Mini Gpt

adessoGPT迷你版

通过可流式HTTP协议集成MCP（模型上下文协议）的聊天机器人项目。

建筑

┌─────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────┐
│   Frontend  │────▶│  .NET Backend    │────▶│  MCP Server │
│   (React)   │     │  + Gemini LLM    │     │  (Python)   │
└─────────────┘     └──────────────────┘     └─────────────┘
                           │                        │
                           │   MCP Streamable HTTP  │
                           │◀──────────────────────▶│
                           │                        │
                    ┌──────┴──────┐          ┌──────┴──────┐
                    │ Function    │          │   Tools     │
                    │ Calling     │          │  - add      │
                    └─────────────┘          │  - get_time │
                                             └─────────────┘

组件

条件

• .NET 10 SDK
• Python 3.11+
• 谷歌人工智能API密钥

安装

1.知识库klonen

git clone 
cd adesso-gpt

2. 设置环境变量

cp .env.example .env

编辑 .env 设置您的 API 密钥：

GEMINI_API_KEY=dein_api_key_hier
MCP_URL=http://localhost:8000/mcp

3.MCP服务器（Python）

cd mcp-server
pip install mcp[cli] python-dotenv

4.后端（.NET）

cd backend-dotnet/AdessoGpt.Api
dotnet restore

5.前端（React）

cd frontend
npm install

开始

重要 ： 这三个组件必须同时运行。

终端1:MCP服务器

cd mcp-server
python server.py
# Läuft auf http://localhost:8000/mcp

终端2：后端

cd backend-dotnet/AdessoGpt.Api
dotnet run
# Läuft auf http://localhost:5087

3号航站楼：前端

cd frontend
npm run dev
# Läuft auf http://localhost:5173

打开http://localhost:5173在浏览器。

使用

Chatbot 可以使用 MCP 工具。示例提示：

MCP工具

MCP 服务器提供以下工具：

add(a: int, b: int) -> int

加两个整数。

get_time(tz: str = "Europe/Berlin") -> str

作为 ISO 字符串返回当前时间。

技术细节

MCP流式HTTP协议

这 McpHttpClient MCP Streamable HTTP 协议：

1. 初始化握手: initialize + notifications/initialized
2. 会话管理: Mcp-Session-Id 头球
3. 工具调用: tools/call JSON-RPC请求
4. SSE解析从服务器发送事件中提取JSON

函数调用流程

1. User: "Was ist 5 + 3?"
2. Backend → Gemini: Prompt + Tool-Definitionen
3. Gemini: Tool Call Request (add, a=5, b=3)
4. Backend → MCP Server: tools/call (add)
5. MCP Server: Führt add(5, 3) aus → 8
6. Backend ← MCP Server: Result (8)
7. Gemini: Formuliert Antwort
8. User: "Das Ergebnis ist 8."

项目结构

adesso-gpt/
├── .env.example          # Umgebungsvariablen Template
├── backend-dotnet/
│   └── AdessoGpt.Api/
│       ├── Program.cs        # API Endpoints + Gemini Integration
│       └── McpHttpClient.cs  # MCP Streamable HTTP Client
├── frontend/
│   └── src/
│       └── App.tsx           # Chat UI
└── mcp-server/
    └── server.py             # MCP Server mit Tools

许可证

麻省理工学院