AI导哈

AI应用开发工具

一个基于Azure OpenAI的AI应用开发工具，支持多语言处理、上下文理解和资源管理。

  • by michelemercaldi
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 michelemercaldi/dl-mcp-test-anthropic-openai

使用说明

Anthropic和OpenAI的MCP聊天机器人测试

这个练习是短期课程中向Azure OpenAI的移植 MCP：用Anthropic构建丰富的上下文AI应用程序 https://learn.deeplearning.ai/courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/lesson/fkbhh/introduction

每节课我都报告了Anthropic的原始版本 以及Azure OpenAI的自定义版本

参见mcp https://github.com/modelcontextprotocol

mcp服务器 https://github.com/modelcontextprotocol/servers

激活环境

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate

安装

pip install arxiv
pip install dotenv
pip install anthropic
pip install openai

跑

python L3.openai.py
#   > show me firs article about water

使用紫外线

pip install uv
uv init --name dl-mcp-server
uv venv
.venv\Scripts\activate

L4

uv add mcp arxiv
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run .\L4-mcp_server-with-uv\research_server.py

十五

uv add openai python-dotenv nest_asyncio
uv run L5-mcp-client\mcp_chatbot.py

L6

请参阅mcp服务器列表https://github.com/modelcontextprotocol/servers 我们使用fetch服务器和文件系统服务器

uv run .\L6-multi-client-server\mcp_chatbot.py

示例提示：

  • 列出当前目录中的文件

  • 获取网站https://fubardevelopment.github.io/WebDavServer/articles/getting-started.html，创建可视化摘要并将其保存在summary.md中

第七层

uv run .\L7-prompt-resources\mcp_chatbot.py
  • 提示： /提示 /提示generate_search_prompt主题=数学 @文件夹

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