MCP Nexus Flow AI

🤖 NexusFlow AI-商业智能助理

使用MCP（模型上下文协议）和本地CSV数据进行销售、库存和分支机构绩效分析的人工智能商业智能。

📊 特性

• 销售分析：跟踪每日/每周/每月的收入、交易和趋势
• 库存管理：监控库存水平、低库存警报和重新订购建议
• 分行业绩：使用经理详细信息比较3个地点的绩效
• AI驱动的洞察：通过MCP工具使用GPT-4进行自然语言查询

🏢 数据源

• 每日销售额：收入、交易、顶级产品（从2025-08-08）
• 库存：库存水平、阈值、供应商（更新于2025-11-06）
• 分支信息：3个地点-Branch_A（市中心），Branch_B（购物中心广场），Shopify（在线）

🚀 快速开始

1.安装依赖项

pip install pandas fastapi uvicorn langchain-openai langchain-mcp-adapters langgraph python-dotenv

2.设置环境

创建 .env 文件：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

3.运行API

python app.py

API运行于： http://localhost:8000

4.测试API

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/NexusFlow/ask-question \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What were our sales yesterday?"}'

或者运行测试脚本：

python test_api.py

💡 示例问题

• “我们昨天的销售额是多少？”
• “显示需要重新订购的低库存商品”
• “本周哪个部门表现最好？”
• “过去7天我们最畅销的产品是什么？”
• “给我今天的完整业务摘要”
• “我们有多少Product_X库存？”
• “谁管理Branch_B，他们的电子邮件是什么？”
• “比较2025年9月至8月的销售额”

📁 项目结构

MCPNexus-Flow-AI/
├── Data/
│   ├── Daily_Sales.csv      # Sales data
│   ├── Inventory.csv         # Inventory data
│   └── Branch_Info.csv       # Branch details
├── mcp_functions.py          # 15 MCP tools for data analysis
├── client.py                 # AI agent setup
├── app.py                    # FastAPI server
├── test_api.py              # API test script
└── requirements.txt          # Dependencies

🔧 可用的MCP工具（15）

📊 销售（6工具）

• get_sales_today() -今天的收入和交易
• get_sales_yesterday() -昨天的演出
• get_sales_by_date_range() -自定义期间分析
• compare_sales_periods() -期间比较
• get_top_selling_product() -畅销书
• get_total_revenue_this_month() -月至今跟踪

📦 库存（4个工具）

• get_inventory_by_product() -产品库存查询
• get_low_stock_items() -补货警报
• get_all_inventory() -完成库存审计
• check_product_stock_status() -详细状态及建议

🏢 分支（3个工具）

• get_branch_performance_today() -按地点分列的每日业绩
• compare_branch_performance() -多地点比较
• get_branch_info() -经理和位置详细信息

📈 报告（2个工具）

• get_business_summary_today() -完整的每日仪表板
• get_weekly_report() -7天综合分析

🌐 API终点

发布 /api/v1/NexusFlow/ask-question

问任何商业智能问题。

请求：

{
  "question": "What were our sales yesterday?"
}

答复：

{
  "answer": "Yesterday's total sales were $8,121 with 126 transactions...",
  "status": "success",
  "code": 200,
  "question": "What were our sales yesterday?"
}

获取 / -API信息

获取 /health -健康检查

🎯 交互模式

直接运行客户端以进行交互式CLI：

python client.py

📊 数据格式

Daily_Sales.csv

Date,Branch,Revenue,Transactions,Top_Product,Payment_Method
2025-08-08,Branch_A,2091,27,Product_Y,Credit_Card

Inventory.csv

Product_Name,Branch,Quantity,Threshold,Unit,Last_Updated,Supplier
Product_X,Branch_A,26,31,Units,2025-11-06,Supplier_2

Branch_Info.csv

Date,Branch_ID,Branch_Name,Location,Manager_Name,Manager_Email,Daily_Performance
2025-08-28,BR001,Branch_A,Downtown,John_Smith,john@branch-a.com,83%

🔑 关键技术

• MCP（模型上下文协议）：基于工具的人工智能框架
• FastMCP：Python MCP服务器实现
• LangChain：AI编排
• GPT-4o-mini：OpenAI语言模型
• 熊猫：数据处理
• 快速API：REST API框架

______________________________________________________________________

内置❤️ 使用MCP+AI