AI旅行规划服务

🌍 MCP服务器：人工智能驱动的行程规划

一 人工智能驱动的MCP（模型上下文协议）服务器 自动化 端到端行程规划.
此服务器集成 双子座 对于自然语言查询， 考试搜索 用于实时旅行数据，并使用 光标作为MCP客户端，使用户能够通过无缝的人工智能驱动的工作流程更有效地规划旅行。

✨ 特性

• MCP集成：构建了一个遵循新开放标准（“用于AI的USB-C端口”）的MCP服务器，以安全地连接工具。
• 自然语言旅行计划：杠杆 双子座 了解并回应旅行查询。
• 实时旅行数据：集成 考试搜索 目的地、住宿和景点。
• MCP客户端（光标）：提供用户友好的界面与服务器交互。
• 工作流程自动化：自动化研究、规划和建议旅行路线的过程。
• 可扩展和模块化：可以扩展以支持其他工作流程（例如预订、日历集成）。

🛠 技术栈

• 核心服务器：Python（MCP协议实现）
• AI后端：Gemini API（自然语言查询处理）
• 差旅数据来源：Exa搜索API
• 客户端：游标（用于交互的MCP客户端）

🚀 设置和安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/YoshaM09/Trip-Planner-using-MCP.git
cd Trip-Planner-using-MCP

2.创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use venv\Scripts\activate

3.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4.配置环境变量

• 使用API键在项目根目录中创建.env文件：

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
EXA_API_KEY=your_exa_api_key

5.将MCP服务器添加到游标

{
  "mcpServers": {
    "travel-mcp": {
      "url": "",
      "capabilities": {
        "tools": {
  } } } }
}

6.在光标聊天中打开

• 打开的游标→ 转到聊天面板
• 选择您的MCP服务器（行程计划器）
• 开始在聊天中直接询问与旅行相关的问题

🎬 用法

一旦MCP服务器被添加到 光标，您可以直接在 聊天面板.

💬 查询示例

• “为我计划一次为期5天的东京之旅，重点是美食和文化。”
• “在巴黎博物馆附近寻找适合家庭入住的酒店。”
• “建议周末从旧金山出发，选择徒步旅行。”

服务器检索 实时旅行数据 从 考试搜索 并使用 双子座 生成结构化的旅行建议——所有这些都在 光标聊天.

📺 演示

🤝 贡献

• 欢迎投稿！请提交拉取请求或打开问题以获取建议。

📄 许可证

• 该项目根据MIT许可证获得许可。