MCP旅行助理-POC
用于旅行相关任务的模型上下文协议（MCP）架构的概念验证实现。该项目演示了LLM如何通过标准化的JSON-RPC通信与外部服务无缝集成。
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🎯 概述
MCP Travel Assistant是一个POC，展示了模型上下文协议，这是LLM与外部系统交互的标准化接口。服务器通过JSON-RPC 2.0实现MCP规范，通过stdin/stdout进行通信。
为什么选择MCP？
- 标准化：LLM工具集成的通用协议
- 可扩展性：易于添加新工具、资源和提示
- LLM兼容性：适用于任何MCP兼容客户端（Claude、GPT等）
- 可扩展性：将客户端和服务器逻辑之间的关注点分开
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🏗️ 建筑
┌─────────────────────────────────────────┐
│ LLM Client (Claude/GPT) │
└────────────────┬────────────────────────┘
│
┌───────┴────────┐
│ JSON-RPC 2.0 │
│ (stdio) │
└───────┬────────┘
│
┌────────────────▼────────────────────────┐
│ MCP Server (mcp_server.py) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ ✅ Tools (search_flights, weather) │
│ ✅ Resources (calendar, knowledge) │
│ ✅ Prompts (vacation planning, email) │
└────────────────┬────────────────────────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
┌───▼──┐ ┌─────▼──┐ ┌──────▼───┐
│Flight│ │Weather │ │ Calendar │
│API │ │API │ │ (Google)│
└──────┘ └────────┘ └──────────┘______________________________________________________________________
✨ 特性
🛠️ 工具
- search_flights：使用日期和偏好查找机场之间的航班
- get_weather：使用纬度/经度检索天气预报
- list_calendar_events：从谷歌日历中获取即将到来的日历事件
- create_calendar_event：安排新的日历事件
📚 资源
- calendar://events:实时日历数据访问
- knowledge://travel_tips:旅行计划指南
- knowledge://booking_policy:预订和取消政策
- knowledge://destinations:热门旅游目的地信息
💬 提示
- plan_vcation：生成详细的度假行程
- draft_email：撰写与旅行相关的专业电子邮件
- summarize_meets：汇总某个日期范围内的日历会议
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📁 项目结构
MCP_POC/
├── server/
│ ├── __init__.py
│ ├── mcp_server.py # Main MCP server (JSON-RPC 2.0)
│ ├── clients.py # External API clients
│ ├── config.py # Configuration & settings
│ └── _pycache_/
├── client/
│ ├── __init__.py
│ ├── mcp_client.py # Async/Sync MCP client
│ └── _pycache_/
├── app_mcp.py # Streamlit UI
├── requirements.txt # Python dependencies
├── .env # Environment variables (not included)
└── README.md # This file______________________________________________________________________
🚀 安装
先决条件 Python 3.8+ pip或诗意的包装管理 用于外部服务的API密钥（可选）
步骤1：克隆和设置
克隆仓库
git clone
cd MCP_POC创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate安装依赖项
pip install -r requirements.txt步骤2：配置环境 在项目根目录中创建.env文件：
必需
API_KEY=your_api_keyOllama配置
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama2谷歌日历（可选）
GOOGLE_CALENDAR_CREDENTIALS_FILE=path/to/credentials.json
GOOGLE_CALENDAR_TOKEN_FILE=./token.jsonAmadeus API（可选，用于真实飞行数据）
AMADEUS_API_KEY=your_amadeus_key
AMADEUS_API_SECRET=your_amadeus_secretAPI终点
OPEN_METEO_BASE_URL=https://api.open-meteo.com/v1______________________________________________________________________
⚙️ 配置
- 环境变量
- 变量所需描述
- API_密钥✅ 是API主密钥
- OLLAMA_模型❌ 无LLM模型（默认：llama2）
- AMADEUS_API_KEY❌ 没有Amadeus航班API密钥
- GOOGLE_CALENDAR_CREDENTIALS_FILE❌ 没有Google OAuth凭据
- 谷歌日历设置
- 在Google Cloud控制台创建凭据
下载OAuth 2.0证书JSON
放入项目并更新.env
首次运行将触发OAuth身份验证
💻 用法
启动MCP服务器
# Direct execution (Python)
python server/mcp_server.py服务器监听stdin/stdout
已准备好接收JSON-RPC请求
使用Streamlit UI
# Start the Streamlit app
streamlit run app_mcp.py开放时间：http://localhost:8501
以编程方式使用MCP客户端
python
from client.mcp_client import MCPClientSync初始化客户端
client = MCPClientSync("server/mcp_server.py")
client.start()列出可用工具
tools = client.list_tools()
print(f"Available tools: {len(tools)}")调用工具
result = client.call_tool("search_flights", {
"origin": "JFK",
"destination": "LAX",
"departure_date": "2024-12-01"
})列出资源
resources = client.list_resources()获取提示
prompts = client.list_prompts()
prompt_text = client.get_prompt("plan_vacation", {
"destination": "Paris",
"days": 5,
"interests": "art and food"
})client.stop（） 🔌 api参考 JSON-RPC请求格式 所有请求均遵循JSON-RPC 2.0规范：
json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list",
"params": {}
}
Response Format
json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"tools": [...]
}
}可用方法
工具
- 工具/列表-列出所有可用工具
- tools/call-执行特定工具
资源
- resources/list-列出所有资源
- resources/read-通过URI读取特定资源
提示
- promises/list-列出所有提示模板
- promises/get-生成特定提示
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📖 例子
示例1：搜索航班
python
client.call_tool("search_flights", {
"origin": "JFK",
"destination": "LAX",
"departure_date": "2024-12-01",
"max_results": 5
})
Response:
json
{
"flights": [
{
"id": "MOCK001",
"airline": "Mock Air",
"departure": "2024-12-01T08:00:00",
"arrival": "2024-12-01T11:30:00",
"price": "$299.00"
}
]
}示例2：获取天气预报
python
client.call_tool("get_weather", {
"latitude": 40.7128,
"longitude": -74.0060,
"days": 5
})示例3：生成假期计划
python
prompt = client.get_prompt("plan_vacation", {
"destination": "Tokyo",
"days": 7,
"interests": "technology, food, culture"
})示例4：访问知识资源
python
Read travel tips
tips = client.read_resource("knowledge://travel_tips")
Read destination info
destinations = client.read_resource("knowledge://destinations")
Read booking policy
policy = client.read_resource("knowledge://booking_policy")