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问答聊天机器人

MCP专家问答聊天机器人，用于解答关于模型上下文协议（MCP）的概念、实现、最佳实践和故障排除问题。

  • by nikith38
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 nikith38/q-a-chatbot-about-mcp-servers

使用说明

🤖 MCP专家问答聊天机器人

用于模型上下文协议（MCP）的智能问答聊天机器人-回答有关概念、实现、最佳实践和故障排除的问题。

✨ 特性

  • 🔍 多查询RAG：生成多个搜索查询以进行全面的信息检索
  • 📚 丰富的知识库：完整的MCP文档，涵盖概念、实施和故障排除
  • 💬 交互式用户界面：带有聊天记录和调试选项的干净Streamlit界面
  • 🚀 FAISS矢量存储：高性能相似性搜索，快速响应

🏗️ 建筑

🚀 快速开始

  1. 克隆和安装

    git clone https://github.com/yourusername/mcp-qa-chatbot.git
cd mcp-qa-chatbot
pip install -r requirements.txt

  2. 设置API密钥 创建 .env 文件：

    OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

  3. 发射

    streamlit run app.py

📂 知识结构

  • 📘 概念：核心MCP原则和术语
  • 💻 实施：代码示例和模式
  • ✅ 最佳实践：优化指南
  • 🔧 故障排除：常见问题和解决方案

💡 例题

  • “什么是MCP？”
  • “如何在Python中实现MCP服务器？”
  • “上下文管理的最佳实践？”
  • “如何在MCP客户端中处理身份验证？”
  • “修复上下文窗口超出错误范围？”

🔍 调试模式

切换调试模式以查看：

  • 🔄 生成备选查询
  • 📑 检索到的上下文文档
  • ⏱️ 性能指标

⚙️ 定制

  1. 将文档添加到知识库
  2. 在UI中调整查询参数
  3. 在中修改RAG设置 rag_engine.py

🛠️ 技术细节

  • 矢量存储器：1000个字符块（200个字符重叠）失败
  • 嵌入模型：OpenAI嵌入
  • RAG增强：生成多个查询以实现更好的检索
  • UI框架：流媒体实时聊天

📄 许可证

麻省理工学院

👏 致谢

使用OpenAI API构建Streamlit、LangChain和FAISS

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