Omniparser

🚀 OmniMCP 项目文档

OmniMCP 项目提供了一系列实用功能，借助配置环境和运行代码，可实现特定任务。本项目依赖稳定网络和 API 密钥，可通过配置环境变量和使用示例代码来运行。

🚀 快速开始

你可以按照以下步骤快速启动 OmniMCP 项目：

1. 获取代码仓库：

git clone git@github.com:OpenAdaptAI/OmniMCP.git
cd OmniMCP

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 环境变量配置： 创建或编辑 .env 文件，并添加以下内容：

# 必要配置
PROJECT_ROOT=.
LOG_LEVEL=INFO  # 可选：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

# 可选配置
API_KEY=your_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo

4. 运行项目：

python -m OmniMCP.main

📦 安装指南

安装步骤

1. 获取代码仓库 从 GitHub 克隆项目仓库，并进入项目目录：

git clone git@github.com:OpenAdaptAI/OmniMCP.git
cd OmniMCP

2. 安装依赖项 使用 pip 安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

3. 环境变量配置 创建或编辑 .env 文件，根据需要添加或修改以下配置：

# 必要配置
PROJECT_ROOT=.
LOG_LEVEL=INFO  # 可选：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

# 可选配置
API_KEY=your_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo

4. 运行项目 启动项目：

python -m OmniMCP.main

📚 详细文档

环境变量参考

配置文件示例

# 必要配置
PROJECT_ROOT=/path/to/OmniMCP

# 日志设置
LOG_LEVEL=DEBUG  # 更详细的调试信息

# 模型和 API 设置
MODEL_NAME=gpt-4
API_KEY=your_api_key_here

💻 使用示例

基础用法

from OmniMCP import main, config

# 初始化配置
config.init()

# 运行主程序
main.run()

高级用法

命令行使用

运行项目时可使用以下命令：

python -m OmniMCP.main [--help] [-c CONFIG_PATH]

参数说明

🔧 技术细节

日志记录

项目支持多种日志级别，不同级别的日志可帮助你更好地调试和监控项目：

• DEBUG：显示详细的调试信息。
• INFO：显示常规的信息消息。
• WARNING：显示警告消息。
• ERROR：显示错误消息。
• CRITICAL：显示严重错误。

日志输出格式为 [时间] - [级别] - [模块]: 消息，默认输出到控制台和文件。

⚠️ 注意事项

⚠️ 重要提示

1. 在生产环境中使用前，请确保所有环境变量已正确配置。
2. 项目依赖于稳定的网络连接和有效的 API 密钥。
3. 如遇问题，请参考问题排查部分或联系维护团队。

🔍 故障排除

常见问题

1. 无法启动项目
   • 检查配置文件是否正确。
   • 确保所有依赖项已安装。
   • 查看日志文件以获取更多信息。
2. API 请求失败
   • 确认 API 密钥有效。
   • 检查网络连接。
   • 尝试更换模型名称。

🤝 贡献指南

如何贡献代码

1. 克隆仓库

git clone git@github.com:OpenAdaptAI/OmniMCP.git
cd OmniMCP

2. 创建功能分支

git checkout -b feature/new-feature

3. 提交更改

git add .
git commit -m "添加新功能"
git push origin feature/new-feature

4. 发起拉取请求 在 GitHub 上创建 Pull Request，并清晰描述您的更改。

贡献规则

• 请确保代码风格与项目一致。
• 提交信息请遵循提交规范。
• 遇到问题或有改进建议，请打开 Issue。

📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证：

MIT License

📞 联系方式

如需联系维护团队，请发送邮件至：contact@OmniMCP.com 或访问项目主页：https://github.com/OpenAdaptAI/OmniMCP