AI导哈

AI聊天机器人

一个集成Model Context Protocol (MCP)的AI聊天机器人，用于回答关于INSTRAT360公司的问题，支持自动调用MCP工具进行数据检索。

  • by Shoukhin1803078
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Shoukhin1803078/instrat360-mcp-task

使用说明

INSTRAT360 MCP聊天机器人项目

我创建了一个简单的聊天机器人AI助手用于 INSTRAT360（可译为“全向战略评估系统”或根据具体语境调整，若“INSTRAT360”是特定产品或系统的名称，则保留原名） 与……公司一起 模型上下文协议（MCP） 集成。聊天机器人可以使用MCP工具进行数据检索，回答有关INSTRAT360公司的相关问题。

特点/特性

  • 人工智能聊天机器人：

    • 与AI聊天，聊聊INSTRAT360公司
    • 在需要时自动调用MCP工具
    • 两种模式：模拟（无API密钥）和OpenAI（含API密钥）
    • 简洁的用户界面（为简化起见，我使用HTML、CSS、JS）

  • MCP 服务器 具备三大核心能力：

    • 资源公司信息、员工名单、项目列表
    • 工具5个可调用函数（公司概况、员工详情等）
    • 提示3个预定义的分析模板

我使用的技术：

  • **fastmcp（该词在中文中没有直接对应的翻译，因为它可能是一个特定领域或技术的专有名词，但根据字面意思，可以大致翻译为“快速多通道处理”或“快速多点连接”，具体翻译需根据上下文确定）**MCP服务器框架
  • **FastAPI（快速API）**网络框架
  • **Uvicorn（乌维康，但通常直接音译为“尤维康”或保持原英文名，因其是一个具体的软件或框架名称）**ASGI服务器
  • LangChain大语言模型（LLM）编排
  • **LangChain-OpenAI（或“LangChain与OpenAI的集成/结合”）**OpenAI集成
  • **httpx（注：这是一个技术术语或特定工具的名称，直接翻译为“httpx”即可，无需额外解释，因为其本身在技术领域内具有特定含义）**HTTP 客户端
  • python-dotenv环境变量管理

项目结构

instrat360-mcp-task/
├── requirements.txt          
├── README.md                
├── mcp_server/
│   └── mcp_server.py        # Here I define MCP server with resources, tools, prompts
└── web_server/
    ├── main.py              # FastAPI web server
    └── static/
        └── index.html       # Chat UI (HTML + CSS + JS)

安装说明

先决条件

  • 要求 Python 版本 >=3.12
  • uv（Python 包管理器）

步骤1：克隆仓库

git clone https://github.com/Shoukhin1803078/instrat360-mcp-task.git
cd instrat360-mcp-task

步骤2：创建虚拟环境并安装依赖项

uv venv
source .venv/bin/activate (For MAC)
.venv\Scripts\activate (For windows)
uv pip install -r requirements.txt

步骤3：运行MCP服务器

MCP服务器可以独立运行以进行测试：

cd mcp_server
uv run mcp_server.py

这将在默认端口上启动FastMCP服务器。

步骤4：在另一个终端中运行Web服务器

创建一个新的终端，然后进入web_server目录

cd web_server
python3 main.py

第五步：打开聊天机器人

打开浏览器并访问：

http://localhost:8000

示例输出

使用指南

模拟模式（无需API密钥）

  1. 选择 “模拟模式” （默认）
  2. 在聊天输入框中输入问题类型
  3. 该机器人使用基于规则的逻辑来检测意图并调用MCP工具
  4. 回复格式自然

示例问题：

  • “告诉我关于INSTRAT360的情况”
  • “谁是员工？”
  • “给我看看那些项目”
  • “找一位人工智能专家”

OpenAI模式（需要API密钥）

  1. 选择 “OpenAI 模式”
  2. 输入OpenAI API密钥
  3. 问题类型
  4. 该机器人使用GPT-3.5-turbo进行自然语言理解
  5. 当需要时，MCP工具会自动被调用

MCP（多点触控面板/或具体指代根据上下文而定）能力展示

1. 资源（只读数据端点）

@mcp.resource("company://info")
def get_company_resource():
    """Returns company information"""
    
@mcp.resource("company://employees")
def get_employees_resource():
    """Returns list of employees"""
    
@mcp.resource("company://projects")
def get_projects_resource():
    """Returns list of projects"""

2. 工具（可调用函数）

@mcp.tool()
def get_company_overview():
    """Get complete company overview"""
    
@mcp.tool()
def get_employee_details(name: str):
    """Get specific employee information"""
    
@mcp.tool()
def list_all_employees():
    """List all employees with roles"""
    
@mcp.tool()
def get_project_details(project_name: str):
    """Get specific project information"""
    
@mcp.tool()
def find_expert(skill: str):
    """Find employees by expertise area"""

3. 提示（预定义模板）

@mcp.prompt()
def company_analysis_prompt():
    """Template for company analysis"""
    
@mcp.prompt()
def employee_expertise_prompt():
    """Template for finding experts"""
    
@mcp.prompt()
def project_status_prompt():
    """Template for project reviews"""

环境变量（可选）

创建一个 .env 根目录中的文件：

OPENAI_API_KEY=""

MCP工具的调用方式

该系统使用 意图检测 自动调用正确的MCP工具：

用户查询 检测到的意图 调用的MCP工具
“告诉我关于INSTRAT360的信息” 公司简介 get_company_overview()
“员工都是谁？” 员工名单 list_all_employees()
“存在哪些项目？” 项目列表 返回所有项目
“寻找人工智能专家” 专家搜索 find_expert("AI")

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