Flex MCP 代理

一个集成了天气数据检索、Confluence交互和邮件发送功能的代理。它通过结构化的聊天代理与用户互动，并根据用户输入执行任务。该项目利用模型上下文协议（MCP）来标准化代理与其数据源之间的交互。

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

• mcp_weather_server.py：一个使用 Open-Meteo API 提供天气数据的服务器。
• mcp_email_server.py：一个使用 SendGrid API 发送邮件的服务器。
• mcp_agent.py：代理的主要脚本，负责初始化代理、加载配置并处理用户输入。
• prompt.py：包含代理系统提示的文件，指导其行为和响应。
• config.example.json：用于设置服务器 URL 和传输方法的示例配置文件。
• requirements.txt：列出项目所需的 Python 依赖项。
• .env.example：一个示例环境文件，用于设置必要的环境变量。

安装说明

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
   

使用说明

• 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。

环境变量

• SENDGRID_API_KEY：SendGrid 的 API 密钥。
• FROM_EMAIL：发送邮件的来源邮箱地址。
• OPENAI_MODEL：OpenAI 的模型名称。

依赖项

项目需要以下 Python 包：

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