🧪 APP-MCP-墨水项目
这个项目是一个对话代理，使用 快速API para-el后端，y LangChain+Gemini（谷歌生成人工智能） 对于人工智能的逻辑。
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🚀 先决条件
- Python 3.11.8：这个版本是 关键的.
> ⚠️ 重要提示： LangChain和Pydantic（由Fastapi使用）与Python的更高版本存在兼容性问题。你必须使用 准确3.11.8 为了避免错误。
- Git
- 的API密钥 谷歌双子座.
- 的一个例子 MongoDB （本地或远程）
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🔑 环境配置
在安装之前，请克隆存储库并配置环境变量。
- 克隆存储库：
git clone
cd app-mcp-tintas- 新建_文档
.env:
创建一个名为 .env 在项目的根中，包含以下内容：
GEMINI_API_KEY=tu_api_key_de_google
MONGO_URI=mongodb://localhost:27017______________________________________________________________________
📦 安装
您可以使用标准包管理器 pip y venv 或最快的 uv.
选项1：使用 venv y pip （标准）
- 创建虚拟环境 （确保您的系统使用Python 3.11.8）：
python3.11 -m venv .venv_（Si python3.11 不起作用，试试看 python -m venv .venv 哦 py -3.11 -m venv .venv 在Windows上，确保基本版本为3.11.8）_
- 激活环境：
- Linux/Mac：
source .venv/bin/activate- Windows（PowerShell）：
.venv\Scripts\Activate- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt选项2：使用 uv （推荐）
uv 它是一个非常快速的现代环境和依赖管理器。
- 不稳定
uv（如果你没有）：
pip install uv- 创建虚拟环境：
uv venv --python 3.11.8 .venv- 激活环境：
- Linux/Mac：
source .venv/bin/activate- Windows（PowerShell）：
.venv\Scripts\Activate- 安装依赖项：
uv pip install -r requirements.txt______________________________________________________________________
▶️ 执行
确保您的虚拟环境已启用(source .venv/bin/activate).
选项1：使用Uvicorn（标准）
这是运行Fastapi服务器的标准方式。 uvicorn 它将作为一个单位安装自 requirements.txt.
uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload（标志--重新加载是可选的，用于在检测到代码更改时自动重新启动服务器）。
选项2：使用紫外线
如果已安装UV，则可以使用其任务执行器。
uv run ./src/main.py访问API 一旦服务器启动，您可以访问：
- 互动文档（Swagger UI）：http://localhost:8000/docs
- 替代文件（REDOC）：http://localhost:8000/redoc