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。