入职培训与人力资源-人工智能助手
一款基于人工智能的员工助手，通过MCP将Groq大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术集成到Claude Desktop中。其功能包括安全的员工入职流程、管理员身份和访问管理（IAM）认证、基于PDF的公司政策管理，以及通过私有AI界面为员工提供无缝的内部查询访问。
运行步骤：
1. 创建并激活Python虚拟环境，安装依赖项：
cd C:\\Users\\\code\\OnboardingAndHR-AI-Assistant（注：此命令在中文环境下通常不直接翻译，而是保持原样，因为它是命令行指令，但为了解释其含义，可以说明为“切换到C盘下Users\文件夹中的code文件夹里的OnboardingAndHR-AI-Assistant文件夹”。不过，直接翻译或解释时，我们通常会说“进入（或切换到）C:\\Users\\\code\\OnboardingAndHR-AI-Assistant目录”。）
创建虚拟环境（venv） python -m venv .venv 翻译为中文是：“使用 Python 的 venv 模块创建一个名为 .venv 的虚拟环境”
激活 ..venv\\Scripts\\Activate.ps1 翻译为中文是：“..venv\\Scripts\\激活.ps1” 或者更自然地表达为：“..venv\\Scripts\\用于激活的脚本.ps1”。不过，在中文语境中，我们通常不会直接翻译文件名，而是直接使用原文件名（因为文件名在技术文档中通常是保持原样的），所以也可以简单地说：“..venv\\Scripts\\Activate.ps1（用于激活虚拟环境的 PowerShell 脚本）”。但考虑到简洁性，直接使用原文件名也是可以接受的
升级 pip 并安装包 python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel 使用 pip 安装 requirements.txt 文件中的所有包
使用 pip 卸载 bcrypt 和 passlib，无需确认 使用 pip 安装 bcrypt==4.1.2 和 passlib\[bcrypt\]==1.7.4 然后，如有需要，请再次运行 pip install -r requirements.txt
2. 启动Qdrant（使用Docker）：
运行 Docker 容器，设置为后台模式，命名为 qdrant，将主机的 6333 端口映射到容器的 6333 端口，使用 qdrant/qdrant 镜像：\docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 qdrant/qdrant\
docker ps 翻译为中文是：“列出正在运行的 Docker 容器” 你应该能看到qdrant容器正在运行
3. 准备数据库并创建初始管理员
运行 Python 脚本 create_admin.py
4. 配置Groq API密钥（可选——用于真实的LLM回复）
根据上面的信息，执行如下指令：
5. 启动FastAPI HTTP服务器（管理/身份和访问管理/上传/询问/管理界面）
启动 Uvicorn 服务器，运行名为 \app\ 的应用，启用重载功能，端口设置为 8000
6. 在您的浏览器中打开这些以进行确认：
API文档：http://127.0.0.1:8000/docs
管理界面（静态）: http://127.0.0.1:8000/admin/ui
使用Swagger页面测试接口端点：
POST /login（使用 admin@example.com / AdPass123）— 返回 access_token。
POST /admin/upload_policy — 使用令牌上传PDF文件。
GET /admin/users — 查看已注册用户（不显示密码）。
POST /admin/validate/{user_id} —— 批准用户。
7. 上传政策PDF文件（管理员）
API文档：http://127.0.0.1:8000/docs POST /login（使用 admin@example.com / AdPass123）—— 返回 access_token。
将“http://127.0.0.1:8000/static/admin.html --> upload the document here.”翻译成中文为：“http://127.0.0.1:8000/static/admin.html --> 在这里上传文档。”。
8. 启动FastMCP服务器（Claude Desktop的MCP服务器）：
运行 python mcp_server.py
9. 安装Claude桌面版并配置以运行您的MCP服务器：
安装Claude桌面版
从Anthropic的官方网站下载并安装适用于Windows的Claude桌面版。（请按照安装程序的指示进行操作；我无法在此提供安装程序的链接——请使用Anthropic的网站或您已有的Claude桌面版下载链接。）
启动Claude Desktop一次以创建配置文件。
将您本地的MCP服务器添加到Claude Desktop配置中
打开PowerShell并运行： 记事本打开“$env:APPDATA\\Claude\\claude_desktop_config.json”文件
添加或编辑 mcpServers 部分，以包含您的 MCP 服务器。示例（使用绝对路径）： { "mcpServers": { "CompanyPolicyAssistant": { "command": "C:\\\\Users\\\\"\\\\code\\\\OnboardingAndHR-AI-Assistant\\\\.venv\\\\Scripts\\\\python.exe"， "args": \["C:\\\\Users\\\\代码路径：\OnboardingAndHR-AI-Assistant/mcp_server.py\（注：这里的\\code\\可能只是表示代码路径的前缀，实际翻译时并不直接翻译，而是融入到路径描述中）， "env": {}， "cwd": "C:\\\\Users\\\\"“\\code\\入职与人力资源-人工智能助手” } } } 保存文件并完全退出Claude桌面版（右键点击托盘图标→退出），然后重新打开它。
Claude Desktop 可能会提示一次以允许本地工具运行——请批准。
10. 在Claude桌面环境中测试MCP工具的使用
在Claude Desktop中，输入一个提示指令，指示模型使用该工具，例如：
使用查询政策的工具来回答：“丧假政策是什么？”
如果您的MCP服务器已连接，Claude将调用MCP工具执行\query_policy\ → 您的\mcp_server.py\执行RAG（检索增强生成）流程 → Groq LLM（语言模型）运行（真实或模拟）→ Claude显示结果。
11. 如何获取管理员的JWT（JSON Web Token）
使用Swagger UI
访问 http://127.0.0.1:8000/docs
点击 /login 端点 → “尝试一下”
用户名 = admin@example.com 密码 = AdPass123
执行 → 响应将显示类似以下内容： { "access_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...." 翻译成中文是：“访问令牌”：“eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9....”， "token_type": "bearer" 翻译为中文是：“令牌类型”：“承载者”（或常译为“Bearer”令牌，其中“Bearer”指的是令牌的使用方式，即凭令牌本身即可访问资源，无需额外验证） }