Digital Twin Portfolio

数字孪生组合

基于人工智能的产品组合，集成MCP、RAG系统和生产就绪安全

Next.js组合应用程序，具有由Claude Desktop、Groq LLaMA 3.3和语义搜索功能支持的数字孪生人工智能助手。内置企业级安全、速率限制和全面测试。

   

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特性

现代UI/UX

• 渐变主题：紫色到粉色渐变设计，带有玻璃形态效果
• 深色模式：完全支持CSS自定义属性的主题切换
• 响应式设计：采用自适应布局的移动优先方法
• 自定义动画：平滑过渡、悬停效果和微交互
• 漂浮猫助手：用于AI聊天导航的动画猫按钮
• 专业足球运动员：具有渐变悬停效果的社交链接

AI和MCP集成

• Claude桌面集成: 可操作的 -完全支持MCP协议
• 7生产工具：投资组合查询、技能评估、面试准备、RAG搜索
• 数字双胞胎助手：对专业经验的情境感知回应
• FastAPI MCP服务器：HTTP和stdio通信模式

RAG系统

• 语义搜索：带有16个嵌入式投资组合块的Uptash Vector
• OpenAI嵌入：text-embedding-3-small用于高质量矢量
• 上下文检索：智能投资组合数据提取
• 本地嵌入：用于开发的可选句子转换器（384 dim）

企业安全

• 速率限制：基于Redis的分布式速率限制（20请求/分钟聊天，30请求/分钟RAG）
• 输入验证：全面的消息/查询清理
• 内容过滤：API密钥检测、密码过滤、防止提示注入
• 加密安全会话：256位安全会话ID生成
• 安全标头：X-Content类型选项、X-Frame-Options、X-XSS-Protection
• 会话管理：每个会话限制100条消息，并自动清理

数据管理

• 升级Redis：聊天记录、会话存储、速率限制
• STAR格式：5个结构化的专业经验项目
• 面试问答：10对预先生成的面试培训对
• 语义缓存：余弦相似度（0.95阈值），100个项目容量，30分钟TTL

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快速开始

先决条件

• Node.js 18+及 pnpm 安装
• python 3.8+带 点
• Uptash 帐户（Redis+Vector）
• 格罗克API key（或用于嵌入的OpenAI）

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/TheaMarieM/digital-twin-portfolio.git
cd digital-twin-portfolio

# Install Node.js dependencies
pnpm install

# Create Python virtual environment
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1  # Windows PowerShell

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set up environment variables
cp .env.example .env.local
# Edit .env.local with your API keys

环境变量

使用以下内容创建.env.local文件：

# OpenAI (for embeddings)
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Groq (for LLM responses)
GROQ_API_KEY=gsk_...

# Upstash Vector
UPSTASH_VECTOR_REST_URL=https://...upstash.io
UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN=...

# Upstash Redis
UPSTASH_REDIS_REST_URL=https://...upstash.io
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=...

运行应用程序

# Start Next.js dev server
pnpm dev
# Open http://localhost:3001

# Start MCP server (optional, for Claude Desktop)
python mcp/server.py
# Server runs on http://127.0.0.1:3000

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建筑

my-ai-app/
 app/                        # Next.js App Router
    api/
       chat/              # AI chat endpoint (Groq + LLaMA 3.3)
       rag/               # RAG semantic search endpoint
       metrics/           # Performance metrics
    components/
       sections/          # Page sections (Hero, Skills, Contact)
       ui/                # Reusable UI components
    page.tsx               # Home page with all sections
 mcp/                        # Model Context Protocol Server
    server.py              # FastAPI HTTP server (port 3000)
    stdio_server.py        # stdio MCP server for Claude Desktop
    tools/                 # MCP tool implementations
        portfolio_tools.py # Portfolio queries, projects, skills
        interview_tools.py # Interview Q&A, question generation
        rag_tools.py       # Semantic search, embeddings
 data/
    profile.json           # 5 STAR-format portfolio items
    interview_qa.jsonl     # 10 interview training Q&A pairs
 scripts/
    chat_with_ollama.py    # CLI chat with RAG
    index_local_embeddings.py # Vector database upserter
 docs/
     CLAUDE_DESKTOP_SETUP.md # MCP setup for Claude Desktop
     VERCEL_DEPLOY.md        # Vercel deployment guide

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MCP服务器

可用工具

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安全特性

速率限制

• 聊天API：20个请求/分钟（基于Redis，分布式）
• RAG API：30个请求/分钟（内存中，每个会话）

输入验证

• 消息长度：聊天最多500个字符，RAG最多300个字符
• 会话消息：每个会话限制100条消息
• 内容过滤：API密钥检测、密码过滤、SQL注入预防

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部署

维塞尔

# Install Vercel CLI
npm i -g vercel

# Deploy
vercel --prod

# Set environment variables:
vercel env add OPENAI_API_KEY
vercel env add GROQ_API_KEY
vercel env add UPSTASH_VECTOR_REST_URL
vercel env add UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN
vercel env add UPSTASH_REDIS_REST_URL
vercel env add UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN

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文档

• CLAUDE_DESKTOP_SETUP.md：MCP集成指南
• VERCEL_DEPLOY.md：部署说明
• 特工.md：副驾驶编码说明

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联系

西娅玛丽

• github： @TheaMarieM
• 领英： linkedin.com/intheamarie

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Made with by Thea Marie