SymptomAI-MCP：基于模型上下文协议的症状检查器
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概述
这个项目展示了一个使用……的端到端架构 模型上下文协议（MCP） 与……集成/结合 FastAPI（快速API） 制作一个原型 症状自查AI助手该系统将基于浏览器的前端与MCP（机器控制平台/多控制器协议，具体含义需根据上下文确定）驱动的后端相连接，展示了如何将代理型AI工作流程模块化并利用工具进行扩展。
该项目被设计为既是一个……（此处根据上下文补充具体内容，例如“教育平台”、“研究项目”等） 学习资源 对于MCP和a 实用健康AI原型。
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建筑学
流量：\ 浏览器 → FastAPI → MCP 客户端 ⇆ MCP 服务器（工具）→ 结果
- 浏览器（前端）收集用户输入。
- FastAPI（后端）处理HTTP路由，作为入口点。
- MCP 客户端FastAPI与MCP之间的异步桥接。
- MCP 服务器托管模块化工具（提取器、匹配器、顾问）。
- 结果层输出结构化的健康见解（症状、疾病、建议）。
该存储库包含一个 动态建筑GIF 可视化系统流程。
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所使用的协议和标准
- HTTP/REST（超文本传输协议/表述性状态传输） 浏览器与FastAPI之间的通信。
- Python 异步（编程） → 用于MCP客户端桥接。
- 通过标准输入输出进行的JSON-RPC MCP客户端-服务器通信协议。
- MCP（模型上下文协议） 工具编排的标准。
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技术与框架
- FastAPI（快速API） （后端Web框架，以异步优先）。
- MCP（多种含义，常见翻译包括：最小代价路径、微控制器协议、多通道处理器等，具体需根据上下文确定） （人工智能工具编排的模型上下文协议）。
- Python 3.10及以上版本 （核心运行时）。
- Matplotlib + NumPy （可视化与建筑动画）。
- ImageIO（注：ImageIO通常是一个用于处理图像的库或框架的名称，在中文中可能直接保留原名，因为它是特定技术领域的术语，没有直接的中文对应词汇。） （生成GIF）。
- HTML5 视频和图像 （前端UI横幅集成）。
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特点/特性
- 端到端 MCP架构演示 使用 FastAPI。
- 基于浏览器的输入和结果渲染。
- 模块化的 MCP服务器工具 （提取器、匹配器、顾问）。
- 动态建筑图 以便清晰可视化。
- 应用于一个 症状检查器原型：
- 症状提取 - 疾病匹配 - 建议生成 - 使用TAVILY进行网页搜索
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仓库结构
项目结构
该项目组织成以下关键目录和文件：
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├── app.py # The main FastAPI application entry point.
├── mcp_client/ # Contains the implementation for the MCP client.
├── mcp_server/ # Houses the MCP server, including various tools and the LLM (Large Language Model) integration.
├── static/ # Stores static frontend assets, such as images and video.
├── templates/ # Contains the HTML templates for the frontend.
├── mcp_architecture_gif.gif # An animated visualization of the MCP architecture.
└── README.md # The main README file for this repository.