🎓 AI学习助手
一个完整的学习平台，由部署在Cloudflare Workers上的MCP（模型上下文协议）服务器和漂亮的Streamlit前端界面组成。
       
🌟 特性
📚 维基百科搜索
搜索多种语言的维基百科文章，并获得带有缩略图和链接的简明摘要。
🌍 文本翻译
使用Google Translate API在100多种语言之间翻译文本。
📖 字典查找
查找英语单词定义、发音（带音频）、示例、同义词和反义词。
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🏗️ 建筑
┌─────────────────────────────────────┐
│ Streamlit Frontend (Python) │
│ - User Interface │
│ - Visual Components │
│ http://localhost:8501 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│ HTTP POST
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ MCP Server (TypeScript) │
│ - Tool Registry │
│ - API Integrations │
│ Cloudflare Workers │
└─────────────────────────────────────┘______________________________________________________________________
📂 项目结构
learning-assistant-mcp/ # Root directory
├── src/
│ ├── index.ts # Main server & routing
│ └── tools/
│ ├── wikipedia.ts # Wikipedia search tool
│ ├── translate.ts # Translation tool
│ └── dictionary.ts # Dictionary lookup tool
├── learning-assistant-ui/ # Streamlit Frontend
│ ├── app.py # Main Streamlit app
│ ├── requirements.txt # Python dependencies
│ └── .venv/ # Virtual environment (gitignored)
├── screenshots/ # UI screenshots for README
├── wrangler.toml # Cloudflare config
├── package.json # Node dependencies
├── tsconfig.json # TypeScript config
├── .gitignore # Git ignore rules
└── README.md # This file______________________________________________________________________
🚀 快速开始
先决条件
- Node.js 18+（用于MCP服务器）
- Python 3.11+（用于Streamlit UI）
- npm或pnpm
- uv（Python包安装程序）
- Cloudflare帐户（用于部署）
1.MCP服务器设置
# Navigate to project root
cd learning-assistant-mcp
# Install dependencies
npm install
# Run locally
npm run dev
# Test the API
npm test
# Deploy to Cloudflare Workers
npm run deploy2.流线型UI设置
# Navigate to UI directory (from project root)
cd learning-assistant-ui
# Create virtual environment with uv
uv venv
# Activate venv
# Windows (Git Bash):
source .venv/Scripts/activate
# Linux/Mac:
source .venv/bin/activate
# Install dependencies with uv
uv pip install -r requirements.txt
# Run Streamlit app
streamlit run app.py应用程序将在以下时间自动打开 http://localhost:8501
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🖼️ 截图
维基百科搜索界面
Wikipedia Search *搜索任何语言的维基百科文章，并提供即时摘要*
翻译工具
Translation *通过源语言和目标语言选择在100多种语言之间翻译文本*
字典查找
Dictionary *获取定义、带音频的发音、示例和同义词*
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🔧 API使用
端点
Production: https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev
Local: http://localhost:8787请求格式
{
"tool": "toolName",
"input": {
// tool-specific parameters
}
}请求示例
维基百科搜索
curl -X POST https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"tool": "searchWikipedia",
"input": {
"query": "Machine Learning",
"language": "en"
}
}'翻译
curl -X POST https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"tool": "translateText",
"input": {
"text": "Hello, world!",
"sourceLang": "en",
"targetLang": "pl"
}
}'字典查找
curl -X POST https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"tool": "lookupWord",
"input": {
"word": "serendipity"
}
}'响应格式
{
"success": true,
// tool-specific response data
"timestamp": "2025-11-04T05:34:31.266Z"
}______________________________________________________________________
🛠️ 使用的技术
后端（MCP服务器）
- TypeScript -类型安全代码
- Cloudflare员工 -无服务器边缘计算
- 萨德 -架构验证
- 牧马人 -Cloudflare CLI
前端（流式UI）
- 溪流 -Python web框架
- 请求： -HTTP客户端
- Python 3.11+ -运行时间
- 紫外线 -快速Python包安装程序
集成API
- 维基百科REST API -文章摘要
- 谷歌翻译API -文本翻译
- 免费词典API -单词定义
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📊 演出
- ⚡ 边缘计算 -部署在Cloudflare的全球网络上
- 🚀 低延迟 -平均响应时间\;
export const yourTool = { name: "yourTool", description: "What your tool does", inputSchema: yourToolInputSchema,
async handler(input: YourToolInput) { // Your implementation return { success: true, // your response data }; }, };
### 2.在中注册工具 `src/index.ts`
import { yourTool } from "./tools/your-tool";
const tools = { searchWikipedia: wikipediaTool, translateText: translateTool, lookupWord: dictionaryTool, yourTool: yourTool, // Add here };
### 3.测试和部署
npm run dev # Test locally npm run deploy # Deploy to production
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## 🌐 部署
### 将MCP服务器部署到Cloudflare
From project root
wrangler deploy
### 将Streamlit UI部署到Streamlit Cloud
1. 将代码推送到GitHub
1. 首选 [share.streamlit.io](https://share.streamlit.io)
1. 连接您的存储库
1. 选择 `learning-assistant-ui/app.py` 作为主文件
1. 部署！
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## 🔐 环境变量
### MCP服务器
不需要API密钥-所有服务都使用免费的公共API。
### 流线型UI
更新 `API_URL` 在 `app.py` 如果部署到自定义域：
API_URL = "https://your-custom-domain.workers.dev"
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## 🤝 贡献
欢迎投稿！请按照以下步骤操作：
1. 分叉存储库
1. 创建要素分支(`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
1. 提交您的更改(`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
1. 推到分支(`git push origin feature/AmazingFeature`)
1. 打开拉取请求
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## 📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 [许可证](LICENSE) 文件以获取详细信息。
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## 🙏 致谢
- [维基百科API](https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main_page) -文章数据
- [免费词典API](https://dictionaryapi.dev/) -单词定义
- [谷歌翻译](https://translate.google.com/) -翻译服务
- [Cloudflare员工](https://workers.cloudflare.com/) -无服务器主机
- [溪流](https://streamlit.io/) -前端框架
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## 📧 联系
- **GitHub**: [@塔克森](https://github.com/takzen)
- **项目链接**:
- **在线演示**: [https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev](https://learning-assistant-mcp.mcp-weather.workers.dev)
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由以下材料制成❤️ 使用TypeScript、Python和Cloudflare Workers