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                          │   用户/Agent 发起自然语言请求 │
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│                             🌟 FoodMCP 赋能三大场景                               │
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│ 🔍 场景 1: 菜品级语义精准检索 │ 📊 场景 2: 多UP主交叉背书评价 │ 🗺️ 场景 3: 智能美食动线规划 │
│ "想找肥而不腻、卤香味醇厚的卤肉饭"│ "隋卞和大祥哥都去过的那家店到底如何?"│ "生成3天上海老字号打卡路线" │
│ ➡️ 基于向量语义直接命中菜品原话 │ ➡️ 图谱联合查询，输出褒贬交叉验证   │ ➡️ 结合高德坐标与营业信息路线排布 │
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flowchart TD
    subgraph DataCollector [" 1. 数据采集与转写层 "]
        A[Bilibili UP主视频流] -->|curl_cffi 绕过412| B(Video Filter 智能筛选)
        B --> C{字幕获取策略}
        C -->|优先级 1| D[官方/CC字幕]
        C -->|优先级 2| E[AI自动字幕]
        C -->|降级 Fallback| F[OpenAI Whisper 本地转写]
    end

    subgraph ExtractionLayer [" 2. LLM 结构化抽取与清洗 "]
        D & E & F --> G[PromptBuilder 结构化提示词]
        G --> H[DeepSeek-V3 / Chat 抽取引擎]
        H --> I[SchemaValidator 鲁棒校验]
        I -->|JSON修复/Verdict归一化| J[结构化实体与评分数据集]
    end

    subgraph GeoSpatial [" 3. 空间地理增强 "]
        J --> K[高德地图 Amap Client]
        K -->|POI搜索 & 地理编码| L[标准化商户地址 & 经纬度]
    end

    subgraph HybridStorage [" 4. 异构多模存储层 "]
        L --> M[(PostgreSQL 15)]
        L --> N[(Neo4j 5)]
        L --> O[(Milvus 2.4)]
        M -.->|元数据/事务/CRUD| M1[商户/菜品/UP主主档]
        N -.->|图谱网络| N1[推荐关系/交叉评价图谱]
        O -.->|HNSW 稠密向量| O1[菜品评价语义多维索引]
    end

    subgraph MCPLayer [" 5. Model Context Protocol 服务层 "]
        M & N & O --> P[FoodMCP Server - stdio]
        P --> Q[Tool: search_dish_by_semantic_review]
        P --> R[Tool: get_restaurant_detailed_review]
        P --> S[Tool: generate_food_tour_itinerary]
    end

    subgraph ConsumerLayer [" 6. Agent 消费端 "]
        Q & R & S <==>|JSON-RPC via stdio| T[Claude Desktop / Cursor / 自研 Agent]
    end

    style FoodMCP fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

git clone https://github.com/JohnMaxwell0123/FoodMCP.git
cd FoodMCP

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate     # Windows
# source .venv/bin/activate # Linux / macOS

# 安装核心依赖与开发套件
pip install -e ".[dev]"

docker compose up -d

cp .env.example .env

# B站凭据 (从浏览器 Cookie 复制)
BILIBILI_SESSDATA=your_sessdata
BILIBILI_BILI_JCT=your_bili_jct
BILIBILI_BUVID3=your_buvid3

# LLM 与 Embedding
OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_MODEL=deepseek-chat

EMBEDDING_API_KEY=your_openai_api_key
EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small

# 高德地图
AMAP_API_KEY=your_amap_key

# 采集指定 UP 主（如特厨隋卞 MID: 1462401621）的探店视频并写入三库
python -m scripts.run_pipeline --up-mid 1462401621 --city 北京 --limit 5

{
  "mcpServers": {
    "food-mcp": {
      "command": "d:\\Document\\Project\\foodrecomandation\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "src.mcp_server.server"
      ],
      "cwd": "d:\\Document\\Project\\foodrecomandation"
    }
  }
}

foodrecomandation/
├── config/                  # Pydantic Settings 全局统一配置
│   └── settings.py
├── src/
│   ├── models/              # Pydantic 数据模型 (Restaurant, Dish, Review...)
│   ├── collector/           # B站采集引擎 (curl_cffi 防风控 + 视频筛选 + 字幕下载)
│   ├── transcriber/         # Whisper 语音转录 (本地 ASR 降级方案)
│   ├── extractor/           # LLM 结构化信息抽取 (Prompt + 容错校验器)
│   ├── geocode/             # 高德地图 POI 检索与地理编码
│   ├── storage/             # 异构存储层 (PostgreSQL + Neo4j + Milvus)
│   ├── pipeline/            # 端到端自动化 Pipeline 编排
│   └── mcp_server/          # 原生 Model Context Protocol 服务端
├── scripts/
│   ├── run_pipeline.py      # CLI 执行入口
│   └── demo_bilibili.py     # 连通性测试脚本
├── tests/                   # 核心模块自动化单元测试
├── docker-compose.yml       # 一键三库编排文件
├── pyproject.toml           # 现代 Python 依赖管理
├── PORTFOLIO.md             # 📖 产品设计白皮书：产品思维 + 商业分析 + 场景闭环
├── SUMMARY.md               # 📄 项目 Executive Summary
├── presentation.html        # 💻 交互式产品演示页面
└── PROGRESS.md              # 🛠️ 研发全流程演进记录