tutu-compass
🧭 Компас — Verhandlungs-Reiseagent für Reisen durch Russland
Ein Agent, dem eine Familie aus Jekaterinburg mit einem Satz schreibt:
„Wir möchten ans Meer, 45 000 für drei, mit Kind, ohne lange Umstiege“
— und er selbst findet den Widerspruch zwischen Budget und Umstiegen, zeigt die Weggabelung direkt auf der Timeline, fragt, worauf man verzichten möchte, merkt sich die Antworten und hält für jedes fragile Glied der Route einen Plan B bereit.
Projekt für den Tutu-MCP-KI-Hackathon, 18.–21. August 2026. Läuft auf Tutu MCP (Flüge, Züge, S-Bahnen, Busse, Hotels).

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Von links nach rechts: Startkarte zur Erkundung (Klicks auf Städte verbrauchen keine Tokens – nur Tutu MCP); Stadtkachel mit Verbindungen und ±Tag; Umschalten auf Plan B nach einem Ausfall; MCP-Widget (SEP-1865).
Was es von einer „weiteren Ticketsuche“ unterscheidet
Normale Suche | Компас |
Formular mit zehn Feldern | Ein Satz in natürlicher Sprache |
„Nichts gefunden“ | „Budget und Umstieg < 1 Std. gleichzeitig ist nicht möglich – worauf verzichten wir?“ |
Bester Wert nach Formel | Weggabelung mit ehrlichem Trade-off und Erinnerung an Ihre Wahl |
Tickets ausverkauft – von vorn beginnen | Plan B ist im Voraus berechnet, Umschalten sofort |
Schnellstart
git clone https://github.com/svyatrunov/tutu-compass.git && cd tutu-compassnpm installcp deploy/.env.example apps/server/.envFüllen Sie OPENROUTER_API_KEY in apps/server/.env aus und starten Sie:
npm run devFrontend – http://localhost:5173, API – http://localhost:8787 (Vite proxied /api).
Demo ohne Internet und ohne Schlüssel – mit aufgezeichneten Fixtures:
DEMO_MODE=replay npm run devProduktion komplett in Docker:
cd deploy && cp .env.example .env && docker compose up -d --buildКомпас als MCP-Server
Derselbe Agent ist als MCP-Tool plan_trip verfügbar – ein Aufruf statt manueller Orchestrierung von 16 rohen Tutu-Tools. Endpoint: http://localhost:8787/mcp nach npm run dev (Streamable HTTP; auf eigenem Server – https://<domain>/mcp). Widget ohne MCP-Host schnell ansehen: http://localhost:8787/api/dev/widget-preview. In Hosts mit MCP-App-Unterstützung (Claude, Claude Desktop, VS Code Copilot, Goose) wird das Ergebnis als interaktive Timeline direkt im Chat gerendert (SEP-1865); andere MCP-Clients erhalten Text + strukturiertes JSON. Dialogspeicher – über sessionId in den Tool-Argumenten. Die Webversion ist der Hauptkanal und unabhängig vom MCP-Kanal: Beide laufen in einem Prozess auf demselben Kern agent/*.
Kanalprüfung: npm run smoke:mcpapp gegen den laufenden Server.
Nützliche Befehle
Befehl | Was es tut |
| Ermittelt die tatsächliche Spezifikation der Tutu-Tools → |
| Zeichnet MCP-Antworten in |
| Unit-Tests für Konflikte und Plan B + Contract-Tests der MCP-Schemata |
| E2E-Durchlauf des Demo-Szenarios gegen den gestarteten Server |
| ESLint / TypeScript strict |
Dokumentation
Dokument | Wofür |
Beginnen Sie hier. In sich geschlossene Referenz zur Bewertung: Flow, Stack, Benchmarks, Selbsteinschätzung nach Hackathon-Tracks | |
Systemkarte: 16 Tutu-Tools → unsere Module → Kanäle + schnelle Antworten auf Juryfragen | |
Arbeitsplan bis zum Code Freeze, sortiert nach „Punkten pro Stunde“ | |
12 strukturierte Vorschläge zur Tutu-MCP-Spezifikation – mit reproduzierbaren Erkenntnissen | |
Diagramm, Agentenzyklus, Konflikterkennung | |
Ehrliche Liste: Was wirklich vom MCP stammt, was Simulation ist | |
Tatsächliche (nicht behauptete) Spezifikation von Tutu MCP | |
Modellstrategie und Protokoll der Benchmark-Erkenntnisse | |
Thesen und Timing des Pitches |
Wo der Code nach Hackathon-Kriterien zu finden ist
Kriterium | Wo nachsehen |
Funktionstiefe |
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Innovationskraft |
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UX/UI |
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Stabilität |
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Architektur | |
Ehrlichkeit |
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Codequalität |
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Repository-Regeln
Geheimnisse nur über env.
.envin.gitignore,.env.example– im Repository.Das LLM generiert niemals Routendaten: Preise, Flüge und Links kommen nur vom MCP, das Modell wählt lediglich anhand von
iddaraus aus. Das ist ein Schutz vor Halluzinationen auf Basis echter Daten.
Lizenz
MIT – siehe LICENSE.
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Maintenance
Resources
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whentofly: flexible-date economy/business flight search + price-level context for AI agents
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