AI导师MCP工具包
概述
这 AI导师MCP工具包 是一个紧凑的多工具服务器，由以下组件构建 Gradio 并由 OpenAI的GPT-4o-mini 模型。它通过 模型上下文协议（MCP） 并为交互式教育任务提供web UI和启用MCP的代理。
该项目包括：
- 带有四个学习工具的Gradio UI
- 通过SSE公开工具的MCP兼容服务器
- 连接到MCP服务器并通过流进行交互的Python代理
- 具有持久会话历史的完全异步执行
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特性
1. 解释概念
在不同的深度层次上解释一个概念：
- 就像我5岁一样
- 就像我10岁一样
- 高中
- 学院
- 专家
2. 摘要文本
将文本总结为可配置的压缩比（10%-80%）。
3. 生成闪卡
以JSON‑Lines格式创建学习抽认卡。
4. 测验我
生成带有编号问题和答案的测验。
每个工具都通过MCP公开，实现程序集成和流式响应。
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目录结构
project/
│
├── app_server.py # Gradio MCP server (tools exposed)
├── agent_client.py # Agent that connects to MCP via SSE
├── agents/ # Custom agent classes
│ ├── mcp/ # MCP wrapper utilities
│ ├── __init__.py
│ └── Runner.py
├── requirements.txt
└── README.md (this file)______________________________________________________________________
安装
1.克隆项目
git clone
cd ai-tutor-mcp2.创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate3.安装要求
pip install -r requirements.txt4.设置环境变量
添加您的OpenAI密钥：
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"（或创建 .env 文件）
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运行MCP服务器
启动Gradio+MCP服务器：
python app_server.py这将启动：
- Web UI位于：
http://0.0.0.0:7860 - MCP SSE端点位于：
http://0.0.0.0:7860/gradio_api/mcp/sse - MCP架构终结点：
http://0.0.0.0:7860/gradio_api/mcp/schema
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运行MCP代理
在单独的终端中：
python agent_client.py这将：
- 通过SSE连接到MCP服务器
- 获取架构
- 启动交互式控制台
- 从代理选择的任何工具流式传输结果
例子：
User: Explain gravity like I'm 10代理人将致电 explain_concept 与论点：
{"question": "gravity", "level": 2}并流式传输输出。
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MCP集成如何工作
Gradio服务器作为MCP工具公开了四个功能。代理人：
- 阅读完整对话
- 决定哪个工具适合（或不适合）
- 仅限退货
{ "tool": ..., "arguments": ... } - 将工具输出流回到用户
这允许：
- 超高速流媒体用户体验
- 工具路由智能行为
- 持续的对话逻辑
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定制
添加新工具
要公开更多MCP工具：
- 添加Python函数
- 将其绑定到Gradio块内
- 确保MCP通过Gradio自动检测到它
mcp_server=True旗帜
更改模型
更新：
MODEL_NAME = "gpt-4o-mini"对于任何OpenAI模型。
修改代理行为
编辑：
agents/Agent.py
agent = Agent(...)修改系统指令或日志记录。
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故障排除
MCP架构未加载
确保服务器正在运行且可访问：
curl http://localhost:7860/gradio_api/mcp/schema流媒体失败
检查中的CORS或超时设置 MCPServerSse 配置。
OpenAI错误
请确保API密钥有效，并且帐户可以访问模型。
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路线图
- 为概念链添加向量内存
- 添加间隔重复调度
- 添加图表生成工具
- 添加多语言支持
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许可证
MIT许可证
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作者
Alhad-与❤️ 用于快速试剂实验。