MCP AI Agent

MCP AI Agent

🚀 MCP 智能代理

本项目展示了一款功能强大的智能代理,它能够执行复杂的数学运算、创建视觉演示文稿,并通过 Google 服务将运算结果以电子邮件的形式发送出去。该代理充分展示了多个 MCP(模型上下文协议)服务器协同工作以解决复合任务的能力。

🚀 快速开始

此智能代理的主要目标是完成以下复合任务:计算前五个斐波那契数的指数和,将答案写入幻灯片中,将幻灯片下载为 PNG 文件并通过电子邮件发送。这一过程涉及数学计算(斐波那契 + 指数)、视觉演示(Google 幻灯片)以及通信(Gmail)三个主要方面。

启动代理,仅需执行以下命令:

python agent.py

系统将自动完成一系列操作,包括计算斐波那契序列和指数值、创建包含结果的幻灯片、将幻灯片保存为 PNG 文件到 content/slide.png,并通过电子邮件发送该 PNG 文件。

✨ 主要特性

  • 强大的数学计算能力:能够计算斐波那契序列并执行指数运算。
  • 丰富的视觉演示功能:可创建 Google 幻灯片演示文稿,添加文本并下载为 PNG 图像文件。
  • 便捷的邮件通信功能:能发送带附件的电子邮件,还可管理电子邮件操作。

📦 安装指南

先决条件

  • Python 3.8 及以上版本
  • Linux/Unix 环境(已在 Linux 5.15.0 - 136 - generic 上测试通过)
  • X11 显示服务器(用于幻灯片功能)
  • 带有 Gmail 和 Google 幻灯片访问权限的 Google 账户

安装步骤

  1. 克隆仓库。
  2. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt

Google API 设置

  1. Gmail 设置
    • Google Cloud Console 中创建项目。
    • 启用 Gmail API。
    • 创建 OAuth 2.0 凭证。
    • 将凭证保存为 mcp_servers/credentials.json
  2. 环境变量(可选):
    • GMAIL_CREDS_FILE:凭据文件的路径。
    • GMAIL_TOKEN_FILE:令牌文件的路径。

🔧 技术细节

系统由三个主要的 MCP 服务器组成,它们分工明确,协同工作:

  1. 数学服务器 (mcp_servers/math_server.py)
    • 负责计算斐波那契序列。
    • 执行指数运算。
    • 处理各种数学计算任务。
  2. 幻灯片服务器 (mcp_servers/slides_server.py)
    • 创建 Google 幻灯片演示文稿。
    • 向幻灯片中添加文本内容。
    • 将幻灯片下载为 PNG 图像文件。
  3. Gmail 服务器 (mcp_servers/gmail_server.py)
    • 发送带附件的电子邮件。
    • 管理电子邮件操作,如读取、移动到垃圾邮件、标记为已读等。
    • 处理 Gmail API 身份验证。

📚 详细文档

项目结构

.
├── agent.py              # 主代理实现文件
├── ai.py                 # Gemini 交互
├── prompt.py             # 项目使用的提示语
├── mcp_servers/
│   ├── slides_server.py  # Google 幻灯片操作
│   ├── gmail_server.py   # Gmail 操作
│   └── math_server.py    # 数学计算
├── content/              # 生成的内容(幻灯片、图像)
└── requirements.txt      # 项目依赖项

故障排除

  • 显示问题:确保 X11 显示服务器正在运行。
  • Gmail 授权
    • 第一次运行时会提示 Google 账户访问权限。
    • 如果授权失败,删除 token.json 文件后重试。
  • 文件路径
    • 图像保存在 content/slide.png
    • 使用绝对路径指定文件位置。

示例输出

运行代理后,您将看到以下结果:

  1. 控制台中显示数学计算结果。
  2. 在内容目录下找到 PNG 文件。
  3. 收到包含 PNG 附件的电子邮件。

执行日志

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  • system 提出于 2025-10-02 12:42

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