MCP AI Service Platform

# MCP生产级客户端文档 欢迎使用MCP生产级客户端！这是一个功能强大的AI服务平台，提供完整的MCP工具调用和RAG知识库功能。 ## 📚 文档目录 ### 新手入门 1. **[项目说明](项目说明.md)** - 了解项目的基本功能和特性 2. **[部署指南](部署指南.md)** - 从零开始部署项目 3. **[API调用示例](API调用示例.md)** - 学习如何使用API ### 高级配置 4. **[AI模型配置](AI模型配置.md)** - 配置和更换不同的AI服务 ## 🚀 快速开始 ### 最简单的部署方式（Docker） 1. **克隆项目** ```bash git clone <项目地址> cd python-mcp-server-client ``` 2. **配置环境变量** ```bash cp .env.example .env # 编辑.env文件，至少设置OPENAI_API_KEY ``` 3. **启动服务** ```bash ./scripts/start.sh docker ``` 4. **访问服务** - API文档：http://localhost:8000/docs - Grafana监控：http://localhost:3000 ### 第一次API调用 ```bash # 健康检查 curl http://localhost:8000/health # 发送查询 curl -X POST "http://localhost:8000/query" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "今天天气如何？"}' # 上传文档到知识库 curl -X POST "http://localhost:8000/rag/documents/upload" \ -F "file=@你的文档.pdf" \ -F "title=测试文档" # 搜索知识库 curl -X POST "http://localhost:8000/rag/search" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query": "搜索内容"}' ``` ## 🔧 主要功能 ### MCP工具调用 - 连接多个MCP服务器 - 智能工具路由和负载均衡 - 实时状态监控 ### RAG知识库 - 支持多种文档格式（PDF、Word、Markdown、TXT） - 智能文档分块和向量化 - 高性能语义搜索 ### 监控和运维 - Prometheus指标收集 - Grafana可视化面板 - 完整的日志记录 - 健康检查端点 ## 🛠️ 系统要求 - **Python**: 3.11+ - **内存**: 4GB以上（推荐8GB） - **存储**: 20GB可用空间 - **数据库**: PostgreSQL + pgvector - **缓存**: Redis ## 📖 详细文档 ### 1. 项目说明 了解项目的核心功能、技术架构和应用场景。适合想要全面了解项目的用户。 [查看项目说明 →](docs/项目说明.md) ### 2. 部署指南 详细的部署步骤，包括本地开发环境和生产环境部署。支持Docker和手动部署两种方式。 [查看部署指南 →](docs/部署指南.md) ### 3. API调用示例 完整的API使用教程，包括Python和JavaScript客户端示例，以及错误处理和性能优化建议。 [查看API调用示例 →](docs/API调用示例.md) ### 4. AI模型配置 如何配置和更换不同的AI服务，支持OpenAI、国产AI服务和本地模型。 [查看AI模型配置 →](docs/AI模型配置.md) ## 🤝 支持和反馈 如果您在使用过程中遇到问题或有任何建议，请： 1. 查看相关文档是否有解决方案 2. 检查[常见问题](docs/部署指南.md) 3. 提交Issue或联系技术支持 ## 📄 许可证 本项目采用MIT许可证，详情请查看LICENSE文件。 --- *最后更新：2025年6月*