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标题：Learnbee mcp 表情符号🎓 颜色来源：蓝色 颜色To：绿色 sdk：毕业 sdk版本：5.33.0 python版本：3.13 app_file：app.py 固定：true 许可证：mit short_description：小学教育互动教育导师。 缩略图：https://huggingface.co/spaces/Agents-MCP-Hackathon/consilium_mcp/blob/main/assets/logo_learnbee.png 标签：
- 打造mcp轨道创意
- 构建mcp跟踪消费者
- mcp在行动中追踪消费者
- mcp在行动轨道创意
- 教育
- 幼儿期
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Learnbee mcp🎓
网站
在此处访问实时演示： Learnbee mcp关于拥抱面部空间
这是什么？
Learnbee mcp 是一个为幼儿教育（3-6岁）儿童设计的互动教育系统。它使用模型上下文协议（MCP）根据课程内容提供教育对话和互动活动。
该系统允许孩子们与友好的教育导师互动，他们通过问题、提示和适合年龄的解释来指导学习，而不是直接给出答案。这鼓励好奇心、批判性思维和积极参与学习过程。
主要特点
- 🎯 可定制的教育导师：从性格友好的不同导师中选择（猫头鹰教授、星际探索者、逻辑机器人、自然指南、故事朋友）
- 📚 可定制的课程：从中的文本文件加载教育内容
./lessons目录 - 🎚️ 难度等级：根据孩子的需要调整难度级别（初级、中级、高级）
- 🌍 多语言：自动语言检测-导师用孩子使用的语言进行回应
- 🧠 关键概念提取：系统自动识别每节课的关键教育概念
- 🛡️ 儿童安全：内置安全过滤器，使对话适合年龄
演示
Interactive educational interface
如何使用
- 选择课程：从下拉菜单中选择课程（课程从以下位置加载
.txt文件在./lessons目录） - 选择导师：从可用的教育导师中选择一位
- 调整难度级别：为孩子选择合适的级别
- 加载课程：点击“加载课程并准备导师”加载内容并提取关键概念
- 开始学习！：与导师就课程内容展开对话
提示
- 导师不会直接给出答案，但会提出后续问题并提供提示以鼓励思考
- 如果孩子偏离了主题，导师会温和地将对话重新导向课程
- 导师会自动检测并以孩子使用的同一语言做出回应——只需开始用你喜欢的语言聊天！
发展
如果你想开发这个项目，这里有一些细节可以让你开始。
先决条件
- Python 3.12+
- 格拉迪奥：为教育对话提供用户界面
- OpenAI API：用于生成导师回复并提取关键概念
- 此项目使用 紫外线 用于依赖性管理。如果您还没有安装uv，请安装。
安装
克隆存储库后，您可以运行以下命令来安装依赖项：
uv sync --frozen或者使用pip：
pip install -r requirements.txt配置
- 设置环境变量:
- 复制 .env.example 文件到 .env:
cp .env.example .env- 编辑 .env 文件并添加您的OpenAI API密钥：
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here- 备课:
- 创建文本文件(.txt)在 ./lessons 包含教育内容的目录 - 每个文件应以纯文本形式包含课程内容 - 系统将自动从每节课中提取关键概念
在本地运行
uv run gradio app.py或者直接使用python：
python app.py- 默认情况下启用热重新加载。
项目结构
learnbee-mcp/
├── app.py # Main Gradio application
├── requirements.txt # Project dependencies
├── .env # Environment variables (not committed to repository)
├── .env.example # Environment variables template
├── lessons/ # Directory with lesson files (.txt)
│ ├── example_colors.txt # Colors lesson
│ ├── numbers_1_to_10.txt # Numbers lesson
│ ├── shapes.txt # Shapes lesson
│ ├── animals.txt # Animals lesson
│ └── weather_and_seasons.txt # Weather and seasons lesson
└── src/
└── learnbee/ # Main module
├── __init__.py
├── llm_call.py # LLM client with OpenAI API
├── mcp_server.py # MCP server for managing lessons
└── mcp_client.py # MCP client (optional)部署到拥抱面部空间
- 确保所有依赖项都在
requirements.txt - 设置
OPENAI_API_KEY“拥抱面部空间”设置中的环境变量 - 将代码推送到存储库
git add .
git commit -m "Deploy Learnbee-mcp"
git push定制
添加新导师
您可以通过编辑添加新导师 TUTOR_NAMES 在中列出 app.py:
TUTOR_NAMES = ["Professor Owl", "Star Explorer", "Logic Bot", "Nature Guide", "Story Friend", "Your New Tutor"]创建新课程
- 在中创建文本文件
./lessons目录 - 撰写适合3-6岁儿童的教育内容
- 系统将自动检测并加载新课程
调整导师行为
您可以修改 system_prompt 在 custom_respond 功能在 app.py 调整导师的教学行为。
使用的技术
- 格拉迪奥：交互式用户界面框架
- OpenAI API：用于生成教育响应的语言模型
- 模型上下文协议（MCP）：管理课程背景的协议
- Python 3.12+：主要编程语言
许可证
MIT许可证
贡献
欢迎捐款。如果您有建议或改进，请打开问题或拉取请求。
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Learnbee mcp -让孩子们的学习变得互动和有趣🎓✨
📬 联系方式
- GitHub：@alexFocus92
- 拥抱的脸：@AlexFocus
- X： @alexFocus8