NextGen开发AI-MCP与反应与反思
优化的MCP系统（Model Context Protocol），实现了用于查询Hybris电子商务产品的REACT和反射模式，并自动改进了SEO描述。
🚀 特点
- 反应模式：思考→行动→观察产品查询
- 模式反射：Actor→Evaluator→Reflector以改进SEO描述
- 与LLM的整合：使用chatopenai智能生成内容
- API REST：完整的互动Web界面
- SEO 优化：自动改进产品描述
📁 项目结构（优化）
mcp-ecommerce/
├── .env # Variables de entorno (OPENAI_API_KEY)
├── requirements.txt # Dependencias Python
├── README.md # Documentación
└── mcp_react/ # Aplicación principal
├── server_simple.py # Servidor optimizado (910 líneas)
├── react/ # Implementación patrón ReAct
├── reflexion/ # Implementación patrón Reflexion
├── models/ # Modelos de datos
├── static/ # Archivos estáticos web
└── templates/ # Templates HTML⚡ 快速启动
- 导航到应用程序：
cd mcp-ecommerce/mcp_react- 运行服务器：
python server_simple.py- 打开Web界面：
- 演示重演：http://localhost:5001/demo - SEO反思：http://localhost:5001/seo - 健康检查：http://localhost:5001/health
🔧 配置
确保文件中有您的OpenAI API密钥 .env:
OPENAI_API_KEY=tu_api_key_aqui🎯 实施模式
电子商务反应模式
该系统实现了应用于产品查询的REACT循环：
- 思考 （思考）：分析用户对产品的查询
- 法案 （行动）：运行电子商务工具（搜索、详细信息、库存）
- 观察 （观察）：处理工具结果
- 重复：继续，直到获得完整答案
SEO模式反思
自动改进产品描述：
- 男演员：生成初始描述
- 评估者：评估SEO质量和可读性
- 反射器：基于评估的改进
🛠️ 可用的工具
ReAct工具
search_products[término]：在目录中搜索产品get_product_details[id]：获取特定产品的详细信息check_stock[id]：验证可用性get_price_history[id]：价格历史finish[respuesta]：提供最终答案
反射工具
improve_seo_description：自动增强警报evaluate_content：内容质量评估generate_keywords：SEO关键词生成
🔍 项目状态
✅ 完成：
- REACT模式和反思的双重实现
- 与Chatopenai的完全集成
- 服务器优化（910线）
- 功能性Web界面
- 代码清理和优化
🎯 主要功能：
- 服务器
mcp_react/server_simple.py - 两种模式都与实际LLM一起工作
- 完全功能的REST API