MCP API Tools

MCP Server dengan Google AI Studio

Server FastAPI yang menyediakan berbagai tools dan integrasi dengan Google Gemini AI.

Fitur

• Auto Tool Router: Routing otomatis ke tool yang tepat berdasarkan prompt
• Google Gemini Integration: Integrasi dengan Google AI Studio (Gemini 2.0 Flash Exp) menggunakan LangChain
• Multiple Tools:

- Weather (Cuaca) - News (Berita) - Web Search (Pencarian Web) - Dictionary (Kamus) - Quotes (Kutipan Bijak)

Persyaratan

• Python 3.8+
• pip (Python package manager)

Instalasi

1. Clone atau download repository ini

1. Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

Atau install manual:

pip install fastapi uvicorn requests pydantic python-dotenv streamlit langchain-google-genai

1. PENTING: Konfigurasi API Key Google

a. Dapatkan API key dari Google AI Studio

b. Buat/edit file .env di root folder project:

   GOOGLE_API_KEY=your_actual_api_key_here

c. Pastikan API key valid dan aktif (bukan expired atau restricted)

Catatan: Ganti your_actual_api_key_here dengan API key Anda sendiri

Menjalankan Aplikasi

1. Jalankan FastAPI Server

Buka terminal pertama dan jalankan:

uvicorn server:app --reload

Server akan berjalan di http://localhost:8000

2. Jalankan Streamlit App (Opsional)

Buka terminal kedua dan jalankan:

streamlit run app.py

Aplikasi Streamlit akan terbuka otomatis di browser (http://localhost:8501)

Cara Penggunaan

Menggunakan Streamlit UI (Recommended)

Setelah menjalankan kedua server (FastAPI dan Streamlit), buka browser di http://localhost:8501

Fitur Streamlit App:

1. Auto Tool Router: Masukkan pertanyaan dan sistem otomatis memilih tool yang tepat
2. Google Gemini AI: Chat interaktif dengan AI Google Gemini
3. Manual Tools: Pilih dan gunakan tool secara manual:

- Weather Tool: Cek cuaca kota - News Tool: Cari berita berdasarkan topik - Dictionary Tool: Cari definisi kata - Quotes Tool: Dapatkan kutipan bijak - Web Search Tool: Pencarian web

Menggunakan API (curl/Postman)

1. Auto Tool Router (/auto)

Endpoint ini secara otomatis memilih tool yang tepat berdasarkan kata kunci dalam prompt.

Endpoint: POST /auto

Request Body:

{
  "prompt": "cuaca di Jakarta"
}

Contoh Penggunaan:

Cek Cuaca

curl -X POST http://localhost:8000/auto \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"cuaca di Bandung\"}"

Cari Berita

curl -X POST http://localhost:8000/auto \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"berita teknologi\"}"

Cari Definisi Kata

curl -X POST http://localhost:8000/auto \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"definisi technology\"}"

Dapatkan Quote

curl -X POST http://localhost:8000/auto \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"quote bijak\"}"

Web Search (Default)

curl -X POST http://localhost:8000/auto \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"python programming\"}"

2. Google Gemini LLM (/llm)

Endpoint untuk berkomunikasi langsung dengan Google Gemini AI.

Endpoint: POST /llm

Request Body:

{
  "prompt": "Jelaskan apa itu artificial intelligence"
}

Contoh Penggunaan:

curl -X POST http://localhost:8000/llm \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"prompt\": \"Apa itu FastAPI?\"}"

3. Health Check (/)

Cek status server.

Endpoint: GET /

curl http://localhost:8000/

Response:

{
  "status": "MCP Server with Google AI Studio - OK"
}

Dokumentasi API Interaktif

Setelah server berjalan, akses dokumentasi API interaktif di:

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

Struktur Proyek

.
├── .env                      # Environment variables (API keys)
├── server.py                 # Main FastAPI application
├── app.py                    # Streamlit frontend application
├── providers/
│   ├── google_llm.py        # Google Gemini integration
│   └── ollama_llm.py        # Ollama integration (optional)
└── tools/
    ├── weather_tool.py      # Weather API
    ├── news_tool.py         # News API
    ├── search_tool.py       # DuckDuckGo search
    ├── dictionary_tool.py   # Dictionary API
    └── quotes_tool.py       # Quotes API

Kata Kunci Auto Router

Auto router mendeteksi kata kunci berikut:

Screenshot Streamlit App

Aplikasi Streamlit menyediakan 3 mode:

1. Auto Tool Router - Routing otomatis berdasarkan kata kunci
2. Google Gemini AI - Chat interface dengan history
3. Manual Tools - Pilih tool secara manual dengan UI yang user-friendly

Troubleshooting

Error: Module not found

Pastikan semua dependencies sudah terinstall:

pip install fastapi uvicorn requests pydantic python-dotenv streamlit langchain-google-genai

Streamlit tidak bisa connect ke server

Pastikan FastAPI server sudah berjalan di http://localhost:8000 sebelum menjalankan Streamlit

Error: API key not valid / GOOGLE_API_KEY not found

Penyebab umum:

• API key tidak ada di file .env
• API key expired atau tidak valid
• API key memiliki restrictions yang tidak sesuai

Solusi:

1. Pastikan file .env ada di root folder project
2. Dapatkan API key baru dari Google AI Studio
3. Copy API key dan paste ke file .env:

   GOOGLE_API_KEY=AIzaSy...your_actual_key

1. Restart server FastAPI setelah mengubah .env
2. Pastikan tidak ada spasi atau karakter tambahan di API key

Server tidak bisa diakses

Pastikan server sudah berjalan dengan perintah:

uvicorn server:app --reload

Request loading lama / timeout

Lihat panduan lengkap di TROUBLESHOOTING.md

Quick Fix:

1. Test components:

   python test_simple.py

1. Try server without LLM:

   uvicorn server_simple:app --reload --port 8001

1. Check API key dan ganti jika perlu di file .env

1. Ganti model di providers/google_llm.py:

   model="models/gemini-1.5-flash"  # More stable