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Cursor Streamlit MCP

MCP Server

一个生产就绪的LangGraph代理应用,具有Streamlit前端、FastAPI后端、使用ChromaDB的RAG功能、MCP服务器集成(Splunk + Atlassian)以及LangSmith监控,用于Splunk数据交互和基于文档的问答。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
RAGPython搜索

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

dtherrick

提供方

dtherrick

最后核验

2026/5/17 20:22

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

uv run uvicorn backend.main:app --reload --host localhost --port 8000

详细介绍

Splunk MCP支持的RAG代理平台

一个生产就绪的LangGraph代理应用程序,具有Streamlit前端、FastAPI后端、使用ChromaDB的RAG功能、MCP服务器集成(Splunk+Atlassian)以及用于Splunk数据交互和基于文档的问答的LangSmith监控。

建筑

  • 前端:用于聊天界面和文档上传的流线型UI
  • 后端:FastAPI服务器处理业务逻辑和LangGraph编排
  • 代理层:具有RAG、MCP工具调用和人在环支持的LangGraph代理

特性

  • ✅ 与OpenAI GPT-4进行通用聊天
  • ✅ 文档上传和基于RAG的检索(PDF、TXT、DOCX)
  • ✅ Splunk MCP集成用于SPL查询
  • ✅ Atlassian MCP集成
  • ✅ 敏感操作的人在回路中
  • ✅ LangSmith追踪和监测
  • ✅ 基于配置的MCP服务器加载
  • ✅ 会话线程持久性

先决条件

  • Python>=3.12
  • 紫外线 用于包管理
  • OpenAI API密钥
  • LangSmith API密钥(可选,用于监控)
  • 访问Splunk和Atlassian MCP服务器

快速开始

1.安装依赖项

# Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Install project dependencies
uv sync
uv sync --dev  # Include development dependencies

2.配置环境

# Copy example environment file
cp .env.example .env

# Edit .env with your API keys and configuration

3.配置MCP服务器

编辑 config/mcp_servers.json 配置您的Splunk和Atlassian MCP服务器连接。

4.运行应用程序

假设您是项目根用户:

# Terminal 1: Start FastAPI backend
./scripts/run_backend.sh
-or-
uv run uvicorn backend.main:app --reload --host localhost --port 8000

# Terminal 2: Start Streamlit frontend
./scripts/run_frontend.sh
-or-
uv run streamlit run frontend/app.py

5.访问应用程序

  • 流线型UI: http://localhost:8501
  • FastAPI文档: http://localhost:8000/docs
  • 健康检查: http://localhost:8000/health

发展

装订和格式化

# Run ruff linting
uvx ruff check

# Auto-fix issues
uvx ruff check --fix

# Format code
uvx ruff format

类型检查

# Run type checking with ty
uvx ty backend/
uvx ty frontend/

项目结构

.
├── backend/
│   ├── main.py                    # FastAPI application entry point
│   ├── agent/
│   │   ├── graph.py               # LangGraph agent definition
│   │   ├── state.py               # Agent state models
│   │   └── tools.py               # MCP and RAG tools
│   ├── rag/
│   │   ├── vectorstore.py         # ChromaDB integration
│   │   └── document_processor.py # Document loading and chunking
│   ├── mcp/
│   │   ├── server_manager.py     # MCP server connection manager
│   │   └── config.py              # MCP server configuration loader
│   └── api/
│       └── routes.py              # FastAPI endpoints
├── frontend/
│   └── app.py                     # Streamlit application
├── config/
│   └── mcp_servers.json           # MCP server configurations
├── data/
│   ├── uploads/                   # User document uploads
│   ├── chroma_db/                 # ChromaDB persistence
│   └── checkpoints/               # Conversation state checkpoints
├── scripts/
│   ├── run_backend.sh             # Backend startup script
│   └── run_frontend.sh            # Frontend startup script
├── docs/
│   ├── TESTING.md                 # Testing guide and scenarios
│   ├── QUICKSTART.md              # Quick start guide
│   ├── IMPLEMENTATION_SUMMARY.md  # Technical implementation details
│   ├── MCP_INTEGRATION_NOTES.md   # MCP server integration guide
│   ├── TYPE_CHECKING_NOTES.md     # Type checking with ty
│   ├── CHANGES_SUMMARY.md         # Recent changes log
│   └── SLASH_COMMANDS.md          # Chat slash commands reference
├── pyproject.toml
├── .env.example
└── README.md

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

RAGPython搜索本地部署代理应用Splunk集成文档问答LangSmith监控

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)

0

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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