MCPIntelliplan
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🚀 概述
MCPIntelliplan 是一个结构化的人工智能驱动的规划系统 模型上下文协议（MCP）。
解决方案包括：
- 🖥 前端（React）——用于规划工作流和用户交互的Web UI
- 🧠 MCP客户端——LLM驱动的路由、意图分类和工具
编排
- ⚙️ MCP服务器——确定性业务逻辑和验证层
- 🗄 数据库（PostgreSQL）——持久结构化数据存储
该系统演示了如何将大型语言模型与 在干净的企业风格架构中实现确定性后端逻辑。
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🏗 系统架构
用户\ ↓\ 前端（React）\ ↓\ MCP客户端（LLM：路由+意图分类）\ ↓\ MCP工具调用（SSE）\ ↓\ MCP服务器（业务逻辑+验证）\ ↓\ 数据库（PostgreSQL）
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🎯 设计原则
- LLM解释自然语言
- 服务器执行业务规则
- LLM内部没有业务逻辑
- 确定性匹配和验证
- 明确职责分工
- 企业就绪架构
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📦 项目结构
MCPIntelliplan/\ ├── Intelliplan/（React前端）\ ├── MCPServer/（Spring Boot MCP后端）\ ├── MCPClient/（Spring Boot LLM客户端）\ ├── docker-compose.yml\ └── README.md
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🖥 前端（React）
前端应用程序位于 Intelliplan/ 并提供web UI。
运行：
cd智能计划\ npm安装\ npm启动
默认URL:
http://localhost:3000
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🧠 MCP客户端
MCP客户端：
- 将用户输入路由到正确的域
- 将意图分类为结构化命令
- 通过SSE调用MCP工具
- 格式化响应
- 作为CLI应用程序运行（无web服务器）
支持两种运行时模式：
本地模式（Ollama）mvn春季启动：运行-Plocal
云模式（OpenAI）mvn春季启动：运行-Pcloud
需要：-MCP服务器正在运行http://localhost:9090-数据库 正在运行（通过Docker）
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⚙️ MCP服务器
MCP服务器将业务逻辑作为MCP工具公开：
- 顾问管理
- 任务处理
- 可用性跟踪
- 服务（技能）管理
- 确定性咨询建议引擎
运行：
docker compose up-d mvn spring boot:run
SSE端点：
http://localhost:9090/sse
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🔎 MCP检查员
检查工具并调试MCP通信：
npx@modelcontextprotocol/检查器
连接到：
http://localhost:9090/sse
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🧪 示例流程
用户：“为任务ASSIGN_300009建议顾问”
- 客户端路由到分配域
- 意图分类器提取assignmentId
- MCP工具分配_suggest_consults被调用
- 服务器执行确定性匹配
- 返回结果并格式化
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🔐 安全说明
- API密钥存储在cloud.env.properties中（被Git忽略）
- 永远不要泄露真正的秘密
- 使用.env.example模式进行安全配置
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🚀 如何运行一切
- 启动数据库\
docker组成-up-d
- 启动MCP服务器\
cd MCP服务器\ mvn春季开机：运行
- 启动MCP客户端\
cd MCP客户端\ mvn春季开机：运行-Plocal
- 启动前端\
cd智能计划\ npm安装\ npm启动
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📌 摘要
MCPIntelliplan展示了：
- 结构化AI架构
- 基于MCP工具的编排
- LLM和业务逻辑的清晰分离
- 企业风格模块化设计
- 安全配置处理
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📄 许可证
在此处指定许可证（MIT、Apache 2.0等）。