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MCP LLM Sample

MCP LLM Sample

该项目通过搭建多个MCP服务端(数学计算、天气查询、LLM选择)和客户端,实现了一个基于Langchain的聊天机器人系统。用户可通过Streamlit界面与机器人交互。
2分
1
2025-04-28 15:20:46
概述
内容详情
替代品

什么是MCP服务系统?

MCP是一个分布式AI服务框架,将不同功能拆分为独立服务模块。当前系统包含三个核心服务:数学计算服务、天气查询服务和AI模型推荐服务,每个服务运行在独立端口上

如何使用MCP服务?

通过统一的Web界面与所有服务交互,系统会自动将请求路由到对应的功能模块。用户无需关心底层服务分布

适用场景

适合需要组合多种AI能力的应用场景,如智能助手、数据分析工具和教育应用等

主要功能

数学计算提供基础数学运算和高级函数计算能力,包括代数、三角函数等
天气查询支持全球城市天气查询,可获取实时天气和预报数据
AI模型推荐根据任务类型推荐最适合的大语言模型(LLM)

优势与局限性

优势
模块化设计,各功能独立部署和扩展
统一接口简化客户端集成
支持热更新服务模块不影响整体系统
局限性
需要手动启动各服务进程
当前版本缺乏服务自动发现机制
错误处理机制有待完善

如何使用

启动服务进入mcp_servers目录,分别启动三个服务进程
设置API密钥配置OpenAI API密钥以启用AI功能
启动客户端运行Streamlit客户端应用访问Web界面

使用案例

数学计算计算复杂数学表达式
天气查询获取多日天气预报
模型推荐获取任务专用模型建议

常见问题

1
服务启动后如何确认正常运行?可以检查各服务的日志文件(math.log/weather.log/which_llm.log)或访问服务端口(8000-8002)验证
2
可以添加自定义服务吗?可以,需要按照MCP协议实现服务接口并在客户端注册新服务
3
Web界面访问端口是什么?默认使用8501端口,可通过浏览器访问http://localhost:8501

相关资源

Langchain官方文档Langchain框架使用指南
Streamlit教程Streamlit Web应用开发教程
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