🚀 Flex MCP 代理

Flex MCP 代理是一个功能强大的集成代理，它整合了天气数据检索、Confluence 交互以及邮件发送等功能。通过结构化的聊天代理与用户互动，依据用户输入执行相应任务。该项目借助模型上下文协议（MCP），实现了代理与其数据源之间交互的标准化。

🚀 快速开始

Flex MCP 代理为用户提供了便捷的交互体验，可轻松实现天气数据获取、邮件发送以及与 Confluence 平台的交互。以下是使用该代理的快速步骤：

1. 克隆仓库

   git clone git@github.com:MahithChigurupati/Flex-MCP-Agent.git
   cd Flex-MCP-Agent
   

2. 创建虚拟环境

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置
   • 复制 config.example.json 为 config.json 并根据需要更新 URL 和传输方法。
   • 复制 .env.example 为 .env，并填写所需的环境变量，例如 SENDGRID_API_KEY 和 FROM_EMAIL。
5. 运行服务器
   • 启动天气服务器：

     python mcp_weather_server.py
     

   • 启动邮件服务器：

     python mcp_email_server.py
     

   • 对于 Confluence MCP 服务器，请参考我的其他 Git 仓库进行克隆和配置。
6. 运行代理

   python mcp_agent.py
   

✨ 主要特性

• 多功能集成：集成了天气数据检索、Confluence 交互和邮件发送功能，满足多样化需求。
• 标准化交互：利用模型上下文协议（MCP），实现代理与数据源之间的标准化交互。
• 结构化聊天：通过结构化的聊天代理与用户互动，提供更清晰的交互体验。

📦 安装指南

克隆仓库

git clone git@github.com:MahithChigurupati/Flex-MCP-Agent.git
cd Flex-MCP-Agent

创建虚拟环境

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装依赖项

pip install -r requirements.txt

配置

• 复制 config.example.json 为 config.json 并根据需要更新 URL 和传输方法。
• 复制 .env.example 为 .env，并填写所需的环境变量，例如 SENDGRID_API_KEY 和 FROM_EMAIL。

运行服务器

• 启动天气服务器：

  python mcp_weather_server.py
  

• 启动邮件服务器：

  python mcp_email_server.py
  

• 对于 Confluence MCP 服务器，请参考我的其他 Git 仓库进行克隆和配置。

运行代理

python mcp_agent.py

💻 使用示例

基础用法

• 天气数据：代理可以获取指定坐标的位置的当前天气数据。
• 邮件发送：代理可以使用 SendGrid 服务发送邮件。
• Confluence 集成：代理可以与 Confluence 平台交互。

📚 详细文档

模型上下文协议 (MCP)

模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，用于规范应用程序向大型语言模型 (LLMs) 提供上下文的方式。它就像人工智能应用的 USB - C 端口，提供了一种标准化的方式来连接 AI 模型与各种数据源和工具。该协议通过安全的双向连接，实现了数据源与 AI 驱动工具之间的无缝集成。

项目结构

环境变量

依赖项

项目需要以下 Python 包：

• langchain_mcp_adapters
• langchain_openai
• langchain
• python - dotenv
• sendgrid