Smart Warehouse MCP Agent

Claude驱动的智能供应链MCP代理

该项目使用模型上下文协议（MCP）模式模拟了由Claude提供支持的智能仓库系统。该系统通过克劳德协调的一组专业代理管理库存、自动引导车（AGV）和订单处理。

项目结构

claude-mcp-agent-for-supply-chain/
├── agents/                # MCP agent modules
├── simulation/            # Warehouse simulation logic
├── api/                   # FastAPI endpoints
├── logs/                  # Action and decision logs
├── claude_interface.py    # Interface to Claude API
├── main.py                # Main application entry point

特性

• MCP式模块化代理：库存经理、AGVPlanner、库存代理、协调员
• 仓库模拟：库存跟踪、AGV移动、订单处理
• 克劳德集成：使用Anthropic的Claude API进行决策
• API终点：用于与系统交互的基于FastAPI的端点

设置

1. 创建虚拟环境：

   python -m venv venv

1. 激活虚拟环境：

- 窗户： venv\Scripts\activate - Unix/MacOS： source venv/bin/activate

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量：

   cp claude.env.template claude.env

然后编辑 claude.env 添加您的Anthropic API密钥。

1. 运行应用程序：

   python main.py

API终点

• GET /inventory：获取当前库存状态
• GET /agvs：获取所有AGV的状态
• POST /orders：创建新订单
• POST /ask-agent：向Claude代理发送查询
• GET /logs：获取最近的操作日志

示例用法

示例提示克劳德：

产品X的库存为5个单位，低于阈值10。有两辆AGV可供选择。建议最佳行动。

Claude将分析情况并返回系统可以执行的结构化操作。

许可证

麻省理工学院