시간-mcp

도구 강화 LLM 파이프라인을 사용하여 시간 관련 질문과 일반적인 질문에 답하는 최소한의 에이전트 AI 시스템입니다.

특징

• Flask API : 현재 타임스탬프를 제공합니다.

• MCP 에이전트 서버 : 사용자 의도를 감지하고, 도구(예: 시간 API)를 호출하고, 프롬프트를 엔지니어링하고, OpenRouter(OpenAI 호환 API)를 통해 LLM과 상호 작용하는 추론 에이전트입니다.

• Streamlit UI : AI 에이전트와 대화할 수 있는 간단한 채팅 인터페이스입니다.

Related MCP server: MCP: Multi-Agent Control Point

설정

1. 종속성 복제 및 설치

지엑스피1

2. 환경 변수

OpenRouter API 키를 설정하세요( https://openrouter.ai 에서 받으세요):

export OPENROUTER_API_KEY=sk-...your-key...

3. 서버 실행

세 개의 터미널을 엽니다(또는 백그라운드 프로세스를 사용합니다):

터미널 1: 플라스크 타임 API

python flask_api.py

터미널 2: MCP 에이전트 서버

python mcp_server.py

터미널 3: Streamlit UI

streamlit run streamlit_ui.py

Streamlit UI가 브라우저에서 열립니다(기본값: http://localhost:8501 )

용법

• Streamlit UI에서 상담원에게 궁금한 점을 물어보세요.

• 시간에 대해 질문하면(예: "지금 몇 시야?"), 에이전트는 Flask API를 호출하고 현재 시간을 가져온 다음 LLM을 사용하여 아름답고 자연스러운 응답을 작성합니다.

• 기타 질문에 대해서는 상담원이 LLM만을 사용하여 답변합니다.

건축학

[Streamlit UI] → [MCP Agent Server] → [Tools (e.g., Time API)]
                            ↓
                        [LLM via OpenRouter]

• MCP 에이전트는 의도를 감지하고 필요에 따라 도구를 호출하고, 엔지니어에게 프롬프트를 전달하고, 이를 LLM으로 전송합니다.

• 더 많은 도구를 추가하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다(MCPAgent 클래스에 추가하기만 하면 됩니다).

사용자 정의

• 도구 추가 : MCPAgent 에 새로운 메서드를 구현하고 self.tools 업데이트합니다.

• 의도 감지 개선 : MCPAgent 에서 detect_intent() 확장합니다.

• LLM 모델 변경 : call_llm() 에서 model 필드를 업데이트합니다.

요구 사항

• 파이썬 3.7 이상

• 종속성에 대해서는 requirements.txt 참조하세요.

크레딧

• Flask, Streamlit, OpenRouter, Python을 사용하여 구축되었습니다.

• 에이전트 LLM 디자인 패턴에서 영감을 얻었습니다.