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AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Agentic Chatbot MCP

MCP Server

一个基于模型上下文协议(MCP)的AI助手应用,具有智能任务分解与执行、丰富的工具集成和现代用户界面,适用于开发者和技术团队。

工具数

5

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
开发工具集成任务自动化Python本地部署

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

chakisahmed

提供方

chakisahmed

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python -m venv venv

详细介绍

代理聊天机器人MCP

使用 模型上下文协议(MCP),以现代为特色 Next.js 前端和健壮 python 后端。该项目演示了如何构建代理工作流,集成各种工具(文件系统、GitHub等),并提供无缝的聊天体验。

Project Status License

🌟 特性

  • 代理工作流:使用DeepSeek模型进行智能任务分解和执行。
  • 模型上下文协议(MCP):将人工智能模型连接到外部工具和数据的标准化方法。
  • 丰富的工具集:

- 📂 文件资源管理器:安全地读取、写入和列出文件。 - 🐙 GitHub 集成:搜索存储库并查看文件内容。 - 🌐 Web浏览器:获取和处理web内容。 - 🛠️ 代码工具:分析和操作实用程序。 - 💾 SQLite和本地RAG:数据持久性和检索增强生成。

  • 现代用户界面:

- 建于 Next.js 14 & 顺风 CSS. - 实时流式响应。 - 代码块的语法高亮显示。 - 交互式文件查看器和调试抽屉。

🏗️ 建筑

该项目被组织为一个单仓库,有两个主要组成部分:

  • mcp-learning/ (后端):

- 基于Python的MCP服务器和客户端。 - 用于前端通信的WebSocket API服务器。 - 代理主管和工具实施。

  • mcp-ui/ (前端):

- React/Next.js应用程序。 - 聊天界面,工具调用可视化。 - 客户端MCP挂钩和状态管理。

系统图

graph TD
    Client[Next.js Frontend] |WebSocket| WSS[WebSocket Server]
    WSS -->|Message| Supervisor[Agent Supervisor]
    Supervisor -->|Plan| Router[Tool Router]
    
    subgraph "MCP Servers"
        Router  FS[File System]
        Router  GH[GitHub]
        Router  Browser[Browser Puppet]
        Router  RAG[Local RAG]
        Router  SQLite[SQLite Explorer]
    end

    Supervisor -->|Response| WSS

📸 截图

🚀 入门指南

先决条件

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+ & npm
  • Git

1.克隆存储库

git clone https://github.com/chakisahmed/agentic-chatbot-mcp.git
cd agentic-chatbot-mcp

2.后端设置(mcp-learning)

导航到后端目录并设置Python环境:

cd mcp-learning

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment
# Windows:
.\venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

配置: 创建一个 .env 归档 mcp-learning/ 使用API密钥:

DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here
GITHUB_TOKEN=your_token_here (optional)

3.前端设置(mcp-ui)

导航到前端目录并安装依赖项:

cd ../mcp-ui

# Install Node modules
npm install

配置: 创建一个 .env.local 归档 mcp-ui/:

NEXT_PUBLIC_API_URL=ws://localhost:8000/ws

🏃‍♂️ 运行应用程序

启动后端服务器

mcp-learning 目录:

python -m ws_server.api_server

*WebSocket服务器将在 ws://localhost:8000.*

启动前端客户端

mcp-ui 目录:

npm run dev

*访问应用程序 http://localhost:3000.*

📚 文档

  • MCP工具:详见 mcp-learning/servers/
  • 代理逻辑:参见 mcp-learning/clients/agent_supervisor.py
  • UI组件:位于 mcp-ui/src/components/

🤝 贡献

欢迎投稿、问题和功能请求!

📄 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。

目录标签

目录标签

开发工具集成任务自动化Python本地部署AI助手模型上下文协议现代UI

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

5

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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