Shopping Agent Using MCP Server

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🛍️ AI购物助手

由Groq AI模型和模型上下文协议（MCP）驱动的智能对话式购物助手，用于基于网络的智能产品发现和决策。

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✨ 概述

这 AI购物助手 是一个交互式、人工智能驱动的聊天机器人，帮助用户 更明智的购物决策.支持 xAI的Groq法学硕士 和那个 模型上下文协议（MCP），它可以：

• 🧠 理解自然语言查询
• 🔎 在购物平台上进行实时搜索
• 🛒 比较产品、服务和功能
• 💸 提供价格指导和建议

无论您是在手机之间进行选择，比较流媒体服务，还是在预算范围内寻找最好的空气净化器，这款助手都是您的 终极购物伙伴.

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🧩 特性

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🚀 安装

1.克隆存储库

git clone 
cd ai-shopping-assistant

2.设置虚拟环境（可选）

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

3.安装Python依赖项

pip install -r requirements.txt

4.安装MCP Node.js依赖项

确保 Node.js 和 npm 已安装：

npm install -g @playwright/mcp @openbnb/mcp-server-airbnb duckduckgo-mcp-server

5.环境设置

创建一个 .env 根目录中的文件：

echo "GROQ_API_KEY=your-api-key-here" > .env

6.MCP配置

确保你有一个有效的 browser_mcp.json 在您的MCP目录中（例如。， D:\mcp\mcpdemo\):

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    },
    "airbnb": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@openbnb/mcp-server-airbnb"]
    },
    "duckduckgo-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
    }
  }
}

在……里面 shopping_assistant.py，设置：

self.config_file = r"path/to/your/browser_mcp.json"

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🧠 用法

启动助手：

python shopping_assistant.py

查询示例：

🛒 You: Best laptop for programming under $1000  
🤖 Assistant: 🔍 Searching... (attempt 1/3)  
✅ Successfully retrieved current information  
[Laptop recommendations with specs and prices]

您可以使用的命令：

• exit 或 quit –结束会话
• clear –重置聊天记录
• context –查看最近的对话摘要
• status –检查上次搜索时间和速率限制

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🗂️ 项目结构

ai-shopping-assistant/
├── shopping_assistant.py      # Main assistant logic
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── .env                       # Environment variables
├── browser_mcp.json           # MCP config for search engines
└── README.md                  # You're reading it!

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📦 需求

将以下内容添加到您的 requirements.txt:

langchain-grok==0.1.0
python-dotenv==1.0.0
requests==2.31.0
mcp-use==

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⚙️ 配置详情

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⚠️ 局限性

• API和MCP搜索需要互联网连接
• 价格可能会有所不同——请与零售商核实
• 仅支持预定义类别
• MCP设置需要正确的Node.js配置
• 离线回退可能提供有限的深度

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🔮 未来的增强功能

• 🛒 主要电子零售商的实时价格抓取
• 🧬 通过用户资料提供个性化推荐
• 🖥️ 基于Web的用户界面，实现无缝用户体验
• 🛠️ 增强MCP与更多购物门户的集成

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🤝 贡献

欢迎投稿！ 贡献：

1. 分叉存储库

1. 创建功能分支

   git checkout -b feature/your-feature

1. 提交您的更改

   git commit -m "Add your feature"

1. 推送并打开PR

   git push origin feature/your-feature

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图像：

🧠 AI+购物=更明智的选择 立即使用AI购物助手开始您的智能购物之旅。