AI导哈

AI助手工具链

一个基于MCP协议、LangChain和Groq的多工具AI助手，支持动态连接外部服务如网页搜索、浏览器自动化和旅行API，适用于AI代理和自主任务执行。

  • by manasiadhav
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 manasiadhav/ai-assistant-with-mcp-servers-using-langchain-and-groq

使用说明

配备MCP服务器、LangChain和Groq的AI助手

一个多工具、代理的人工智能助手，由 模型上下文协议（MCP）, LangChain，以及 希腊此助手动态连接到外部工具和服务，如网络搜索（DuckDuckGo）、浏览器自动化（Playwright）和旅行API（Airbnb），所有这些都不需要为每个工具编写单独的集成代码。

使用从头开始构建 mcp-useLangChain和游标IDE。非常适合AI代理、自主任务执行和上下文感知助手。

特性

  • 连接到多个MCP服务器 （例如，DuckDuckGo、Airbnb、剧作家）
  • 由Groq（或OpenAI/Anthropic）提供技术支持的LLM代理
  • LangChain集成 用于内存、工具路由和异步流
  • 基于JSON的工具配置
  • 命令行界面（CLI） 用于实时交互
  • 内置于 光标IDE 和 uv （基于Rust的Python环境管理器）
  • 允许您通过终端与助手交互，提出以下问题：
  • “给我看看果阿的酒店”
  • “今天最热门的人工智能新闻是什么？”
  • “打开MakeMyTrip网站”

输出

先决条件

确保已安装以下内容：

🛠️ 安装

# Step 1: Clone this repo
git clone https://github.com/manasiadhav/AI-Assistant-With-MCP-Servers-using-LangChain-And-Groq.git
cd AI-Assistant-With-MCP-Servers-using-LangChain-And-Groq

# Step 2: Initialize a Python project using uv
uv init mcp-demo
cd mcp-demo

# Step 3: Install required packages
uv pip install langchain langchain-groq openai mcp-use python-dotenv

# Step 4: Create your environment file
touch .env
# Add your keys
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key

# Step 5:
uv run app.py

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