🧠 LangChain+MCP+Groq+Real API的人工智能聊天机器人
这是一个全栈智能聊天机器人应用程序，使用以下工具构建：
- LangChain 对于代理编排，
- 希腊 （LLM）用于快速推理，
- MCP（多分量协议） 对于模块化工具，
- 真实 天气 和 加密API 为了提供实时数据，
- A. 溪流 前端与代理交互聊天。
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🔍 这个项目做什么
🤖 聊天机器人代理可以回答以下问题：
- “东京的天气怎么样？”
- “比特币目前的价格是多少？”
- 并使用推理步骤智能地决定调用哪个工具（天气或加密）。
这是 不仅仅是一场闹剧。实际上：
- 胎儿活着 天气数据 来自OpenWeatherMap API。
- 胎儿活着 密码数据 通过MCP服务器从CoinGecko API获取。
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✨ 特性
- ✅ 通过MCP（多组件协议）的模块化工具
- ✅ 基于Groq的快速LLM推理(
llama3-70b-8192) - ✅ 自定义工具集成（天气+加密）
- ✅ 从头开始构建，没有Python知识！
- ✅ 交互式聊天机器人前端（Streamlit）
- ✅ Loom视频已准备好进行演示和LinkedIn展示
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🛠️ 技术栈
| 层 | 使用的工具/服务 |
|---|---|
| LLM | Groq （通过 langchain_groq) |
| 代理 | LangGraph的 create_react_agent() |
| 工具基础架构 | MCP（快速MCP+多服务器MCPClient） |
| 前端 | 流式传输 |
| API | OpenWeatherMap，CoinGecko |
| 语言 | Python（尽管我是一名MERN开发人员） |
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🧩 运作原理
🔧 1.天气工具
一个简单的Python服务器，使用MCP和OpenWeatherMap API。
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""Returns the current weather for a given city."""🔧 2.加密工具
作为HTTP MCP服务器运行，并使用CoinGecko API返回比特币的当前价格。
🧠 3.朗链代理
- 代理是通过以下方式创建的
create_react_agent. - 代理可以在工具之间进行选择(
weather,crypto)动态。 - LLM后端： 格罗克（电话3-70B-8192） 为了快速推理。
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🚀 入门指南
1.克隆此Repo
git clone https://github.com/your-username/ai-chatbot-mcp.git
cd ai-chatbot-mcp2.安装依赖项
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt确保你有：
- Python 3.10+
groq,langchain,streamlit,requests,langchain_groq,langgraph,dotenv等等。
3.设置API密钥
创建一个 .env 根文件夹中的文件：
GROQ_API_KEY=your_groq_key_here4.运行服务器
启动天气工具：
python weatherserver.py确保加密MCP HTTP服务器在端口上单独运行 8000.
5.运行Streamlit聊天应用程序
streamlit run client.py______________________________________________________________________
🧪 示例查询
| 问题 | 引擎盖下发生了什么 |
|---|---|
| “巴黎的天气怎么样？” | weather Tool的代理路线 |
| “比特币的价格？” | 加密工具的代理路线 |
| “比较天气和比特币” | 代理同时调用两者并合并结果 |
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🌐 与我联系
如果你喜欢这个项目，请随时：
- ⭐ 标记此回购
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- 💼 连接上 领英
- 📹 观看 YouTube上的演示
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📝 鸣谢
- Krishnaik的原始MCP教程 –启发了基础设置。
- MCP、LangChain、LangGraph、Groq、OpenAI和OSS生态系统。
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📂 项目结构
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├── weatherserver.py # MCP stdio tool for weather
├── cryptoserver.py # MCP HTTP tool for crypto
├── client.py # LangChain + Groq chatbot with Streamlit
├── .env # API keys
├── requirements.txt
└── README.md______________________________________________________________________
🙌 我学到了什么
- 构建我的 第一个Python+AI项目 从零开始
- 了解到 LangChain工具、代理和推理
- 集成 真实世界的API 通过MCP
- 创建了一个实际可用的 聊天机器人用户界面
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💡 尽管我是一名没有Python或LangChain背景的MERN开发人员，但我通过分解步骤、理解每个块并将其整合在一起，成功地构建了这个项目。你也可以！