agent_bot

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

pip install -r requirements.txt

配置

1. 复制 key.example.json 文件并重命名为 key.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 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

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：

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 中的 get_tool_list 方法中添加工具定义
2. 在 call_tool 方法中实现工具逻辑

添加MCP服务

1. 在 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 文件。