Chat Agent

聊天代理

中央聊天API由OpenAI代理SDK提供支持，支持MCP（模型上下文协议）。接受经过身份验证的请求，在Redis中保存每个会话的对话历史，并可以连接到一个或多个MCP服务器（例如金融应用程序），以便代理可以在对话中使用远程工具。

特性

• 聊天API：使用POST session_id 和 message；返回代理回复
• API密钥验证 通过 x-api-key 头球
• 速率限制：每个客户端每分钟20个请求（SlowAPI）
• 会话内存：Redis支持的会话历史记录（24小时TTL）用于多回合上下文
• MCP集成：MCP服务器SSE URL的可选逗号分隔列表；代理在首次使用时连接，并可以从这些服务调用工具
• Docker Compose 使用Redis；在共享上运行 web Caddy和上游MCP服务网络

先决条件

• Docker和Docker Compose
• 一个名为的现有Docker网络 web （例如。 docker network create web)
• OpenAI API密钥（用于代理）

快速开始

1. 克隆并进入仓库

   git clone https://github.com/youssefaltai/chat-agent.git
   cd chat-agent

1. 配置环境

   cp .env.example .env

编辑 .env 并设置：

- OPENAI_API_KEY -您的OpenAI API密钥（代理需要） - API_KEY -聊天API的秘密（客户端将其发送到 x-api-key 头球更改默认值） - REDIS_URL --Redis连接URL（默认值： redis://redis:6379/0 Docker） - MCP_SERVER_URLS --可选；逗号分隔的MCP SSE URL（例如。 http://finance_app:3000/mcp/sse)

1. 使用Docker运行

   docker compose up -d --build

该服务以 siri_agent 容器，取决于 redis （容器名称 chat_redis).

1. 验证

- GET http://localhost:3000/health → {"status": "ok"} - 聊天： POST http://localhost:3000/ 带标题 x-api-key: 和身体 {"session_id": "s1", "message": "Hello"}

配置

API

• GET/健康 --健康检查；回报 {"status": "ok"}.
• 职位/ --聊天。需要标题 x-api-key JSON正文：

  { "session_id": "string", "message": "string" }

退货：

  { "reply": "string" }

速率限制：每个IP每分钟20个请求。

项目结构

app/
  api.py      # FastAPI app: health, chat endpoint, API key auth, rate limiting
  agent.py    # OpenAI Agents SDK agent; lazy init, MCP server connections
  chat.py     # Chat handler: load history, run agent, persist turn
  memory.py   # Redis-backed session history (get_history, append_message)
  config.py   # Pydantic settings from .env

整合

• 卡迪：添加路线，例如。 handle_path /chat/* { reverse_proxy siri_agent:3000 } （如果更改应用程序端口，请调整端口）。
• MCP服务：在同一平台上运行金融应用程序（或其他MCP服务） web 网络和集合 MCP_SERVER_URLS 因此代理可以使用他们的工具。

许可证

麻省理工学院