🚀 基于MCP的数学绘图客户端
本项目中的 talk2mcp_math_draw_client.py 是一款强大的Python应用程序，它巧妙地将数学计算与可视化绘图功能相结合。借助Gemini AI模型，该程序能够高效处理各类数学问题，并生成直观的响应结果，为用户带来便捷的数学问题解决体验。
✨ 主要特性
已实现的功能
- 智能求解：与Gemini AI深度集成，可精准求解各类数学问题。
- 可视化展示：具备绘图功能，能以直观的视觉形式呈现数学计算结果。
- 迭代求解：采用迭代解决问题的方法，最多支持9次迭代，确保复杂问题也能得到有效解决。
- 多元运算支持：支持基本数学运算以及ASCII值计算，满足多样化的计算需求。
- 自动绘图：可自动在画布上绘制计算结果，无需手动干预。
- 稳定可靠：拥有基本错误处理与恢复机制，保障程序运行的稳定性。
- 便捷操作：提供简单的画布操作和基本文本放置功能，方便用户使用。
- 超时控制：对操作进行超时控制，LLM操作默认10秒超时，避免长时间等待。
- 会话管理：支持会话管理，方便用户进行多轮交互。
- 工具验证：实现工具执行及参数验证，确保操作的准确性。
📦 安装指南
服务器要求
- 运行环境：
- 需配置Python 3.x运行环境。
- 安装MCP服务器包。
- 安装必要的服务器依赖项：
mcp包google-generativeai用于AI集成python-dotenv用于环境管理
- 服务器配置：
- 端口设置（默认：8080）
- 合理分配数学运算内存
- 画布大小设置（默认：1920x1080）
- 设置最大并发连接数
- 超时控制（默认：10秒）
- 先决条件：
- 安装必要的Python包。
- 配置Gemini API密钥。
- 确保网络连通性。
环境设置
- 创建
config.json文件，内容如下：{ "canvas_size": "1920x1080", "max_connections": 5, "timeout": 10 }
📚 详细文档
功能实现
- 通信机制：连接到MCP服务器，使用标准输入输出进行通信。
- 智能处理：借助Gemini AI模型处理数学查询，提供准确的解答。
- 结果展示：自动在画布上显示计算结果，直观呈现。
- 迭代求解：对于复杂问题，最多进行9次迭代求解，确保问题解决。
- 操作验证：通过工具模式验证操作，保证操作的有效性。
- 错误处理：内置错误处理机制，应对各种异常情况。
错误处理
系统具备完善的错误处理机制，可处理以下常见错误：
- API超时：默认10秒超时，避免长时间等待。
- 无效输入：对用户输入进行验证，避免无效操作。
- 连接问题：处理与服务器的连接异常，确保通信稳定。
- 工具执行错误：对工具执行过程中的错误进行捕获和处理。
- 绘图工具失败：处理绘图工具可能出现的故障。
- 参数验证错误：验证操作参数的有效性，避免错误操作。
- 会话管理问题：处理会话管理过程中可能出现的异常。
性能提示
- 优化建议：
- 选择合适的画布大小，避免资源浪费。
- 限制并发操作数量，保证系统性能。
- 及时清理无用资源，释放系统内存。
- 监控内存使用情况，确保系统稳定运行。
- 采用高效算法，提高计算效率。
- 最佳实践：
- 定期备份系统，防止数据丢失。
- 及时更新软件版本，获取最新功能和修复。
- 监控系统资源，及时发现并解决性能问题。
- 记录错误日志，方便问题排查和修复。
- 进行性能测试，评估系统性能并进行优化。
问题排查
- 常见问题：
- 连接超时
- 绘图工具失败
- 内存不足
- 性能低下
- 鉴权错误
- 解决方案：
- 检查服务器状态，确保服务器正常运行。
- 确保网络连通性，避免网络故障影响使用。
- 清理缓存文件，释放系统空间。
- 更新依赖项，获取最新的功能和修复。
- 监控系统资源使用情况，及时发现并解决性能问题。