AI导哈

智能生活仪表盘工具

Smart Life Dashboard MCP 是一个将本地生活日志数据转化为可组合工具的项目，提供日历、天气、开支、待办事项和每日摘要等功能，可通过FastMCP服务器与LLM客户端或MCP工具中心集成。

  • by shabul
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 shabul/smart-life-mcp

使用说明

智能生活仪表板MCP

智能生活仪表板MCP是一个展示项目，它将本地生活日志数据转化为一组可组合的数据 模型上下文协议 工具。它将日历事件、费用、天气数据、待办事项和每日摘要打包在一个FastMCP服务器后面，这样您就可以将它们与LLM客户端或MCP工具中心集成。

特性

  • 日历： 列出并附加存储在中的事件 data/events.json.
  • 天气： 从OpenWeather获取任何城市的当前状况。
  • 费用： 根据CSV数据分析支出总额和类别细分。
  • 待办事项： 列出、添加和完成存储在JSON中的个人任务。
  • 每日总结： 使用OpenAI将所有数据集组合成自然语言简报（包括离线回退）。
  • Python执行（演示）： 运行小型沙盒Python代码段进行探索。

项目结构

smart-life-mcp/
    data/
        events.json
        expenses.csv
        todo.json
    tools/
        calendar_tool.py
        expense_tool.py
        python_exec_tool.py
        summary_tool.py
        todo_tool.py
        weather_tool.py
    main.py
    requirements.txt

入门

  1. 创建并激活虚拟环境

    python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

  2. 安装依赖项

    pip install -r requirements.txt

  3. 配置环境变量 复制 .env.example 到 .env （或手动导出变量）并提供您的API密钥。

  4. 运行MCP服务器

    python main.py

    默认情况下，服务器在端口上启动 8000.用覆盖 SMART_LIFE_PORT.

环境变量

名称 必填 描述
OPENAI_API_KEY 可选* 启用LLM驱动的每日摘要。如果没有它，则使用回退摘要。
OPENWEATHER_API_KEY 是 必填 weather OpenWeather的工具响应。
SMART_LIFE_PORT MCP服务器没有 HTTP端口（默认 8000).
SMART_LIFE_DEFAULT_CITY 否 天气查找的默认城市（默认 Bengaluru).
SMART_LIFE_OPENAI_MODEL 否 聊天完成模型名称（默认 gpt-4o-mini).
SMART_LIFE_LOG_LEVEL 否 记录级别，例如。 INFO, DEBUG.

*当出现以下情况时，每日摘要将恢复为轻量级的设备上报告 OPENAI_API_KEY 不存在或API调用失败。

可用工具

工具名称 参数 用途
calendar date （可选 YYYY-MM-DD) 检索今天或特定日期的事件。
add-event date, event, time?, location? 将新日历事件附加到 events.json.
weather city? 通过OpenWeather获取当前天气。
expenses -- 总结支出总额和类别细分。
todo action (list, add, done), task? 管理你的待办事项清单。
summary -- 结合所有数据集生成每日总结。
python_exec code 使用受限制的内置程序执行简短的Python代码段。

样本数据

这 data/ 目录附带了示例JSON/CSV文件，因此项目可以开箱即用。用您自己的数据替换它们，以个性化仪表板。所有工具都需要UTF-8编码的文件。

开发说明

  • 该项目的目标是Python 3.10或更高版本。
  • python_exec_tool 故意最小化，不应暴露于不受信任的输入。
  • 部署到生产环境时，将机密转移到适当的机密管理器中，并考虑将数据持久化在数据库中，而不是平面文件中。

关于Shabul

由Shabul建造。说嗨 领英 或浏览更多 shabul.github.io如果这能让你的一天更顺利，那就抛一颗星或跟随 @破旧不堪 更多的修补。

搜索引擎优化：Shabul Hussain Abdul——亚马逊机器学习/法学硕士/人工智能工程师；人工智能代理、自动化和数据管道。标签：#ShabulHussainAbdul#LLM工程师#GenerativeAI#AIAgents

许可证

根据MIT许可证发布。看 LICENSE 了解详情。

相关 MCP