Using Gemini

MCP测试项目

一个基于Python的研究论文搜索和聊天系统，与arXiv集成，并使用Gemini AI进行智能交互。

特性

• 使用arXiv API进行纸张搜索和管理
• 多服务器聊天机器人实现
• 与谷歌的Gemini AI模型集成
• 使用MCP（模型控制协议）的基于工具的架构

项目结构

├── main.py                     # Main application with arXiv paper search functionality
├── mcp_chatbot.py              # Single-server chatbot implementation
├── chatbot_for_multi_server.py # Multi-server chatbot implementation
├── server_config.json          # Server configuration file
├── .env                        # Environment variables configuration
├── papers/                     # Directory for storing paper information
│   └── [topic]/               # Topic-specific paper information
│       └── papers_info.json    # Stored paper metadata
└── myenv/                      # Python virtual environment

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• Google Gemini API密钥
• 所需的Python包（通过pip安装）：

- 档案 - python dotenv - 谷歌发电机 - mcp核心

设置

1. 克隆存储库
2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv myenv
myenv\Scripts\activate

1. 安装依赖项：

pip install arxiv python-dotenv google-generativeai mcp-core

1. 创建一个 .env 文件并添加您的Gemini API密钥：

GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

用法

论文搜索

运行主脚本搜索研究论文：

python main.py

聊天机器人

您可以使用单服务器或多服务器聊天机器人实现：

• 单服务器：

python mcp_chatbot.py

• 多服务器：

python chatbot_for_multi_server.py

特性

论文搜索

• 按主题搜索arXiv论文
• 以JSON格式存储纸张信息
• 在单独的目录中按主题组织论文

聊天机器人

• 交互式聊天界面
• 与谷歌Gemini AI集成
• 支持多个MCP服务器
• 基于工具的可扩展性架构

许可证

本项目用于研究和开发目的。

贡献

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