🧠 金融联合试点-巴诺特挑战
*金融联合试点* 是为 *Banorte挑战：金融MCP*. 允许用户 *个人的* y *中小企业* 以Excel格式加载您的财务记录，处理它们并获得详细的分析 *人工智能产生的建议*.
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🚀 主要特征
- *加载Excel文件（.xlsx）* 有财务记录。
- *描述性分析* 收入、支出和财务模式。
- *投影和可视化* 互动。
- *个性化建议* 由人工智能模型（OpenAI）生成。
- 建筑 *desacoplada前端-后端*，以实现最大的灵活性和可扩展性。
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🧩 项目总体架构
该系统由两个主要模块组成：
*前端（客户端）*
- 内置于 *React（Vite）*.
- 使用 *阿西奥斯* 对于HTTP请求和 *重图表* 用于数据显示。
- 直观和适应性强的界面。
- 部署地点：
*后端（ MCP 服务器）*
- 发展与 *FastAPI（Python）*.
- 使用处理数据 *熊猫*.
- 与…沟通 *OpenAI* 生成智能分析和建议。
- 作为 *MCP（模型上下文协议）* 它集中了业务逻辑、数据处理和与外部API的交互。
- 部署地点：
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🔁 数据流与体系结构
- *用户（客户）：* 在浏览器中打开React Web应用程序。
- *文件上传：* 用户选择Excel文件并按 *“接受和分析”*.
- *HTTP请求（POST）：* React通过发送文件到服务器 *阿西奥斯*.
- *后端（FastAPI）：*
- Endpoint/API/V1/Analysis/Financial/接收请求。 - 处理Excel *熊猫* （清洁、分析和分类）。
- *人工智能通话：*
- 后端生成带有分析摘要的提示符。 - 发送到 *openai，返回\*\*文本建议（标记/html）*.
- *MCP的回应：*
- 分析结果和建议分组为 *JSON*.
- *前端（React）：*
- 收到JSON。 - 显示A ** 支出和收入。 - 介绍 *人工智能建议* 由Openai生成。
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🧰 使用的技术
| 层 | 技术 | 描述 |
|---|---|---|
| *前端* | React+Vite | 现代快速界面 |
| Axios | 与后端的通信 | |
| Recharts | 动态和互动图形 | |
| *后端* | Fastapi | 轻量级快速API框架 |
| 熊猫 | 数据处理和分析 | |
| OpenAI API | 使用IA生成建议 | |
| *基础设施* | 云VM | 远程前端和后端部署（端口80） |
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⚙ 执行指南（当地发展）
🔸 先决条件
确保已安装：
- *Node.js* （v18o高级）
- *python* （v3.10高级版）
- *Git*
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🖥 1. 后端（MCP服务器 – FastAPI）
后端必须首先运行，因为前端依赖它来获取数据。
bash
1.克隆后端存储库
git 克隆 \ 光盘
2.（可选）创建虚拟环境
python-m venv-venv
激活虚拟环境
En Windows：
.\\venv\\Scripts\\activate
英语Linux/Mac：
源venv/bin/activate
3.安装依赖项
pip安装-r要求.txt
确保包括：Fastapi、Uvicorn、Pandas、Openai等。
4.运行服务器
uvicorn app.main：应用程序--主机0.0.0.0--端口8000--重新加载
📡 后端将位于： *http://127.0.0.1:8000*
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💻 2.前端（客户端-反应）
在一个新的终端上：
bash
1.克隆前端存储库
git 克隆 \ 光盘
2.安装依赖项
npm安装
3.执行应用程序
npm运行开发
🌐 该应用程序将在您的浏览器中打开： *http://localhost:5173*
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⚠ 不重要
如果您正在运行 *后端本地程序* （本地主机：8000）， 确保 realization变量后端URL 在文件中 UploadView.jsx下载：
js公司 const后端URL=“http://127.0.0.1:8000/";
在生产中，您必须指向服务器的IP：
js公司 const后端URL=“http://129.213.136.1/";
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🧾 学分
为 *Banorte挑战-金融MCP* 团队：金融联合飞行员 架构：前端+MCP后端+IA（OpenAI）
🌐 *前端：* http://141.148.66.152/ 🖥 *后端：* http://129.213.136.1/