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🚀 谷歌双子星API与MCP工具集成项目说明

本项目展示了如何将谷歌双子星API与自定义工具相结合，这些自定义工具由多云平台（MCP）框架进行管理。项目利用双子星API处理自然语言查询，并借助MCP工具依据查询意图执行特定操作，为自然语言处理与工具执行的结合提供了有效解决方案。

🚀 快速开始

✨ 主要特性

• 实现谷歌双子星API与MCP工具的集成。
• 利用双子星API处理自然语言查询。
• 通过MCP工具根据查询意图执行特定操作。

📦 安装指南

在运行此项目之前，需要满足以下先决条件：

• Python 3.7或更高版本
• 启用了谷歌云项目的双子星API并获取了API密钥
• 设置好了MCP环境并安装了必要的工具
• 在项目根目录下创建.env文件，并添加以下环境变量：

GEMINI_API_KEY=<你的双子星API密钥>
GEMINI_MODEL=<你的双子星模型名称>
MCP_RUNNER=<mcp运行器路径>
MCP_SCRIPT=<mcp脚本路径>

安装步骤如下：

1. 克隆仓库：

git clone <仓库URL>
cd <仓库目录>

2. 创建虚拟环境（推荐）：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在macOS/Linux上

3. 使用uv安装所需的依赖项：

uv pip install dotenv google-generativeai mcp
uv add "mcp[cli]" httpx
uv pip install python-dotenv google-generativeai mcp

4. 创建项目根目录下的.env文件，并添加你的环境变量。

GEMINI_API_KEY=你的API密钥
GEMINI_MODEL=gemini-pro
MCP_RUNNER=mcp运行器路径
MCP_SCRIPT=mcp脚本路径

💻 使用示例

基础用法

运行应用程序，请执行以下命令：

python main.py

🔧 技术细节

工作原理

1. 应用程序加载并验证环境变量的存在性。
2. 与MCP客户端建立连接。
3. 获取MCP会话中的可用工具。
4. 将提示发送到双子星API，并附带工具定义。
5. 处理模型调用的任何工具。
6. 返回最终响应，包含工具调用的结果。

自定义指南

要自定义提示或行为：

1. 修改prompt变量以设置所需的文本。
2. 调整get_contents()函数以更改提示格式。
3. 扩展process_response()函数以处理不同类型的响应。