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o6-webwork

LLM Tool-Calling Assistant

by o6-webwork

Dieses Projekt verbindet ein lokales LLM (z. B. Qwen) über das MCP- Protokoll mit Tools wie einem Taschenrechner oder einer Wissensdatenbank. Der Assistent erkennt diese Tools automatisch und ruft sie auf, um Benutzeranfragen zu beantworten.


📦 Funktionen

  • 🔧 Toolausführung über MCP-Server

  • 🧠 Lokale LLM-Integration über HTTP oder OpenAI SDK

  • 📚 Wissensdatenbank-Support ( data.json )

  • ⚡ Unterstützt stdio und sse -Transporte


Related MCP server: MCP Documentation Server

🗂 Projektdateien

Datei

Beschreibung

server.py

Registriert Tools und startet den MCP-Server

client-http.py

Verwendet aiohttp zur Kommunikation mit lokalem LLM

clientopenai.py

Verwendet OpenAI-kompatibles SDK für LLM + Tool-Aufruflogik

client-stdio.py

MCP-Client mit stdio

client-see.py

MCP-Client mit SSE

data.json

Fragen und Antworten-Wissensdatenbank


📥 Installation

Anforderungen

Python 3.8+

Installieren Sie Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

requirements.txt

aiohttp==3.11.18
nest_asyncio==1.6.0
python-dotenv==1.1.0
openai==1.77.0
mcp==1.6.0

🚀 Erste Schritte

1. Führen Sie den MCP-Server aus

python server.py

Dadurch wird Ihr Tool-Server mit Funktionen wie „ add , multiply und get_knowledge_base gestartet.

2. Starten Sie einen Client

Option A: HTTP-Client (lokales LLM über Raw-API)

python client-http.py

Option B: OpenAI SDK-Client

python client-openai.py

Option C: Standardtransport

python client-stdio.py

Option D: SSE-Transport

Stellen Sie sicher, dass server.py Folgendes festlegt:

transport = "sse"

Führen Sie dann Folgendes aus:

python client-sse.py

💬 Beispielaufforderungen

Aufruf des Mathe-Tools

What is 8 times 3?

Antwort:

Eight times three is 24.

Wissensdatenbankfrage

What are the healthcare benefits available to employees in Singapore?

Die Antwort enthält die entsprechende Antwort aus data.json .


📁 Beispiel: data.json

[
  {
    "question": "What is Singapore's public holiday schedule?",
    "answer": "Singapore observes several public holidays..."
  },
  {
    "question": "How do I apply for permanent residency in Singapore?",
    "answer": "Submit an online application via the ICA website..."
  }
]

🔧 Konfiguration

Aktualisieren Sie in client-http.py oder clientopenai.py Folgendes:

LOCAL_LLM_URL = "..."
TOKEN = "your-api-token"
LOCAL_LLM_MODEL = "your-model"

Stellen Sie sicher, dass Ihr LLM OpenAI-kompatible API-Endpunkte bereitstellt.


🧹 Aufräumen

Clients verarbeiten Tool-Aufrufe und -Antworten automatisch. Sie können den Server oder Client mit Ctrl+C stoppen.


🪪 Lizenz

MIT-Lizenz. Siehe LICENSE- Datei.

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

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