AI导哈

AI代理编排器

Cortex是一个基于模型上下文协议（MCP）的高级AI代理编排器，采用分体式架构设计，通过标准输入/输出（stdio）实现中央“大脑”（编排器）与本地“工具服务器”的通信，支持安全、模块化和可扩展的工具使用。

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使用说明

🧠 Cortex MCP编排器

皮质 是基于 **模型上下文协议（MCP）**它采用了一种分体式架构设计，其中中央“大脑”（编排器）通过标准输入/输出（stdio）与本地“工具服务器”通信，允许安全、模块化和可扩展的工具使用。

它具有高级功能， ChatGPT风格的用户界面 实时流媒体、可折叠的“思维链”推理日志和Markdown渲染。

✨ 主要特点

  • ⚡ 模型上下文协议（MCP）： 使用标准化的服务器-客户端架构将LLM与工具解耦。
  • 🤖 LangGraph编排： 使用ReAct（Reason+Act）代理循环来计划、执行和优化答案。
  • 🧠 高级RAG： 内置“内存”使用 色度数据库 和 拥抱面部嵌入 (all-MiniLM-L6-v2)从URL中摄取和调用信息。
  • 🚀 实时流媒体： 从后端到React UI的完整令牌流式传输。
  • 🛡️ 强大的Windows支持： 自定义 launcher.py 要处理的架构 stdio 在Windows上正确使用管道和事件循环。
  • 🎨 现代UI： 深色主题的React界面，带有“思想链”手风琴、打字指示器和自动滚动。

🏗️ 建筑

graph LR
    A[React Frontend] <-->|"Stream API"| B[FastAPI Orchestrator]
    B <-->|"Stdio Pipe (MCP)"| C[Launcher Script]
    C <-->|"Subprocess (Stderr Log)"| D[MCP Tool Server]
    D <-->|"Search/RAG"| E[External APIs & ChromaDB]

🛠️ 技术栈

  • 后端： Python、FastAPI、LangChain、LangGraph， mcp （Python SDK）、ChromaDB。
  • LLM提供者： 格罗克（火焰-3-70b）。
  • 前端： React（Vite）、CSS模块（无顺风依赖）、Lucide图标、React Markdown。
  • 可观察性： Langfuse（可选，用于追踪）。

🚀 入门指南

先决条件

  • Python 3.10+
  • Node.js和npm
  • A. Groq API密钥 （拿一个 这里)
  • A. SerpApi密钥 （适用于谷歌搜索）

1.后端设置

  1. 克隆仓库 并导航到后端文件夹：

    cd backend

  2. 创建虚拟环境：

    python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Mac/Linux
source venv/bin/activate

  3. 安装依赖关系：

    pip install fastapi uvicorn mcp langchain-groq langgraph langchain-community langchain-chroma langchain-huggingface sentence-transformers python-dotenv langfuse

  4. 配置环境： 创建 .env 文件在 backend 文件夹：

    GROQ_API_KEY=gsk_your_key_here
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key
# Optional: Langfuse for tracing
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
LANGFUSE_HOST=https://cloud.langfuse.com

2.前端设置

  1. 导航到前端文件夹：

    cd ../frontend

  2. 安装节点模块：

    npm install
npm install lucide-react react-markdown remark-gfm

  3. 配置环境： 创建 .env 文件在 frontend 根：

    VITE_API_URL=http://localhost:8002/api/chat

🏃‍♂️ 用法

步骤1：启动后端（编排器）

编排器将自动管理工具服务器进程。

# In the backend/ folder (with venv activated)
python orchestrator.py

您应该看到： Uvicorn running on http://0.0.0.0:8002

步骤2：启动前端

# In the frontend/ folder
npm run dev

打开浏览器 http://localhost:5173

📂 项目结构

/project-root
├── /backend
│   ├── orchestrator.py    # Main API & Agent Logic
│   ├── launcher.py        # Windows Pipe Handler (CRITICAL)
│   ├── server.py          # MCP Tool Server (Weather, RAG, Search)
│   ├── .env               # API Keys
│   └── chroma_db_mcp/     # Vector Database Storage
│
├── /frontend
│   ├── src/
│   │   ├── ChatInterface.jsx  # Main Chat Component
│   │   ├── ChatInterface.css  # Styles & Animations
│   │   ├── App.jsx            # App Entry
│   │   └── main.jsx           # React Root (Strict Mode disabled)
│   ├── .env               # Frontend Config
│   └── package.json
│
└── README.md

🐛 故障排除

1. CRITICAL ERROR: Orchestrator Error: unhandled errors in a TaskGroup

  • 原因： MCP服务器在启动时崩溃，通常是由于缺少库或API密钥。
  • 修复： 检查 backend/server_debug.log 由生成的文件 launcher.py它将显示确切的误差（例如。， ModuleNotFoundError).

2.“双文本”提示（例如，“天气是……”）

  • 原因： React严格模式在开发中运行两次效果。
  • 修复： 确保 main.jsx 做 不 有 <StrictMode> 包装 <App />.

3.连接关闭错误

  • 原因： print() 声明 server.py 破坏JSON流。
  • 修复： 使用 launcher.py 脚本（已集成），它将所有意外输出重定向到stderr/log文件。

🧩 示例提示尝试

  • 抹布： “摄入 https://example.com/article学习后，告诉我主要的总结。"
  • 复杂逻辑： “找到微软现任首席执行官的出生城市，看看那里的天气，告诉我一个关于那个城市的有趣事实。”
  • 推理： “我有一个Python递归错误。解释为什么会发生，并编写代码来修复它。”

📜 许可证

根据MIT许可证分发。看 LICENSE 了解更多信息。

📸 界面预览


The Cortex Agent handling a complex multi-step request.

🧠 思维与推理链


Real-time Tool Logs
Markdown Rendering

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