时间-MCP
一个最小代理 AI 系统，使用工具增强的 LLM 管道回答与时间相关和一般的问题。
特征
Flask API ：提供当前时间戳。
MCP 代理服务器：推理代理，可检测用户意图、调用工具（如时间 API）、工程师提示并通过 OpenRouter（与 OpenAI 兼容的 API）与 LLM 交互。
Streamlit UI ：与 AI 代理对话的简单聊天界面。
Related MCP server: MCP-RAG
设置
1. 克隆并安装依赖项
pip install -r requirements.txt
2.环境变量
设置您的 OpenRouter API 密钥（从https://openrouter.ai获取）：
export OPENROUTER_API_KEY=sk-...your-key...
3. 运行服务器
打开三个终端（或使用后台进程）：
终端 1：Flask Time API
python flask_api.py
终端2：MCP代理服务器
python mcp_server.py
3号航站楼：Streamlit UI
streamlit run streamlit_ui.py
Streamlit UI 将在您的浏览器中打开（默认值： http://localhost:8501 ）
用法
在 Streamlit UI 中向代理询问任何问题。
如果您询问时间（例如，“现在几点了？”），代理将调用 Flask API，获取当前时间，并使用 LLM 制作漂亮、自然的响应。
对于其他问题，代理人将仅使用 LLM 来回答。
建筑学
[Streamlit UI] → [MCP Agent Server] → [Tools (e.g., Time API)]
↓
[LLM via OpenRouter]
MCP 代理检测意图，根据需要调用工具，工程师提示，并将其发送给 LLM。
可轻松扩展以添加更多工具（只需添加到 MCPAgent 类）。
定制
添加更多工具：在
MCPAgent中实现新方法并更新self.tools。改进意图检测：扩展
MCPAgent中的detect_intent()。更改 LLM 模型：更新
call_llm()中的model字段。
要求
Python 3.7+
请参阅
requirements.txt了解依赖项。
致谢
使用 Flask、Streamlit、OpenRouter 和 Python 构建。
受到代理 LLM 设计模式的启发。