✈️ DSPy Airline MCP Client — Tutoriel
Ce projet montre comment intégrer un agent DSPy avec MCP pour gérer localement des requêtes liées à la réservation de vols.
Ce projet illustre l'utilisation d’un agent local intelligent basé sur la bibliothèque DSPy et orchestré via MCP, dans un scénario de réservation de vols aériens.
🧰 Technologies utilisées
- DSPy : framework d’agents LLM
- MCP : orchestration locale d’agents
- Ollama : exécution locale de modèles de langage (LM: Qwen3)
uv: (https://docs.astral.sh/uv/) Gestionnaire de paquets et de projets Python
📦 Contenu
- Agent DSPy capable de :
- Réserver un vol - Annuler une réservation - Vérifier les informations d’un vol - Proposer un vol optimal
- Intégration avec MCP pour la gestion locale des outils (tool use)
- Accès à une base de données simulée (DBS)
- Tests concrets de dialogue
🗃️ Structure du projet
dspy_airline_client.py: logique client avec agent DSPydata/dbs.py: base de données simuléetools/airline_service_tools.py: outils MCP (réservation, annulation, etc.)utils/ models.py: modèles de données utilisés par le serveur MCPmain.py: Point d’entrée du serveur MCPserver.py: Serveur MCP
🧰 Installation
Installez les dépendances :
uv install
## 🚀 Lancer le client
uv run dspy_airline_client.py
🧠 Auteurs Projet tutoriel avec DSPy et MCP pour la série Agents IA, juin 2025.
📌 Ce projet est conçu à des fins d’apprentissage, dans un contexte local et pédagogique.
