Todo Phase Iil Todo AI Chatbot Hackathon

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标题：Todo第二阶段Todo AI聊天机器人黑客马拉松 表情符号🤖 颜色来源：绿色 颜色：灰色 sdk:docker 固定：false

Todo全栈应用程序与AI聊天机器人的演进

一个具有会话AI功能的现代全栈todo应用程序，使用Next.js、FastAPI和Cohere AI构建。

特性

核心任务管理

• 添加任务：通过UI或聊天创建新的待办事项
• 查看任务：列出所有具有完成状态的任务
• 标记完成：切换任务完成状态
• 更新任务：修改任务标题
• 删除任务：永久删除任务

人工智能聊天机器人（第三阶段）🤖

• 自然语言任务创建：“添加任务：购买杂货”
• 会话查询：“显示我的待处理任务”
• 任务状态管理：“按原样标记‘购买杂货’”
• 多步骤操作：“添加任务并显示我的列表”
• 用户身份查询“我是谁？”
• Glassmorphic聊天界面：高级滑入式聊天面板
• 对话持久性：恢复会话间的对话
• Markdown支持：响应中的RTF格式

技术栈

后端

• 框架：FastAPI（Python 3.13+）
• 数据库：Neon无服务器PostgreSQL
• 对象关系映射：sqlmodel（异步）
• 人工智能：相干API（命令-r-plus模型）
• 工具：MCP SDK用于工具定义
• 认证：更好地使用JWT进行身份验证

前端

• 框架：Next.js 16+（应用路由器）
• 语言：TypeScript 5.x
• 样式：顺风CSS
• UI组件：OpenAI聊天套件
• 标记语言：使用DOMPurify对markdown进行反应

需求

• Python 3.13或更高版本
• Node.js 18或更高版本
• PostgreSQL数据库（推荐使用Neon）
• Cohere API密钥（在Cohere.com注册）

安装

后端设置

cd backend

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Configure environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env and add:
# - COHERE_API_KEY=your_key_here
# - BETTER_AUTH_SECRET=your_secret
# - DATABASE_URL=your_postgres_url

# Run database migrations
uvicorn app.main:app --reload

前端设置

cd frontend

# Install dependencies
npm install

# Configure environment variables
cp .env.example .env.local
# Edit .env.local and add:
# - NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

# Start development server
npm run dev

用法

网络应用程序

1. 导航到 http://localhost:3000
2. 使用您的凭据注册/登录
3. 使用主UI管理任务
4. 点击浮动聊天按钮（右下角）打开AI助手

AI聊天机器人示例

创建任务：

"Add task: Buy groceries"
"Create a todo called 'Call dentist at 3pm'"
"Remind me to finish the report"

查询任务：

"Show my tasks"
"What do I need to do today?"
"List completed tasks"

管理任务：

"Mark 'Buy groceries' as done"
"Change 'Call dentist' to 'Call dentist at 3pm'"
"Delete 'Old task'"

多步操作：

"Add 'Weekly meeting' and show my pending tasks"
"Mark 'Buy groceries' as done and delete 'Old task'"

项目结构

phaselll/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── models/           # SQLModel database models
│   │   ├── services/         # Business logic (chat, cohere, tasks)
│   │   ├── routers/          # API endpoints (tasks, chat)
│   │   ├── middleware/       # Auth and rate limiting
│   │   ├── mcp_server/       # MCP tools and executor
│   │   └── main.py           # FastAPI application
│   └── requirements.txt
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── app/              # Next.js pages and layouts
│   │   ├── components/       # React components (chat UI)
│   │   ├── services/         # API clients
│   │   ├── hooks/            # Custom React hooks
│   │   └── types/            # TypeScript types
│   └── package.json
└── specs/                    # Design documents and specifications
    └── 001-ai-chatbot/
        ├── spec.md           # Feature specification
        ├── plan.md           # Implementation plan
        ├── tasks.md          # Task breakdown
        └── contracts/        # API contracts

发展

运行测试

# Backend tests
cd backend
pytest tests/ -v

# Frontend tests
cd frontend
npm test

API 文档

后端运行后，请访问：

• Swagger用户界面： http://localhost:8000/docs
• 重新记录： http://localhost:8000/redoc

建筑亮点

AI聊天机器人架构

• 无状态后端：无服务器端会话状态
• 对话持久性：数据库存储聊天记录
• 迭代工具执行：多步操作链
• 严格的JSON解析：可靠的工具调用提取
• 速率限制：每位用户每分钟60个请求
• 用户隔离：基于JWT的多租户安全

MCP工具（6个工具）

1. add_task -创建新任务
2. list_tasks -使用筛选器查询任务
3. complete_task -标记任务已完成
4. update_task -更新任务标题
5. delete_task -删除任务
6. get_current_user -获取用户信息

安全

• JWT身份验证：所有API请求都需要有效令牌
• 用户隔离：按user_id筛选的数据库查询
• 输入消毒：XSS和注射预防
• 速率限制：防止滥用和过高的API成本
• API密钥安全：Cohere-key存储在环境变量中

性能目标

• 聊天响应延迟：\<2秒（第95百分位）
• 对话历史加载：\<1秒
• 支持100个并发用户
• AI的50条消息上下文窗口

发展原则

该项目如下：

• 规范驱动开发（SDD）：根据规范生成的所有代码
• 测试驱动开发（TDD）：实施前编写的测试
• 代码整洁之道：简单、可读、可维护的代码
• 无过度工程：可行的最低限度执行
• 遵守宪法：遵守项目章程

许可证

麻省理工学院许可证-学习项目

项目进展

这是五个阶段演变的第三阶段：

1. ✅ 第一阶段：控制台应用程序（已完成）
2. ✅ 第二阶段：全栈web应用程序（已完成）
3. ✅ 第三阶段：使用MCP工具的AI聊天机器人（当前）
4. 🔜 第四阶段：本地Kubernetes部署
5. 🔜 第五阶段：使用Kafka和Dapr进行云部署

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版本: 3.0.0 创建: 2025-12-27 更新: 2026-01-26 状态：第三阶段-AI聊天机器人集成完成