AI导哈

AI代理服务器

一个基于Express.js、Google Gemini和模型上下文协议（MCP）的对话式AI代理，支持工具/函数调用、API集成和多轮上下文聊天。

  • by Pushkarnsut
  • JavaScript
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 pushkarnsut/ai-agent-with-mcp-server

使用说明

带有MCP服务器的AI代理

该项目是一个使用Express.js、Google Gemini和模型上下文协议（MCP）构建的会话式AI代理。它演示了工具/函数调用、API集成以及与上下文的多线程聊天。代理可以执行诸如发布到推特和基于自然语言提示执行算术运算等操作。

特性

  • 使用Google Gemini的对话式AI代理
  • 通过MCP（模型上下文协议）调用工具/功能
  • 用于发布推文的Twitter API v2集成
  • 加法运算工具
  • 多回合对话的上下文聊天历史记录
  • 现代JavaScript（ESM）、基于环境的配置和错误处理

项目结构

mcpserver/
├── client/           # CLI chat client
│   ├── index.js
│   └── ...
├── server/           # MCP server and tools
│   ├── index.js
│   ├── createposttool.js
│   └── ...
├── README.md
└── ...

入门指南

先决条件

  • Node.js
  • Twitter开发者帐户（用于发布推文）
  • Gemini API密钥

设置

  1. 克隆存储库：
    git clone https://github.com/Pushkarnsut/AI-Agent-with-MCP-Server.git
cd AI-Agent-with-MCP-Server
  2. 在两者中安装依赖项 client 和 server:
    cd client && npm install
cd ../server && npm install
  3. 创建一个 .env 文件在两个 client 和 server 具有所需API密钥和机密的目录：
    # Example for server/.env
TWITTER_API_KEY=your_key
TWITTER_API_SECRET=your_secret
TWITTER_ACCESS_TOKEN=your_token
TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET=your_token_secret
# Example for client/.env
GEMINI_API_KEY=your_gemini_key

运行项目

  1. 启动MCP服务器：
    cd server
node index.js
  2. 启动客户端（在新终端中）：
    cd client
node index.js

用法

  • 与终端中的AI代理交互。
  • 示例提示：
    • add two numbers 2 and 3
    • post that I am learning MCP servers today
  • 代理将调用相应的工具并返回结果。

安全

  • .gitignore 设置为排除敏感文件。

许可证

麻省理工学院

作者

普什卡苏特

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