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Time-MCP

by suryawanshishantanu6
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Python
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Integrations

  • Provides a time API endpoint that returns the current timestamp, which the MCP agent can query when handling time-related questions

  • Connects to OpenRouter (an OpenAI-compatible API) to access language models for generating responses to user queries

  • Offers a chat interface for users to interact with the MCP agent, allowing them to ask time-related and general questions

tiempo-mcp

Un sistema de inteligencia artificial agente mínimo que responde preguntas generales y relacionadas con el tiempo mediante un proceso de LLM aumentado con herramientas.

Características

  • API de Flask : proporciona la marca de tiempo actual.
  • Servidor de agente MCP : agente de razonamiento que detecta la intención del usuario, llama a herramientas (como la API de tiempo), genera indicaciones e interactúa con un LLM a través de OpenRouter (API compatible con OpenAI).
  • Interfaz de usuario optimizada : interfaz de chat sencilla para hablar con el agente de IA.

Configuración

1. Clonar e instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

2. Variable de entorno

Configure su clave API de OpenRouter (obtenga una en https://openrouter.ai ):

export OPENROUTER_API_KEY=sk-...your-key...

3. Ejecutar los servidores

Abra tres terminales (o utilice procesos en segundo plano):

Terminal 1: API de tiempo de Flask
python flask_api.py
Terminal 2: Servidor del agente MCP
python mcp_server.py
Terminal 3: Interfaz de usuario optimizada
streamlit run streamlit_ui.py

La interfaz de usuario de Streamlit se abrirá en su navegador (predeterminado: http://localhost:8501 )

Uso

  • Pregúntele cualquier pregunta al agente en la interfaz de usuario de Streamlit.
  • Si preguntas la hora (por ejemplo, "¿Qué hora es?"), el agente llamará a la API de Flask, obtendrá la hora actual y elaborará una respuesta hermosa y natural utilizando el LLM.
  • Para otras preguntas, el agente responderá utilizando únicamente el LLM.

Arquitectura

[Streamlit UI] → [MCP Agent Server] → [Tools (e.g., Time API)] ↓ [LLM via OpenRouter]
  • El agente MCP detecta la intención, llama a las herramientas según sea necesario, diseña indicaciones y las envía al LLM.
  • Fácilmente extensible para agregar más herramientas (solo agréguelo a la clase MCPAgent).

Personalización

  • Agregar más herramientas : implementar nuevos métodos en MCPAgent y actualizar self.tools .
  • Mejorar la detección de intenciones : ampliar detect_intent() en MCPAgent .
  • Cambiar el modelo LLM : actualice el campo model en call_llm() .

Requisitos

  • Python 3.7+
  • Consulte requirements.txt para conocer las dependencias.

Créditos

  • Desarrollado con Flask, Streamlit, OpenRouter y Python.
  • Inspirado en patrones de diseño LLM de agencia.

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Un sistema de inteligencia artificial agente que responde preguntas relacionadas con el tiempo llamando a una herramienta API de tiempo y preguntas generales usando un LLM, accesible a través de una interfaz de chat simple.

  1. Características
    1. Configuración
      1. 1. Clonar e instalar dependencias
      2. 2. Variable de entorno
      3. 3. Ejecutar los servidores
    2. Uso
      1. Arquitectura
        1. Personalización
          1. Requisitos
            1. Créditos

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