基于MCP的Kbeauty ADK Agent在Vertex引擎上的部署
该项目为K-Beauty领域开发了一个ADK（代理开发工具包）代理，利用模型上下文协议（MCP）在谷歌云的顶点AI上进行自定义处理和部署。
引言
K-Beauty ADK Agent旨在为与韩国美容产品、程序和趋势相关的用户查询提供智能响应。通过模型上下文协议（MCP）集成自定义处理功能，代理可以轻松处理查询执行。该解决方案是为Google Cloud的Vertex AI平台的可扩展性和可靠性而构建的。
项目概况及结构
init.py初始化ADK代理 agent.y核逻辑 kbeautymcpserver.py自定义mcp集成
此存储库包含构建、运行和部署K-Beauty ADK代理所需的组件。关键方面包括：
- MCP工具集集成： 自定义MCP集成，以处理和理解K-Beauty相关的查询。（kbeautymcpserver.py）
- ADK代理逻辑： 解释用户输入和制定相关响应的核心逻辑。（代理.py）
- 顶点AI部署： 将代理部署为可扩展服务的基础架构。
功能概述
这 kbeautymcpserver.py 该文件概述了K-Beauty ADK Agent的核心功能。该代理旨在：
- 接收用户查询： 接受与K-Beauty相关的自然语言查询。
- MCP流程： 使用自定义MCP分析查询。这可能涉及：
- 关键字提取： 识别产品名称、成分、皮肤问题或常规步骤。 - 情绪分析： 理解用户的意图或语气。 - 情境理解： 将查询与之前的交互相关联。它甚至可以读取base64编码的图像，以获得视觉理解，并建议定制韩国美容产品。 - （未来：如果提供视觉查询，例如从照片中识别产品，则进行图像分析）。
- 生成响应： 根据处理后的查询制定信息丰富、有用的答案。响应可能包括：
- 产品推荐。 - 护肤常规建议。 - 成分说明。 - 趋势洞察。
- 管理状态： 保持会话上下文，以获得更流畅的用户体验。
设置和安装
启动和运行项目的详细步骤。
本地环境设置
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/your-username/your-project.git
cd your-project- 安装依赖项
pip安装-r要求.txt
- 在本地运行
python kbeautymcpserver.py
谷歌云项目设置
认证
确保您的本地环境可以通过Google Cloud进行身份验证。
- 使用
gcloud（建议当地发展）：
gcloud auth application-default login这将打开一个浏览器供您登录。
- 选择或创建项目：
gcloud projects create YOUR_PROJECT_ID --name="Your Project Name"
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID（替换 YOUR_PROJECT_ID 使用您想要的项目ID。）
- 启用API：
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \服务网络.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ discoveryengine.googleapis.com
# Add other necessary APIs
3. **安装ADK套件：**
mkdir k-beauty-mcp
cd k-beauty-mcp
python-m venv.venv
source.ven/bin/activate
pip安装谷歌adk
adk创建k-beauty-mcp
1. **创建.env文件：**
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR_GOOGLE_PROJECT_ID
谷歌云位置=你的谷歌项目区域
1. **与代理人互动**
服务器运行后，您可以通过向其端点发送HTTP POST请求来与代理交互。你可以使用curl或简单的Python脚本等工具。
查询示例：
以下是一些示例查询以及如何发送它们：
关于产品类别的查询：
“问题”：“油性皮肤最好的K-Beauty洁面乳是什么？”
关于特定成分的查询：
“询问”：“请介绍一下积雪草在护肤方面的应用。
查询常规步骤：
“询问”：“K-Beauty的10步程序是什么？”
关于具有外部背景的品牌的查询：
“查询”：“您有COSRX的最新产品及其评论的信息吗？
代理将使用其MCP驱动的逻辑处理这些查询，从而可能增强其对外部数据的理解，并返回相关响应。
1. **部署设置**
**创建云存储桶：**
此存储桶将用于存储数据、模型工件和管道输出。
gcloud storage buckets create gs://YOUR_BUCKET_NAME \
--项目=YOUR_project_ID \
--位置=YOUR_PROJECT_REGION
\`\`\`
（替换 `YOUR_BUCKET_NAME` 具有唯一的bucket名称。)
7. **部署代理**
adk部署代理引擎 \
--项目=YOUR_project_ID \
--地区=YOUR_PROJECT_region \
--display_name“文档事实检查器” \
--staging_bucket gs://你的名字 \
--requirements_file requirements.txt \
文档检查器/
1. **贡献**
欢迎投稿！请按照以下步骤操作：
分叉存储库。
创建一个新分支（git checkout-b feature/你的featurename）。
进行更改并提交（git commit-m“添加新功能”）。
推送到分支（git推送原始功能/您的功能名称）。
打开拉取请求。
9.**许可证**
此项目根据\[您选择的许可证，例如MIT许可证\]获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。
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