具有模型上下文协议（MCP）的学习路径生成器
该项目是一个基于Streamlit的web应用程序，它使用模型上下文协议（MCP）生成个性化学习路径。它与各种服务集成，包括YouTube、Google Drive和Notion，以创建全面的学习体验。
特性
- 🎯 根据您的目标生成个性化学习路径
- 🎥 与YouTube集成以获取视频内容
- 📁 用于文档存储的Google Drive集成
- 📝 笔记和组织的概念整合
- 🚀 实时进度跟踪
- 🎨 用户友好的Streamlit界面
先决条件
- Python 3.10+
- Google AI Studio API密钥
- 用于集成的Pipedream URL（YouTube和Drive或Notion）
安装
- 克隆存储库：
- 创建并激活虚拟环境：
- 安装所需的软件包：
pip install -r requirements.txt配置
在运行应用程序之前，您需要设置：
- Google API密钥
- Pipedream网址：
- YouTube（必填） - 谷歌云端硬盘或Notion（根据您的喜好）
运行应用程序
要启动应用程序，请运行：
streamlit run app.py该应用程序将在 http://localhost:8501 默认情况下。
用法
- 在侧栏中输入您的Google ai工作室API密钥和Pipedream URL
- 选择您喜欢的辅助工具（Drive或Notion）
- 输入你的学习目标（例如，“我想在3天内学习python基础知识”）
- 点击“生成学习路径”以创建您的个性化学习计划
项目结构
app.py-主Streamlit应用程序utils.py-实用函数和辅助方法prompt.py-提示模板requirements.txt-项目依赖关系
\=======
mcp学习路径演示主
一个基于MCP的人工智能应用程序，使用LLM（Google Gemini）通过实时编排多个工具来生成个性化的日常学习路径。它利用Cursor AI作为MCP主机，并集成Pipedream MCP服务器URL，在Google Drive或Notion中自动创建YouTube播放列表和结构化学习文档。