使用说明
MCP-自动文档排序
使用的自动文档排序系统 工具调用 等等 模型上下文协议（MCP） 智能地组织您的文件。
双重利用模式：
| 模式 | LLM | 协议 | 先决条件 |
|---|---|---|---|
| 流光灯+双子座 | Gemini（小费） | 函数调用 | Python+Ollama |
| 克劳德桌面+MCP | Claude（Anthropic） | MCP标准 | Docker+Ollama+Claude桌面 |
选项1：Streamlit+Gemini（免费）
具有Gemini（Google AI）及其本机调用功能的web界面。切换基线/MCP进行比较。
先决条件
- Python 3.10+ 已安装
- 奥拉玛 已安装并正在运行
- CléAPI Gemini （免费）： 转到Google AI Studio
安装
# 1. Cloner le projet
git clone https://github.com/Tytyaz2/Projet_NLP_MCP.git
cd Projet_NLP_MCP
# 2. Créer un environnement virtuel
python -m venv venv
# Windows PowerShell :
.\venv\Scripts\Activate.ps1
# Windows CMD :
.\venv\Scripts\activate.bat
# Linux/Mac :
source venv/bin/activate
# 3. Installer les dépendances
pip install -r requirements_streamlit.txt
# 4. Configurer l'environnement
cp .env.example .env
# Éditer .env et ajouter votre GEMINI_API_KEY
发射
# Terminal 1 : Lancer Ollama
ollama serve
# Terminal 2 : Lancer l'application
.\venv\Scripts\python.exe -m streamlit run streamlit_app.py
应用程序打开 http://localhost:8501
使用
- 粘贴您的Gemini API密钥 在侧边栏中
- 模式基线 （默认）：提问，人工智能无需工具（如ChatGPT）即可回答
- 活性MCP ：切换切换以访问分类工具
- 排序文件 （启用MCP模式）：使用 chemins Windows absolus :
- “解析文件C:/users/user/documents/report.pdf”
- “排序文件夹C:/users/user/downloads”
- “在干运行模式下排序C:/users/user/desktop” （无移动模拟）
重要 ：在Streamlit模式下，使用 实际Windows路径 （例如：
C:/Users/VotreNom/Documents).
选项2:Claude桌面+MCP（协议标准）
符合MCP的体系结构，Docker中的FastMCP服务器通过stdio协议连接到Claude桌面。
先决条件
- Docker桌面 安装并启动
- 奥拉玛 已安装并正在运行
- 克劳德桌面版 使用连接的帐户安装
安装
# 1. Construire l'image Docker
cd docker
docker-compose build
# 2. Installer la config Claude Desktop
cd ..
python install_claude_desktop.py
# 3. Redémarrer Claude Desktop (fermer complètement et relancer)
使用
在Claude Desktop中，说：
“尝试档案/主页/用户/下载”
“尝试/主页/用户/文档模式模拟运行”
召回 ：在Docker模式下，使用路径
/home/user/...（不是Windows路径）。
路径匹配（Docker）
| 你的电脑（Windows） | 你对克劳德说了什么 |
|---|---|
C:\Users\VotreNom\Downloads |
/home/user/Downloads |
C:\Users\VotreNom\Documents |
/home/user/Documents |
C:\Users\VotreNom\Desktop |
/home/user/Desktop |
建筑
模式流光（工具调用）
┌────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Navigateur │ --> │ Streamlit │ --> │ Gemini (Google) │
│ :8501 │ │ streamlit_app │ │ Function Calling │
└────────────┘ └───────┬─────────┘ └─────────────────┘
│
(mode MCP activé)
│
┌───────▼─────────┐
│ Ollama (local) │
│ localhost:11434 │
└─────────────────┘
- 双子座 ：具有本机功能调用的LLM云（免费，15请求/分钟）
- 奥拉玛 ：本地分析文件内容
- 溪流 ：界面web交互式
克劳德桌面模式（MCP标准）
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Claude Desktop │ --> │ Docker (MCP) │ --> │ Ollama (local) │
│ (client MCP) │ │ FastMCP server │ │ localhost:11434 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
│ │
protocole MCP protocole stdio
(JSON-RPC 2.0) (stdin/stdout)
- 克劳德桌面版 ：本机MCP客户端（发送JSON-RPC请求）
- 快速MCP ：通过标准协议公开工具的Python MCP服务器
- 码头工人 ：MCP服务器隔离和可移植性
- 奥拉玛 ：分析电影制作人所在地
操作模式
| 模式 | 输出 | 描述 | 界面 |
|---|---|---|---|
| 基线 | 禁用 | 简单聊天，无需访问文件。无分析或排序。 | Streamlit（切换） |
| 工具调用 | 启用 | LLM可以调用工具来分析和排序您的文件。 | Streamlit（切换）+Claude桌面 |
- 溪流 ：在侧边栏中切换切换。时尚的变化 自动开始新对话.
- 克劳德桌面版 ：工具始终可通过MCP服务器使用。
可用工具
| 工具 | 描述 | 可在 |
|---|---|---|
list_files_to_sort |
列出文件夹中的文件 | Streamlit+Claude Desktop |
analyze_file |
分析文件（类型、日期、关键字） | Streamlit+Claude Desktop |
sort_folder |
自动排序整个文件夹 | Streamlit+Claude Desktop |
group_files |
按类型和主题分组文档 | 仅限Claude桌面 |
apply_file_plan |
应用组织计划 | 仅限Claude Desktop |
处理管道
[Fichiers bruts]
→ [Extraction contenu (PDF, DOCX, TXT)]
→ [Prétraitement NLP (nettoyage, tokenisation, stemming)]
→ [Analyse LLM (Ollama)]
→ [Classification par type et thème]
→ [Organisation automatique en dossiers]
结果示例
先锋：
Downloads/
├── article_retine.pdf
├── article_ia.pdf
├── CV_Martin.pdf
├── facture_edf.pdf
└── rapport_stage.pdf
之后：
Downloads/
├── article/
│ ├── medical-retine/
│ │ └── article_retine.pdf
│ └── intelligence-artificielle/
│ └── article_ia.pdf
├── cv/
│ └── CV_Martin.pdf
├── facture/
│ └── facture_edf.pdf
└── rapport/
└── rapport_stage.pdf
配置
环境变量（.env）
cp .env.example .env
|变量|描述|默认值|由|使用
|----------|-------------|-------------------|-------------|
| GEMINI_API_KEY |CléAPI Gemini|-|Streamlit|
| GEMINI_MODEL 双子座模型| gemini-2.0-flash |流光灯|
| OLLAMA_HOST |URL d’Olama| http://localhost:11434 |二人组|
| OLLAMA_MODEL_NAME |模型Ollama| gpt-oss:20b-cloud |二人组|
获取Gemini API密钥（免费）
- 继续 谷歌AI工作室
- 使用Google帐户登录
- 点击 “创建API密钥”
- 复制密钥（格式：
AIzaSy...xxxxx) - 把它粘在
.env或者直接在应用程序的侧边栏中
小费限额：
| 限制 | 值 |
|---|---|
| 请求/分钟 | 15 |
| 请求/天 | 1500 |
配置Ollama
# Installer un modèle (au choix)
ollama pull llama3:latest # Recommandé pour débuter
ollama pull mistral:latest # Alternative légère
项目结构
Projet_NLP_MCP/
├── streamlit_app.py # Interface web Streamlit (Gemini + function calling)
├── .env.example # Configuration (Gemini + Ollama)
├── requirements_streamlit.txt # Dépendances Streamlit
├── requirements.txt # Dépendances MCP (Docker)
├── src/
│ ├── classifier/
│ │ ├── analyzer.py # Extraction + analyse LLM (Ollama)
│ │ ├── preprocessor.py # Pipeline NLP (NLTK)
│ │ └── organizer.py # Regroupement + déplacement
│ ├── mcp/
│ │ └── server.py # Serveur FastMCP
│ └── tools/
│ └── server.py # Outils MCP exposés (5 tools)
├── docker/
│ ├── Dockerfile # Image Docker du serveur MCP
│ └── docker-compose.yml # Orchestration
├── install_claude_desktop.py # Script d'installation Claude Desktop
├── claude_desktop_config.template.json
└── files_to_sort/ # Dossier de test avec fichiers exemples
支持的格式
- PDF（.PDF）
- Word（.docx、.doc）
- 文本（.txt）
- OpenDocument（.odt）
基线与工具调用的比较
| 标准 | 基线（无工具） | 带工具调用 |
|---|---|---|
| 访问文件 否 | 是 | |
| 内容分析 | 否 | 是（通过奥拉马） |
| 自动分拣 否 | 是 | |
| 文件响应的质量 | 可能的幻觉 | 基于真实内容 |
| Cas d'usage | 一般聊天 | 文件分类和组织 |
故障排除
错误429“超出配额”（双子座）
Gemini的免费配额已用尽。
- 解决方案 ：等待第二天（配额每天重置）
- 替代 ：使用新密钥在Google AI Studio上创建新项目
Erreur“找不到模型”（Ollama）
ollama pull llama3:latest
奥拉玛没有回答
# Vérifier qu'Ollama tourne
ollama serve
# Vérifier les modèles installés
ollama list
不精确分类
- 使用更强大的Ollama模型
- 检查您的文件是否包含可提取文本
安全与隐私
- 本地分析的文件 -奥拉玛在你的机器上旋转
- 无删除 -文件已移动，从未删除
- 开源 -代码可审计
技术
- 双子座（谷歌人工智能） -具有功能调用的LLM云（免费）
- 克劳德桌面版 -客户MCP自然人（人类学）
- 快速MCP -标准MCP服务器的Python框架
- MCP（模型上下文协议） -IA标准化协议<->工具（JSON-RPC 2.0）
- 奥拉玛 -本地运行LLMS进行文件分析
- 溪流 -界面web交互式
- 自然语言工具包 -管道NLP（标记化、词干提取、停用词）
- 码头工人 -MCP服务器隔离
- Python 3.10+ -后端
