MCP Assignment

MCP_分配

模型上下文协议（MCP）服务器实现，通过JSON数据库提供对政府身份信息（Aadhaar、PAN卡、护照）的访问和申诉状态检查，并与Google的Gemini LLM API集成。

📋 概述

该项目实施了一个MCP服务器，用于存储和检索政府身份数据和申诉信息。用户可以通过Gemini LLM使用自然语言提示与系统交互，该LLM从MCP服务器获取信息。

🚀 特性

• 政府ID存储：存储和检索Aadhaar、PAN卡和护照信息
• 申诉跟踪：检查申诉/投诉的状态
• MCP 服务器：符合标准的模型上下文协议服务器
• Gemini LLM集成：使用谷歌Gemini API的自然语言查询
• JSON数据库：基于JSON的轻量级数据存储

🛠️ 安装

1. 克隆存储库

   git clone https://github.com/pushap-crossml/MCP_Assignment.git
   cd MCP_ASSIGNMENT

1. 创建虚拟环境

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

🎯 用法

启动MCP服务器

python agent.py

运行客户端

python client.py

查询示例

该系统支持以下自然语言查询：

• “显示号码1234-5678-9012的Aadhaar详细信息”
• “获取ABCDE1234F的PAN卡信息”
• “检查申诉状态GR001”
• “查找A12345678的护照详细信息”

🔧 组件详情

agent.py

处理工具注册和请求处理的MCP服务器实现。

client.py

连接到MCP服务器并通过Gemini LLM发送查询的客户端接口。

db.py

用于读/写的数据库操作处理程序 gov_database.json.

tools.py

定义不同操作的MCP工具/功能：

• get_aadhaar_details
• get_pancard_details
• get_passport_details
• check_grievance_status

cred.py

管理API凭据和身份验证。

🔐 安全注意事项

• 将敏感的API密钥存储在 .env 文件
• 添加 .env 到 .gitignore （已包含）
• 永远不要提交真实的政府身份证数据
• 使用样本/模拟数据进行测试

📦 依赖项

关键依赖关系包括：

• google-generativeai -Gemini LLM API
• python-dotenv -环境变量管理
• 用于服务器实现的MCP相关库

看 requirements.txt 查看完整列表。

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求