1) Tạo venv và cài thư viện
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install PySide6 pynput pywin32 requests "mcp[cli]" python-dotenv

# 2) (Tuỳ chọn) Đóng gói .exe
pip install pyinstaller
pyinstaller -F -w app.py

Gợi ý model cục bộ (máy i7-14700K, RAM 64GB): llama3.2:3b-instruct, mistral:7b-instruct (Q4), phi3.1:3.8b. Ollama nhanh & đơn giản.

Cấu hình

Lần chạy đầu sẽ tạo config.json. Bạn có thể sửa qua menu Cấu hình… hoặc trực tiếp file.

{
  "provider": "ollama",
  "ollama": {
    "endpoint": "http://127.0.0.1:11434",
    "model": "llama3.2:3b-instruct",
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 1024
  },
  "lmstudio": {
    "endpoint": "http://127.0.0.1:1234/v1",
    "model": "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M",
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 1024
  },
  "ui": {
    "summary_language": "vi",
    "trigger": {"modifier": "shift", "button": "right"}
  },
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "servers": [
      {
        "name": "filesystem",
        "command": "npx",
        "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
        "env": {"ROOT_PATH": "C:/Users/YourUser/Documents"}
      }
    ]
  }
}

Lưu ý: Dùng forward slash / hoặc escape backslash \\ trong JSON đường dẫn.

Chạy providers

Ollama

# Cài và chạy server
# https://ollama.com 
ollama serve
ollama pull llama3.2:3b-instruct

LM Studio

  • Mở LM Studio → Tab Server → chọn model → Start Server (mặc định http://127.0.0.1:1234/v1).

Chạy MCP servers

Ví dụ Filesystem server qua npx (Node.js):

  • Ứng dụng sẽ tự khởi chạy server qua cấu hình stdio.
  • Bạn có thể thay ROOT_PATH để giới hạn phạm vi đọc/ghi.

Sử dụng

  1. Chạy python app.py (hoặc mở dist/app.exe).
  2. Biểu tượng máy tính xuất hiện ở system tray.
  3. Bôi đen văn bản → giữ Shift → Click chuột phải.
  4. Chọn hành động: Tóm tắt / Giải thích / Dịch / Viết lại / Prompt.
  5. Để thêm ngữ cảnh từ MCP:
    • Mở menu tray → MCP: Panel chọn server/tool.
    • Chọn server, tool, nhập args JSON → Chạy tool.
    • Tick “Dùng kết quả làm ngữ cảnh tóm tắt” → Đóng.
    • Thực hiện tóm tắt như bước 3–4.
  6. Sử dụng Chat Window:
    • Mở menu tray (chuột trái hoặc phải) → chọn 💬 Mở Chat.
    • Chat bình thường với AI.
    • Để dùng MCP tools:
      • Click nút 📎 MCP Tools trong cửa sổ chat.
      • Chọn tool và chạy → kết quả sẽ tự động thêm vào đoạn chat dưới dạng "Tool Result".
      • AI sẽ dùng thông tin đó để trả lời câu hỏi tiếp theo của bạn.
    • Các tính năng khác: Clear history, Export chat to .txt.

Đóng gói .exe

pyinstaller -F -w app.py
# File tạo tại dist/app.exe

Thư mục dự án

ai_summarizer_mcp/
├─ app.py
├─ README.md
├─ requirements.txt
└─ (tự sinh) config.json sau lần chạy đầu

Troubleshooting

  • Không copy được selection: Một số app chặn Ctrl+C. Hãy nhấn Ctrl+C thủ công trước rồi dùng gesture.
  • Ollama 404/timeout: Kiểm tra ollama serve và model đã pull.
  • MCP server không hiện tools: Kiểm tra Node.js, thử chạy thủ công npx @modelcontextprotocol/server-filesystem.
  • LM Studio trả lỗi: Đảm bảo endpoint /v1 và model đúng tên.

Ghi chú & chuẩn MCP

  • MCP là chuẩn mở (Anthropic) cho tools/resources/prompts; SDK Python hỗ trợ client–server và stdio/HTTP/SSE transport.
  • Tham khảo: Model Context Protocol Python SDK & hướng dẫn Build an MCP client.

相关 MCP