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
время-mcp
Минимальная агентная система искусственного интеллекта, которая отвечает на вопросы, связанные со временем, и общие вопросы, используя инструментально дополненный конвейер LLM.
Функции
- Flask API : предоставляет текущую временную метку.
- MCP Agent Server : рассуждающий агент, который определяет намерения пользователя, вызывает инструменты (например, API времени), разрабатывает подсказки и взаимодействует с LLM через OpenRouter (API, совместимый с OpenAI).
- Пользовательский интерфейс Streamlit : простой интерфейс чата для общения с агентом ИИ.
Настраивать
1. Клонирование и установка зависимостей
2. Переменная окружения
Установите свой ключ API OpenRouter (его можно получить на сайте https://openrouter.ai ):
3. Запуск серверов
Откройте три терминала (или используйте фоновые процессы):
Терминал 1: API Flask Time
Терминал 2: сервер агента MCP
Терминал 3: Streamlit UI
Пользовательский интерфейс Streamlit откроется в вашем браузере (по умолчанию: http://localhost:8501 )
Использование
- Задайте агенту любой вопрос в пользовательском интерфейсе Streamlit.
- Если вы спросите о времени (например, «Который час?»), агент вызовет API Flask, получит текущее время и создаст красивый, естественный ответ с использованием LLM.
- На остальные вопросы агент ответит только с использованием степени магистра права.
Архитектура
- Агент MCP обнаруживает намерения, вызывает необходимые инструменты, выдает подсказки инженерам и отправляет их LLM.
- Легко расширяется для добавления дополнительных инструментов (просто добавьте к классу MCPAgent).
Настройка
- Добавьте больше инструментов : реализуйте новые методы в
MCPAgent
и обновитеself.tools
. - Улучшение обнаружения намерений : расширение
detect_intent()
вMCPAgent
. - Изменить модель LLM : обновить поле
model
вcall_llm()
.
Требования
- Питон 3.7+
- Зависимости см. в файле
requirements.txt
.
Кредиты
- Создано с использованием Flask, Streamlit, OpenRouter и Python.
- Вдохновлено шаблонами проектирования LLM агента.
This server cannot be installed
Агентная система искусственного интеллекта, которая отвечает на вопросы, связанные со временем, вызывая инструмент API времени, и на общие вопросы с помощью LLM, доступ к которым осуществляется через простой интерфейс чата.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityProvides AI agents with comprehensive Twitter functionality through the Model Context Protocol standard, enabling reading tweets, posting content, managing interactions, and accessing timeline data with robust error handling.Last updated -41JavaScript
- -securityAlicense-qualityA lightweight, modular API service that provides useful tools like weather, date/time, calculator, search, email, and task management through a RESTful interface, designed for integration with AI agents and automated workflows.Last updated -PythonMIT License
- AsecurityAlicenseAqualityIntegrates with Harvest time tracking API, enabling AI assistants to manage time entries, projects, clients, and tasks through natural language commands.Last updated -112PythonMIT License
- -securityAlicense-qualityAn MCP server implementation that integrates AI assistants with Langfuse workspaces, allowing models to query LLM metrics by time range.Last updated -9JavaScriptApache 2.0