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MCP Server · AI代理

API Summit 2025 Agent Workshop

一个基于LLM的旅行代理编排系统,通过自然语言处理用户旅行请求,协调酒店和航班代理获取实时数据。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
自然语言处理旅行规划PythonAPI集成

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作者 / 组织
jmatis-kong
提供方
jmatis-kong
运行时
Python

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0

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0

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MCP World

选型结论

API Summit 2025 Agent Workshop 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;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 itinerary_orchestrator.py "Book me a Hilton in Las Vegas and flights from New York for December 1-5, 2025."

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 Python,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

代理相关:由大型语言模型(LLM)协调的旅行代理

此存储库展示了如何使用密钥认证使 Kong Gateway 成为策略执行点。虽然此示例使用了密钥认证,但 Kong Gateway 还支持许多其他策略执行机制。

先决条件

概述

该项目展示了如何利用MCP(模型上下文协议)和OpenAI函数调用,通过大型语言模型(LLM)来驱动酒店和航班预订代理的协同工作。系统接收自然语言形式的旅行请求,使用大型语言模型提取结构化细节,并将子查询路由到相应的酒店和航班代理。每个代理都与后端的MCP服务器进行交互,以获取实时数据。

它是如何工作的

  1. 用户提示用户提供了自然语言的旅行请求(例如:“我想在2025年12月1日从新泽西州纽瓦克飞往拉斯维加斯,并于2025年12月5日返回。在此期间,我希望在拉斯维加斯入住希尔顿酒店。”)。”)。
  1. 指挥者(或编曲者,根据上下文具体含义可调整):

- 使用大型语言模型(LLM)从提示中提取结构化字段(如城市、日期、酒店品牌等)。 - 确定需要联系哪些子代理(酒店、航班或两者都需要)。 - 验证每个代理是否都提供了所有必需的信息。 - 编排精确的子提示,并将其发送给相关代理。

  1. 副代理人:

- 每个代理(酒店或航班)都连接到其各自的MCP服务器。 - 代理将子提示发送给大型语言模型(LLM),LLM可能会调用MCP工具来获取实时数据。 - 代理返回结果的摘要。

  1. 结果:

- 协调器打印出每个代理的结果。 - 如果缺少所需信息,协调者会告知用户需要什么。

主要特点

  • 自然语言输入与稳健的实体抽取
  • 基于大型语言模型(LLM)的路由和验证
  • 模块化的酒店和航班代理,各自配备有独立的MCP工具集
  • 端点、API密钥和模型的环境变量配置
  • 对所有大型语言模型(LLM)调用进行代币使用审计

设置说明

  1. 设置Kong Konnect:

- 在 Kong Konnect 中创建一个控制平面,并记下其名称。

  1. 获取您的SerpAPI和OpenAI API密钥:

- 在……注册 SerpAPI(搜索引擎结果页面应用程序编程接口) 并且 OpenAI(开放人工智能研究所)。 - 复制您的API密钥(例如。, api_key: 对于SerpAPI, sk-XXXX (针对OpenAI)。

  1. 获取一个Konnect个人访问令牌:

- 在Kong Konnect中,进入您的个人资料并生成一个个人访问令牌。 - 当使用 decK 时,请将您的令牌导出为环境变量(不要存储在 .env):

     export KONNECT_TOKEN=""
  1. 同步 Kong 配置:

- 使用 decK 应用提供的配置:

     deck gateway sync deck/kong.yaml --konnect-token $KONNECT_TOKEN --konnect-control-plane-name 
  1. 在Konnect Vault中存储您的API密钥:

- 在Konnect用户界面中,导航到您的控制平面的Vault部分,并查找名为“summit”的vault。 - 在密钥库中添加你的OpenAI和SerpAPI密钥作为机密。 - 在您的Deck YAML文件中,使用vault语法引用这些秘密,例如:

     {vault://summit/serpapi_key}
     {vault://summit/openai_token}
  1. 配置你的环境变量:

- 复制 example.env 到 .env 并填写非机密值: - HOTEL_MCP_URL, FLIGHT_MCP_URL, HOTEL_AGENT_KEY, FLIGHT_AGENT_KEY, ORCHESTRATOR_AGENT_KEY, OPENAI_BASE_URL, OPENAI_MODEL - 不要 将API密钥或令牌放入 .env。

注: 永远不要在(此处)存储或分享你的OpenAI、SerpAPI或Konnect API密钥 .env 文件或源代码。请始终使用Konnect Vault进行秘密管理。

Python环境设置

uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

使用方法

python3 itinerary_orchestrator.py "Book me a Hilton in Las Vegas and flights from New York for December 1-5, 2025."

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

自然语言处理Python本地部署旅行规划LLM编排API集成实时数据

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 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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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

API Summit 2025 Agent Workshop 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 itinerary_orchestrator.py "Book me a Hilton in Las Vegas and flights from New York…,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

API Summit 2025 Agent Workshop 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

API Summit 2025 Agent Workshop 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。

API Summit 2025 Agent Workshop 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

API Summit 2025 Agent Workshop 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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