rental room MCP client

旅馆AI代理

使用Ollama LLM和MCP Server工具的旅馆管理系统的人工智能聊天机器人代理。

设置

npm install

先决条件

• 奥拉玛 在本地安装并运行
• MCP服务器 运行于 http://localhost:3001
• 后端API 运行于 http://localhost:8080/api

安装Ollama

1. 下载自 奥拉玛
2. 运行模型： ollama run mistral （或 llama2, neural-chat等等）
3. Ollama将在 http://localhost:11434

环境变量

创建 .env 文件：

OLLAMA_API_URL=http://localhost:11434/api
OLLAMA_MODEL=mistral
MCP_SERVER_URL=http://localhost:3001
BACKEND_API_URL=http://localhost:8080/api
AGENT_PORT=3002
LOG_LEVEL=info

跑步

# Development
npm run dev

# Production
npm start

建筑

• src/index.js -Express服务器入口点
• src/config.js -配置
• src/agent/ -AI代理实现

- agent.js -主代理逻辑 - ollama-client.js -Ollama LLM集成 - tool-executor.js -MCP工具执行器

• src/routes/ -API路线

- chat.js -聊天端点

• src/utils/ -公用事业

- logger.js -日志记录 - prompt.js -提示模板

API终点

POST/api/聊天

向AI代理发送消息

请求：

{
  "message": "How many available rooms do we have in house 1?",
  "userId": "user-id",
  "sessionId": "optional-session-id"
}

答复：

{
  "success": true,
  "response": "We have 5 available rooms in house 1.",
  "toolsCalled": ["count_rooms_by_house_and_status"],
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

运作原理

1. 用户向代理发送消息
2. 代理使用Ollama LLM分析消息
3. 代理确定需要调用的MCP工具
4. 代理通过MCP服务器执行工具
5. 代理根据工具结果格式化响应
6. 响应被发送回用户

支持的用例

• 获取房间/房屋/租户信息
• 创建/更新合同和发票
• 记录付款
• 生成报告和统计数据
• 用户管理
• 还有更多。..

工具类别

所有40+MCP工具都可用，包括：

• 权限管理
• 用户管理
• 房屋管理
• 客房管理
• 租户管理
• 合同管理
• 服务管理
• 发票管理