AI辅导老师MCP工具包
一个结合Gradio和OpenAI的示例应用，用于通过流式处理进行教学、总结、测验和生成记忆卡片。\ 作为我学习旅程的一部分而构建 “精通大型语言模型工程与AI代理：构建14个项目——2025” Udemy课程。\ 课程链接：https://www.udemy.com/share/10dwct3@ldM-I-uTdPMY73imN1Wq5Sf_1xPSReqZEYPg_1QudAvzw4AkFaSNCAci49wx_rfSWw==/
🧠 概述
这个项目是一个交互式人工智能辅导界面，使用以下技术构建：
- Gradio（格拉迪奥） 用于前端用户界面
- OpenAI的流式聊天API （例如 GPT-4o mini）以实现实时响应
- 一个小型的MCP（多通道代理/服务器端事件）工具系统（在你的第一个文件中），用于管理多个“工具”，如概念解释、总结、生成闪卡和测验
- Python、asyncio 和 HTTPX/requests 的集成
目标是展示如何构建一个具备多种流处理能力的模块化人工智能教学助手——这将为Udemy课程中的项目提供一个良好的参考。
🎯 功能/工具
| 工具名称 | 用途 | 输入/参数 | 输出样式 |
|---|---|---|---|
explain_concept | 在不同理解水平（1到5级）上解释一个概念 | question， level (1–5) | 流媒体解释 |
summarize_text 将长文本压缩至目标压缩比 text， compression_ratio (0.1–0.8) | 流式摘要 | ||
generate_flashcards 生成一组问答速记卡片（JSON-lines 格式） topic， num_cards (1–20) | JSON行流（JSON-lines stream） | ||
quiz_me | 生成一份选择题测验+答案密钥 | topic， level， num_questions (1–15) | 测验（直播） |
Gradio 网页应用将每个工具与用户界面标签绑定，因此您可以通过浏览器进行交互式尝试。
🛠️ 设置与使用
先决条件
- 一个有效的OpenAI API密钥
- Python 版本 ≥ 3.8
- 从您所处的环境访问互联网
安装与运行
git clone
cd
# Create a virtual environment and activate it
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows (PowerShell or CMD)