MCP Server Beginner App

🚀 多用户 MCP 服务器带聊天机器人和代理

这是一个完整的全栈网络应用程序，实现了模型上下文协议 (MCP)，提供聊天机器人和代理两种人工智能助手体验。具备用户身份验证、聊天记录持久化、实时消息传递和文件上传分析等功能，可直接部署在 Heroku 上。

🚀 快速开始

本项目是一个完整的全栈网络应用程序，实现了模型上下文协议 (MCP)，提供两种人工智能助手体验：

• 聊天机器人：可进行对话式问答。
• 代理：是能使用工具的 AI 代理。

该应用具备用户身份验证、持久的聊天记录、实时 WebSocket 消息传递以及文档分析的文件上传等功能，已准备好投入生产并可部署在 Heroku 上。

✨ 主要特性

• 用户身份验证：支持注册、登录、密码恢复以及电子邮件验证。
• 双 AI 接口：提供聊天机器人和代理两种接口，且各有独特功能。
• 实时聊天：基于 WebSocket 实现即时消息传递。
• 对话历史记录：拥有持久的、特定于用户的聊天日志。
• 文件上传：可在聊天中进行文档分析。
• MCP 服务器集成：能连接到多个 MCP 服务器以执行工具。
• 响应式 UI：前端采用干净、适合移动设备的 HTML/CSS/JS 构建。
• Heroku 部署就绪：可直接进行云端部署。

🛠️ 技术堆栈

📁 项目结构

.
├── main.py                # FastAPI 应用程序入口点
├── routes/                # API 路由处理程序（认证、聊天机器人、代理、反馈）
├── static/                # 前端 HTML、CSS、JS 对所有页面
│   ├── chatbot/           # 聊天机器人的前端界面
│   ├── agent/             # 代理的前端界面
│   └── common/           # 共用的前端资源
├── config.py             # 应用程序配置文件
└── README.md              # 项目文档

📦 安装指南

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/multi-user-mcp.git
   cd multi-user-mcp
   

2. 安装依赖项：

   pip install fastapi uvicorn motor python-multipart
   

3. 运行应用程序：

   uvicorn main:app --reload
   

🎯 目标

本项目旨在展示如何运用现代 Web 技术和人工智能构建一个多用户 AI 代理和聊天机器人服务器。通过 FastAPI 提供高效的 API，结合 WebSocket 实现实时通信，并利用 MongoDB 存储数据。

🔧 技术细节

本项目使用 Python 3.10+ 作为主要编程语言，FastAPI 搭建后端服务，它能提供高效的 API 接口。借助 WebSocket 实现实时通信，让用户能即时收到消息。使用 MongoDB 作为数据库，可持久化存储用户的聊天记录等数据。前端采用 HTML、CSS 和纯 JavaScript 构建，保证了界面的响应式和兼容性。同时，集成了 OpenAI API 或兼容的 LLM 提供程序，为用户提供强大的 AI 服务。

💻 使用示例

基础用法

1. 访问主页：http://localhost:8000
2. 注册新用户：填写表格并提交。
3. 登录：使用注册的邮箱和密码登录。
4. 与聊天机器人交互：在聊天界面输入问题或命令。
5. 代理功能：通过代理界面执行复杂任务。

🛡️ 安全注意事项

⚠️ 重要提示

• 所有 API 请求都经过身份验证和授权。
• 使用 HTTPS 部署在生产环境中以确保数据安全。
• 定期更新依赖项以防止安全漏洞。

🤝 贡献指南

欢迎贡献！请参考 CONTRIBUTING.md 了解如何参与开发。

📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证。请查看 LICENSE 了解更多详细信息。

📚 参考资料

• FastAPI 官方文档
• MongoDB 官方文档
• OpenAI API 文档
• Heroku 开发指南

📞 联系方式

如有任何问题或反馈，请联系：

• 邮箱：contact@yourdomain.com
• GitHub：你的GitHub链接