使用说明
MCP测试项目
一个基于Python的研究论文搜索和聊天系统，与arXiv集成，并使用Gemini AI进行智能交互。
特性
- 使用arXiv API进行纸张搜索和管理
- 多服务器聊天机器人实现
- 与谷歌的Gemini AI模型集成
- 使用MCP（模型控制协议）的基于工具的架构
项目结构
├── main.py # Main application with arXiv paper search functionality
├── mcp_chatbot.py # Single-server chatbot implementation
├── chatbot_for_multi_server.py # Multi-server chatbot implementation
├── server_config.json # Server configuration file
├── .env # Environment variables configuration
├── papers/ # Directory for storing paper information
│ └── [topic]/ # Topic-specific paper information
│ └── papers_info.json # Stored paper metadata
└── myenv/ # Python virtual environment
先决条件
- Python 3.10或更高版本
- Google Gemini API密钥
- 所需的Python包（通过pip安装）：
- 档案
- python dotenv
- 谷歌发电机
- mcp核心
设置
- 克隆存储库
- 创建并激活虚拟环境：
python -m venv myenv
myenv\Scripts\activate
- 安装依赖项：
pip install arxiv python-dotenv google-generativeai mcp-core
- 创建一个
.env文件并添加您的Gemini API密钥：
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
用法
论文搜索
运行主脚本搜索研究论文：
python main.py
聊天机器人
您可以使用单服务器或多服务器聊天机器人实现：
- 单服务器：
python mcp_chatbot.py
- 多服务器：
python chatbot_for_multi_server.py
特性
论文搜索
- 按主题搜索arXiv论文
- 以JSON格式存储纸张信息
- 在单独的目录中按主题组织论文
聊天机器人
- 交互式聊天界面
- 与谷歌Gemini AI集成
- 支持多个MCP服务器
- 基于工具的可扩展性架构
许可证
本项目用于研究和开发目的。
贡献
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