RAG Level 2 MCP INTRO ANTHROPIC

MCP聊天

MCP Chat是一个命令行界面（CLI）应用程序，它使用 与提供者无关的架构.\ 它当前配置为与 Groq主持的模特 并且被设计为易于扩展到其他LLM提供商。

该应用程序支持：

• 交互式对话聊天
• 文献检索
• 基于命令的提示
• 通过可扩展的工具集成 MCP（模型控制协议） 建筑

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先决条件

• Python 3.9+
• Groq API密钥

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设置

步骤1：配置环境变量

创建或编辑 .env 在项目根目录中创建文件，并配置以下变量：

LLM_PROVIDER=groq

GROQ_API_KEY="sk_..."
GROQ_MODEL="deepseek-r1-distill-llama-70b"

步骤2：安装依赖项

选项1：使用紫外线设置（推荐）\ uv是一个快速的Python包安装程序和解析器。

如果尚未安装，请安装uv：

pip install uv

创建并激活虚拟环境：

uv venv
source .venv/bin/activate      # On Windows: .venv\Scripts\activate

安装依赖项：

uv pip install -e .

运行应用程序：

uv run main.py

选项2：无紫外线设置

创建并激活虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate      # On Windows: .venv\Scripts\activate

安装依赖项：

pip install python-dotenv prompt-toolkit groq "mcp[cli]==1.8.0"

运行应用程序：

python main.py

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用法

基本相互作用\ 键入您的信息，然后按Enter键：

> Explain the MCP architecture

文献检索\ 使用 @ 在查询中包含文档内容的符号：

> Tell me about @deposition.md

命令\ 使用 / 执行服务器定义的MCP命令的前缀：

> /summarize deposition.md

命令支持通过Tab键自动完成。

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Groq兼容性说明

该项目使用基于文本的工具调用协议来实现Groq兼容性。

当模型请求执行工具时，它会使用以下格式进行响应：

TOOL_CALL:
tool_name
{ "argument": "value" }

执行流程：

1. 工具请求已被解析。
2. MCP客户端执行该工具。
3. 工具结果作为辅助可见文本注入。
4. 模型继续推理。

这避免了对特定于提供者的函数调用API的依赖，并保持了系统的可移植性。

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架构概述

main.py
 └── LLM Factory
       └── GroqLLM
            ↓
         CliChat
            ↓
           Chat
            ↓
       ToolManager
            ↓
        MCP Clients

LLM在启动期间实例化一次，并注入聊天运行时。

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发展

添加新文档

编辑 mcp_server.py 并将条目添加到 docs 字典。

添加或修改工具

• 在MCP服务器中定义工具。
• 实现逻辑 mcp_client.py.
• 确保输出以纯文本或JSON格式返回。

添加新的LLM提供程序

• 在下创建新适配器 core/.
• 实施a chat(messages, tools) 界面。
• 在LLM工厂中注册提供者。
• 通过选择 LLM_PROVIDER 环境变量。

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过梁和类型检查

当前未配置linting或静态类型检查。

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设计目标

• 代理优先架构
• 显式工具执行
• 的确定性行为
• 与提供商无关的LLM集成
• 易于扩展