Chat App MCP

🚀 LLM代理的MCP服務器

MCP服務器是我們解決方案的核心所在。它為LLM Chat和Gitlab Agent服務提供了與MCP服務器所在基礎設施進行交互的能力。

✨ 主要特性

在MCP服務器端，實現了與以下對象的交互：

• 數據庫：所有支持sqlalchemy驅動的數據庫。
• 文件存儲：如S3、SMB等文件存儲系統。
• Kafka：消息隊列系統。
• 網絡接口：支持與各類Web接口進行交互。

對於文件存儲，支持以下數據格式：

• 文本格式：CSV、TSV。
• 標記語言：JSON、XML。
• 列式存儲：Parquet。

針對數據庫的主要操作包括：

• 可用性檢查：驗證數據庫是否可正常訪問。
• 表結構檢查：確認指定的模式和表是否存在。
• 表結構獲取：獲取表的DDL（數據定義語言）。
• 數據樣本獲取：獲取表數據樣本以檢查結構。

針對存儲系統的主要操作包括：

• 存儲可用性檢查：驗證存儲系統是否可正常訪問。
• 文件和目錄檢查：確認目錄和文件是否存在。
• 文件讀取：讀取文件或其部分內容（適用於文本格式）。
• Parquet文件模式獲取：獲取Parquet文件的模式信息。

📦 安裝指南

我們的項目支持容器化部署，並提供了用於構建鏡像的Dockerfile。

要使服務正常運行，需要配置以下環境變量：

• HTTP_PROXY：代理服務器地址，適用於無法直接訪問互聯網的環境。
• HTTPS_PROXY：HTTPS請求的代理服務器地址，同樣適用於無直接互聯網訪問的環境。
• GITLAB_URL：Gitlab服務器的API訪問地址。
• GITLAB_TOKEN：具有讀寫權限的有效Gitlab API令牌。
• PROJECT_PATH：用於創建分支的項目路徑。
• AIRFLOW_URL：Apache Airflow服務器的地址。
• AIRFLOW_USER：具有Airflow服務器REST API訪問權限的用戶。
• AIRFLOW_PASSWORD：用戶的密碼。

構建鏡像時，需指定所有必要的環境變量並啟動構建過程：

$ git clone https://github.com/AnatoliyAksenov/chat-app-backend.git
$ cd chat-app-backend
$ docker build -t chat-app-backend:0.0.1 --build-arg HTTPS_PROXY=http://10.0.0.7:3128 \
--build-arg LDAP_SERVER=10.0.0.100 \
--build-arg LDAP_SERVER=1389 \
--build-arg POSTGRESQL_URL=postgres://10.0.0.7:5432/chat .

此外，我們還為測試環境配置了通過CI/CD進行應用程序的構建和部署。

🔧 技術細節

架構概述

此架構信息複製自Gitlab代理倉庫。

代理主要由兩個模塊組成：

• LLM Chat：用戶交互的前端界面。
• LLM Gitlab Agent：負責與Gitlab和其他服務交互的後端服務。

同時，服務的正常運行依賴於MCP服務器，該服務器提供了與數據庫和存儲系統交互的工具集。

數據加載流程

新的數據加載管道創建始於聊天界面。用戶在與代理交互過程中，提供創建新數據加載任務所需的所有信息。聊天代理收集完必要數據後，會在Gitlab項目中創建一個issue，該issue包含了創建管道所需的全部信息。

Gitlab在issue創建後，會觸發一個Webhook通知LLM Gitlab Agent開始處理該issue。Agent會在指定的Gitlab項目中創建一個新分支，並將生成的代碼和文檔推送到該分支，同時創建一個Merge Request，隨後完成其任務。

當Merge Request被接受後，CI/CD流程會將更改部署到Apache Airflow中。

📚 詳細文檔

相關項目鏈接

• MCP服務器：https://github.com/AnatoliyAksenov/chat-app-mcp
• LLM Chat後端：https://github.com/AnatoliyAksenov/chat-app-backend
• LLM Chat前端：https://github.com/AnatoliyAksenov/chat-app-frontend
• Gitlab代理：https://github.com/AnatoliyAksenov/gitlab-agent

此外，我們還準備了一個已部署的測試環境。