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MCP Server · AI代理

AI Assistant

一个结合LangChain和模型上下文协议(MCP)服务器的交互式AI助手,提供增强功能,包括网页浏览、搜索等。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
搜索功能PythonLangChain本地部署

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作者 / 组织
Supriyasus
提供方
Supriyasus

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MCP World

选型结论

AI Assistant 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

基于LangChain的人工智能辅助MCP服务器

一个交互式人工智能助手,将LangChain的强大功能与模型上下文协议(MCP)服务器相结合,提供增强的功能,包括网页浏览、搜索等。

特性

  • 交互式聊天界面:与AI助手进行基于命令行的对话
  • 内存管理:内置对话历史记录,能够清除
  • MCP集成:支持多个MCP服务器以实现扩展功能
  • LangChain集成:利用LangChain实现强大的AI交互
  • Groq API支持:使用Groq的高性能语言模型

先决条件

  • Python 3.11或更高版本
  • Node.js(用于MCP服务器)
  • Groq API 密钥

安装

  1. 克隆存储库:
   git clone "https://github.com/Supriyasus/AI-assistant.git"
   cd AI_assistant_mcp_server_langchain
  1. 安装Python依赖项:
   pip install -r requirements.txt

或使用紫外线:

   uv sync
  1. 安装Node.js依赖项 (适用于MCP服务器):
   npm install -g @playwright/mcp@latest
   npm install -g @openbnb/mcp-server-airbnb
  1. 设置环境变量:

创建一个 .env 根目录中的文件:

   GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here

配置

该项目使用 browser_mcp.json 配置MCP服务器。当前配置包括:

  • 剧作家:Web浏览器自动化
  • Airbnb:Airbnb搜索和预订功能
  • 网页搜索:Web搜索功能

您可以根据需要修改配置文件以添加或删除MCP服务器。

用法

  1. 开始互动聊天:
   python app.py
  1. 可用命令:

- 键入任何消息与AI助手聊天 - 类型 clear 清除对话历史记录 - 类型 exit 或 quit 结束对话

  1. 示例对话:
   You: What's the weather like in New York?
   Assistant: [AI will use available MCP servers to search for weather information]

   You: Find me hotels in Paris
   Assistant: [AI will use Airbnb MCP server to search for accommodations]

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI助手Python本地部署LangChainMCP服务器网页浏览搜索功能

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

AI Assistant 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

AI Assistant 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

AI Assistant 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

AI Assistant 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

AI Assistant 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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