Flex MCP Agent

Flex MCP Agent

集成天气数据检索、Confluence 交互和邮件发送功能的 Agent。它使用结构化聊天 Agent 与用户交互，并根据用户输入执行任务。该项目借助 Model Context Protocol（MCP），规范 Agent 与各种数据源之间的交互。

Model Context Protocol（MCP）

Model Context Protocol（MCP）是一种开放协议，用于规范应用程序向大模型（LLM）提供上下文的方式。它就像 AI 应用的 USB-C 接口，提供连接 AI 模型与各种数据源和工具的标准化方式。该协议可在数据源与 AI 工具之间建立安全的双向连接，促进无缝集成与交互。

项目结构

• mcp_weather_server.py：使用 Open-Meteo API 提供天气数据的服务。
• mcp_email_server.py：使用 SendGrid API 发送邮件的服务。
• mcp_agent.py：主 Agent 脚本，用于初始化 Agent、加载配置并处理用户输入。
• prompt.py：包含 Agent 的系统提示词，用于指导其行为和响应。
• config.example.json：用于设置服务 URL 和传输方式的示例配置文件。
• requirements.txt：列出项目所需的 Python 依赖项。
• .env.example：用于设置必要环境变量的示例环境文件。

设置说明

1. 克隆仓库

   git clone [email protected]:MahithChigurupati/Flex-MCP-Agent.git
   cd Flex-MCP-Agent
   

2. 创建虚拟环境

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置

   • 将 config.example.json 复制为 config.json，并根据需要更新 URL 和传输方式。
   • 将 .env.example 复制为 .env，并填写所需的环境变量，例如 SENDGRID_API_KEY 和 FROM_EMAIL。

5. 运行服务

   • 启动天气服务：

     python mcp_weather_server.py
     

   • 启动邮件服务：

     python mcp_email_server.py
     

   • 有关 Confluence MCP 服务，请查看我的其他 Git 仓库，并克隆该仓库进行设置。

6. 运行 Agent

   python mcp_agent.py
   

用法

• 天气数据：Agent 可以获取指定坐标的当前天气数据。
• 发送邮件：Agent 可以使用 SendGrid 服务发送邮件。
• Confluence 集成：Agent 可以使用可用工具与 Confluence 交互。

环境变量

• SENDGRID_API_KEY：SendGrid 的 API 密钥。
• FROM_EMAIL：用于发送邮件的电子邮件地址。
• OPENAI_MODEL：OpenAI 大模型的模型名称。

依赖项

该项目需要以下 Python 包：

• langchain_mcp_adapters
• langchain_openai
• langchain
• python-dotenv
• sendgrid