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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 Server with Local LLM

🗂 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.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    C
    quality
    C
    maintenance
    A multi-tool MCP server that enhances local LLMs with web search, document reading, scholarly research, Wikipedia access, and calculator functions. Provides comprehensive tools for information retrieval and computation without requiring API keys by default.
    22
    1
    MIT