Ai Agent
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Ai Agent

一個包含多種AI代理和RAG技術的示例項目,涵蓋Gemini應用、MCP服務、Flutter應用及Vertex AI集成,提供從基礎到高級的AI開發示例。
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7.3K

什麼是MCP服務器?

MCP服務器是一箇中間件框架,允許開發者構建能與AI模型(如Google Gemini)交互的智能代理。它採用Server-Sent Events (SSE)技術實現即時通信,並內置了多種實用功能模塊。

如何使用MCP服務器?

通過MCP客戶端或直接API調用與服務器交互,發送請求並接收AI模型的響應。支持功能調用(function calling)和流式響應。

適用場景

適用於需要AI代理功能的應用程序開發,如智能助手、知識問答系統、數據分析和自動化任務處理等場景。

主要功能

AI模型集成
無縫集成Google Gemini等大型語言模型,支持功能調用和流式響應
即時通信
基於Server-Sent Events (SSE)實現即時數據傳輸
功能模塊
內置OpenWeatherMap天氣查詢和BMI計算器等實用功能
RAG支持
支持檢索增強生成(RAG)功能,可集成FAISS和ChromaDB等向量數據庫
優勢
簡化AI代理開發流程
支持多種AI模型和功能模塊
提供即時交互能力
靈活的架構設計,易於擴展
侷限性
需要一定的技術背景才能充分利用所有功能
部分高級功能可能需要額外配置
依賴外部API服務(如OpenWeatherMap)

如何使用

啟動MCP服務器
運行服務器程序,確保必要的環境變量和API密鑰已配置
連接MCP客戶端
使用MCP客戶端或直接通過API與服務器建立連接
發送請求
向服務器發送包含指令的請求,如天氣查詢或BMI計算
接收響應
通過SSE流或直接響應獲取AI模型的輸出結果

使用案例

天氣查詢
通過集成OpenWeatherMap API獲取即時天氣信息
健康諮詢
計算BMI指數並提供健康建議
知識問答
基於RAG的知識檢索和回答

常見問題

MCP服務器需要什麼運行環境?
如何添加新的功能模塊?
是否支持其他AI模型?
如何處理API調用限制?

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