关于 Ghost Hunting AI - Service
Ghost Hunting AI 是一个基于 LLM、RAG 和 MCP 的交互式城市导览服务，为每个地点生成带有谜题的引导式旅程。这是该项目的后端服务。
主要功能
- 01基于 RAG 的知识检索
- 02LLM 生成导览内容
- 03MCP 集成支持
- 04文本数据源处理
- 05位置特定的谜题生成
适用场景
- 01创建交互式城市旅游体验
- 02生成位置感知的导览内容
- 03结合 AI 和地理数据的应用
MCP 相关
该服务使用 MCP 来连接 LLM 和 RAG 系统，为前端客户端提供导览生成功能。
详细介绍
Ghost Hunting AI - 服务
我们使用 LLM、RAG 和 MCP 开发了一项服务，该服务根据你自己的文本文件为每个位置生成带有谜题的引导式导览。
前端
前端仓库链接：KAFRMA-Frontend
团队
使用方法
python main.py
设置要求
日志
你需要在项目根目录中创建一个日志目录。
MCP
在项目根目录中创建一个名为 credentials 的新目录。 在此目录中创建一个 .env 文件，包含以下变量： GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID：指定存储传递给 RAG 的所有数据的文件夹。 OPENROUTER_API_KEY：存储你的大模型 API 密钥。
其他要求
确保已安装 Python（推荐版本：3.8 或更高版本）。 使用以下命令安装所需的依赖项： pip install -r requirements.txt 确保你的 API 密钥有效且具有必要的权限。 在运行服务前，验证你的 Google Drive 文件夹包含正确的数据。 完成这些步骤以确保服务能够正常运行。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。