# Agent Bot MCP智能体助手

一个基于大语言模型和MCP工具调用的智能体助手示例项目。

### 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 配置

1. 复制 [key.example.json](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/key.example.json) 文件并重命名为 [key.json](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/key.json)：
```json
{
  "openai_url": "你的API地址",
  "api_key": "你的API密钥",
  "model": "使用的模型名称"
}
```

2. MCP服务配置在 [mcp_config.json](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/mcp_config.json) 中，默认包含：
   - context7: 上下文相关工具服务
   - fetch: 网络请求服务
   - bingcn: 必应中文搜索服务

### 运行项目

```bash
python main.py
```

输入"退出"、"quit"或"exit"结束对话。

## 工具说明

### 内置工具

1. **duck_search**
   - 功能：基于DuckDuckGo的网络搜索
   - 参数：`word` (搜索关键词)

2. **read_webpage**
   - 功能：读取指定URL网页的文本内容
   - 参数：`url` (网页地址)

### MCP工具

项目支持通过MCP协议调用外部服务：

1. **context7**
   - 功能：上下文相关工具和服务
   - 可用工具数：2个

2. **fetch**
   - 功能：网络请求工具
   - 可用工具数：4个

3. **bingcn**
   - 功能：必应中文搜索
   - 可用工具数：2个

### 测试MCP服务

使用以下命令测试所有MCP服务的可用性：

```bash
python test_mcp_services.py
```

测试结果将保存在 `mcp_test_results.json` 文件中。

## 项目结构

```
.
├── main.py                 # 主程序入口
├── tools.py                # 工具实现
├── mcp_tools.py            # MCP工具集成
├── test_mcp_services.py    # MCP服务测试工具
├── mcp_config.json         # MCP服务配置
├── key.json               # API配置文件
├── key.example.json       # API配置示例文件
└── README.md              # 项目说明文档
```

## 使用示例

启动程序后，可以与智能体进行对话，例如：

```
用户：帮我搜索一下人工智能的发展历史
助手：正在为您搜索人工智能的发展历史...
[执行搜索并返回结果]
```

```
用户：帮我读取这个网页的内容：https://example.com
助手：正在读取网页内容...
[读取并返回网页文本内容]
```

## 扩展开发

### 添加新工具

1. 在 [tools.py](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/tools.py) 中的 [get_tool_list](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/tools.py#L25-L45) 方法中添加工具定义
2. 在 [call_tool](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/tools.py#L53-L101) 方法中实现工具逻辑

### 添加MCP服务

1. 在 [mcp_config.json](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/mcp_config.json) 中添加服务配置
2. 服务将自动在工具列表中可用

## 注意事项

1. 确保网络连接正常
2. 确保API密钥有效
3. MCP服务需要相应的npm包支持
4. 某些网站可能有反爬虫机制，影响网页读取功能

## 许可证

本项目基于MIT许可证发布，详情请查看 [LICENSE](file:///D:/我的项目/myai_pack/agent_bot/LICENSE) 文件。