Puchai Bunk Buddy

蒲柴铺位哥们

用于Puch AI的MCP服务器 实时考勤追踪器 & 燃料舱预报员 --计算安全床位天数，并保持出勤率高于目标。

1. 实时考勤追踪器 --从CSV文件中读取您的出勤数据，并显示各科目的百分比、剩余的安全床铺，以及如果您错过即将到来的课程的预测。
2. 燃料舱预报员 --精确计算您可以安全地上多少节课（或您必须参加多少节课）以保持目标百分比。

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🚀 特性

• 按主题跟踪出勤情况
• 安全铺位计算 --保持在目标%以上
• 未来出勤率预测 --提前几天看看床铺的效果
• 基于CSV的数据 --无需编辑代码即可轻松更新
• 完全集成的MCP工具 --通过WhatsApp直接连接到Puch AI

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🛠 设置和安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/your-username/puchai-bunk-buddy.git
cd puchai-bunk-buddy

2.创建并激活虚拟环境

uv venv
source .venv/bin/activate

3.安装依赖项

uv sync

4.配置环境变量

复制示例文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 并设置：

AUTH_TOKEN=your_secret_token_here
MY_NUMBER=919876543210

5.准备您的考勤CSV

更新 attendance.csv 在项目根目录中：

Subject,Total_Classes,Attended_Classes
CS302,40,32
PPD 401,38,28
C424,30,25
CS399,42,31
CS301,35,27

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▶️ 运行服务器

python mcp_starter.py

您应该看到：

🚀 Starting MCP server on http://0.0.0.0:8086

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🌐 连接到Puch AI

1. 开始 ngrok 隧道：

ngrok http 8086

1. 从ngrok获取HTTPS URL。
2. 打开WhatsApp并发送给Puch AI：

/mcp connect https://your-ngrok-url/mcp your_secret_token_here

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📌 Puch AI中的示例命令

获取2天床位预报的所有科目：

/mcp attendance_forecaster bunk_days=2

仅获取CS302数据：

/mcp attendance_forecaster subject=CS302 bunk_days=1

如果你参加了100节课中的80节，请计算安全床铺：

/mcp bunk_calculator total_classes=100 attended_classes=80 required_percent=75

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💡 未来改进

• 来自Google表格的实时考勤同步
• 基于图形的投影使用 matplotlib
• Web仪表板，便于数据更新

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📜 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。

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#BuildWithPuch🚀