MCP SSE Client

12306-MCP 智能查询客户端 V2.0

🎉 V2.0 重大升级

基于产品规划和技术评审，V2.0 完成了 P0 级核心架构增强，将客户端从"工具"升级为"智能助理平台"。

✨ 核心升级特性

🔌 1. 增强的连接管理

• 自动重连机制：网络断开时自动重连（SSE 和 HTTP 请求）
• 指数退避算法：智能重试，避免服务器压力
• 心跳保持：定期检查连接状态，保持长连接稳定
• 超时控制：可配置的请求超时时间

⚙️ 2. JSON 配置文件支持

• 结构化配置：使用 config.json 管理所有配置项
• 分层配置：服务器、LLM、内存、日志等模块化配置
• 环境变量：敏感信息（API Key）仍使用 .env 管理
• 默认配置：配置文件缺失时自动使用合理默认值

🧠 3. 会话级上下文记忆

• 连续对话：记住当前会话的所有上下文，支持追问和补充
• 智能截断：自动管理上下文长度，避免超出 Token 限制
• 会话管理：支持 clear 命令清空当前会话
• 历史保存：会话结束时自动保存到历史记录

🛡️ 4. 智能异常处理与重试

• 网络故障重试：自动重试瞬时网络错误
• 错误分类处理：区分瞬时故障和永久错误
• 优雅降级：工具调用失败时给出友好提示
• 详细日志：完整的错误追踪和调试信息

👤 5. 用户持久化记忆（Bonus）

• 用户配置文件：保存常用出发地、目的地、偏好等
• 地点别名：支持"家"、"公司"等自定义别名
• 查询统计：记录使用频率和最后活跃时间
• 个性化提示：系统提示自动注入用户偏好

📚 6. 跨会话历史记忆（Bonus）

• 历史记录加载：可选加载最近几次对话的摘要
• 长期记忆：AI 可以参考用户的历史行为模式
• 智能上下文：自动提取历史对话的关键信息

📋 项目信息

• Python：版本 3.7+
• 版本：V2.0
• 协议：基于 MCP JSON-RPC 2.0
• 许可证：MIT

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install aiohttp aiohttp-sse-client python-dotenv openai

2. 配置环境变量

创建 .env 文件（仅存放敏感信息）：

# 大语言模型 API Key
DEEPSEEK_API_KEY="your_deepseek_api_key_here"

3. 配置 config.json

复制并编辑 config.json：

{
  "mcp_server": {
    "url": "http://localhost:12306"
  },
  "llm": {
    "provider": "deepseek",
    "model": "deepseek-chat",
    "base_url": "https://api.deepseek.com"
  },
  "memory": {
    "session_enabled": true,
    "persistent_enabled": true,
    "load_recent_history": true
  }
}

4. 启动 12306-MCP 服务器

npx -y 12306-mcp --port 12306

5. 运行客户端

python MCP-SEE-Client.py

💡 使用指南

基本命令

客户端启动后，支持以下交互命令：

示例对话

示例 1：会话记忆 - 连续追问

❓ 请输入问题: 明天深圳到广州的高铁票

🤖 [AI回复]
明天（2025-10-23）从深圳到广州的高铁车次如下：
1. G1234 - 08:00出发，09:15到达...
...

❓ 请输入问题: 最早的那趟有二等座吗？

🤖 [AI回复]
G1234次列车二等座还有票，票价为￥75...

说明：AI 记住了上一轮查询的结果，无需重复查询。

示例 2：用户偏好 - 自动填充

编辑 user_profile.json：

{
  "preferences": {
    "default_departure_city": "深圳",
    "default_arrival_city": "北京"
  },
  "aliases": {
    "home": "深圳北",
    "公司": "北京南"
  }
}

对话：

❓ 请输入问题: 明天回家的票

🤖 [AI回复]
（AI 自动识别"家"是"深圳北"，并查询从当前位置到深圳北的车票）

示例 3：中转查询

❓ 请输入问题: 后天从拉萨到深圳，可以在西安中转吗？

🤖 [AI回复]
为您找到以下中转方案...

⚙️ 配置说明

config.json 完整示例

{
  "mcp_server": {
    "url": "http://localhost:12306",
    "connection": {
      "retry_attempts": 3,           // 重试次数
      "retry_delay": 1.0,            // 初始重试延迟（秒）
      "max_retry_delay": 30.0,       // 最大重试延迟（秒）
      "timeout_seconds": 30,         // 请求超时时间
      "sse_reconnect_enabled": true, // 启用SSE自动重连
      "sse_reconnect_interval": 5,   // SSE重连间隔（秒）
      "heartbeat_interval": 60       // 心跳间隔（秒，0表示禁用）
    }
  },
  "llm": {
    "provider": "deepseek",          // LLM提供商
    "model": "deepseek-chat",        // 模型名称
    "base_url": "https://api.deepseek.com",
    "max_iterations": 5,             // 最大工具调用轮数
    "system_prompt_path": "system_prompt.txt"  // 可选：自定义系统提示
  },
  "memory": {
    "session_enabled": true,         // 启用会话记忆
    "persistent_enabled": true,      // 启用持久化记忆
    "user_profile_path": "user_profile.json",
    "history_path": "conversation_history.json",
    "max_context_messages": 20,      // 最大上下文消息数
    "load_recent_history": true,     // 加载最近历史
    "recent_history_count": 3        // 加载最近N次会话
  },
  "logging": {
    "level": "INFO",                 // 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
    "format": "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
    "file": "mcp_client.log",        // 日志文件（可选）
    "console_enabled": true          // 控制台输出
  },
  "features": {
    "confirmation_mode": false,      // 确认-执行模式（P1功能）
    "confirmation_threshold": 3      // 超过N步调用时需确认
  }
}

user_profile.json 配置

{
  "user_id": "default_user",
  "preferences": {
    "default_departure_city": "深圳",      // 默认出发城市
    "default_arrival_city": "北京",        // 默认到达城市
    "preferred_seat_type": "二等座",       // 偏好席别
    "preferred_train_types": ["G", "D"]    // 偏好车次类型
  },
  "aliases": {
    "home": "深圳北",                      // 地点别名
    "office": "北京南",
    "常去": ["上海虹桥", "广州南"]
  }
}

🔄 更换 LLM 提供商

OpenAI GPT-4

{
  "llm": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4-turbo",
    "base_url": "https://api.openai.com/v1"
  }
}

.env 文件：

DEEPSEEK_API_KEY="sk-your_openai_api_key"

本地模型 (Ollama)

{
  "llm": {
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2:7b",
    "base_url": "http://localhost:11434/v1"
  }
}

.env 文件：

DEEPSEEK_API_KEY="ollama"

🐛 故障排除

连接失败

现象：❌ 连接失败: Cannot connect to host...

解决方案：

1. 确认 12306-mcp 服务器已启动
2. 检查 config.json 中的 mcp_server.url 配置
3. 查看服务器日志，确认端口正确

工具调用失败

现象：⚠️ 工具调用失败，已自动重试

解决方案：

• V2.0 已内置自动重试，多数瞬时故障会自动恢复
• 如持续失败，检查网络连接和服务器状态
• 增加 config.json 中的 retry_attempts 和 timeout_seconds

API Key 错误

现象：Invalid API key

解决方案：

1. 检查 .env 文件中的 DEEPSEEK_API_KEY
2. 确认 API Key 格式正确且有效
3. 检查 config.json 中的 base_url 是否正确

内存不足

现象：对话历史过长导致 Token 超限

解决方案：

1. 使用 clear 命令清空当前会话
2. 减小 config.json 中的 max_context_messages
3. 禁用历史加载："load_recent_history": false

🛣️ 升级路线图

✅ V2.0（已完成）- P0 核心架构

• [x] 增强的连接管理
• [x] JSON 配置文件
• [x] 会话级上下文记忆
• [x] 智能异常处理
• [x] 用户持久化记忆（Bonus）
• [x] 跨会话历史记忆（Bonus）

🔜 V2.1（计划中）- P1 智能化

• [ ] 确认-执行模式
• [ ] 主动学习与澄清
• [ ] 历史对话摘要生成
• [ ] 多用户支持（SQLite）

🔮 V3.0（未来）- P2 服务化

• [ ] FastAPI 服务化封装
• [ ] RESTful API 接口
• [ ] WebUI 图形界面
• [ ] Docker 容器化部署

📊 架构对比

V1.0 vs V2.0

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

📝 更新日志

V2.0.0 (2025-10-22)

重大升级：

• ✨ 新增 JSON 配置文件支持
• ✨ 实现会话级上下文记忆
• ✨ 增强连接管理（自动重连、心跳）
• ✨ 智能异常处理与重试
• ✨ 用户持久化记忆系统
• ✨ 跨会话历史记忆
• 🐛 修复 SSE 连接不稳定问题
• 📝 完善日志系统

V1.0.0 (2025-10-18)

初始版本：

• ✨ 基础 MCP 客户端功能
• ✨ 工具调用支持
• ✨ 命令行交互界面

📄 许可证

本项目基于 MIT License 开源。

🙏 致谢

• 12306-mcp - MCP 服务端
• Anthropic MCP - MCP 协议规范
• DeepSeek - LLM 提供商

📧 联系方式

如有问题或建议，请：

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