智能店铺代理
📖 关于项目
这是一个研究项目，以了解和探索的基本概念 模型上下文协议（MCP）目标是通过将MCP服务器与Google Gemini集成来创建一个完整的人工智能代理，以帮助管理个人购买和财务控制。
🎯 目标
在实践中学习它是如何工作的：
- 创建 MCP 服务器和工具注册
- 将 AI API （Google Gemini） 与 MCP 集成
- 函数调用e解析respostas
- 使用 JSON 文件进行状态管理
- 对话代理开发
🛠️ 功能
代理提供以下工具：
list_wishlist列出愿望清单中的所有产品，并提供详细信息get_financial_context显示可用余额和财务分析evaluate_purchase_risk分析购买对预算的百分比影响add_to_wishlist添加价格，优先级和链接的新项目confirm_purchase_transaction确认购买，更新余额并从愿望清单中删除
🚀 如何使用
先决条件
# Criar ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# Instalar dependências
cd mcp-server && poetry install mcp google-genai python-dotenv或
cd mcp-server && pip install mcp google-genai python-dotenv配置
- 创建文件
.env嗯mcp-server/:
API_KEY=sua_chave_api_do_gemini- 获取您的 API 密钥：https://aistudio.google.com/apikey
运行代理
# Navegar para o diretório do agente
cd mcp-server/ai-agent
# Executar o agente interativo
python agent.py测试 MCP 服务器
# Testar com MCP Inspector
cd mcp-server
npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py💬 使用范例
You: Liste todos os itens da minha wishlist
You: Adicione um notebook Dell por R$ 3500
You: Qual o risco de comprar um mouse de R$ 150?
You: Confirme a compra do notebook Dell
You: Mostre meu saldo atual📚 技术
- Python 3.10+ 主要语言
- FastMCP 创建MCP服务器的框架
- Google Gemini API（Google-genai） 语言模型
- JSON - 数据存储
- 异步 - 异步编程
📝 学习资源
⚠️ 限制
- 免费 Gemini API 配额：20 个请求/分钟
- 超出配额时可使用备份模式
- 本地存储的数据（在生产中不持久）
📝 状态
为教育目的积极开发项目。
🤝 贡献
这是一个个人的研究项目，但建议是值得欢迎的！