Pydantic Ai Mcp Agent With Chainlit

Pydantic Ai Mcp Agent With Chainlit

🚀 使用Pydantic和Chainlit的AI代理 MCP 代理

这是一个强大的AI代理实现方案,借助Pydantic和Chainlit构建,并集成MCP(多命令协议),可实现网络浏览与交互功能,为用户带来便捷高效的使用体验。

🚀 快速开始

本AI代理使用Pydantic和Chainlit构建,集成MCP协议实现网络浏览与交互。使用前请确保满足先决条件,然后按照安装步骤完成安装与配置,即可开始使用。

✨ 主要特性

  • 🌐 带自动化交互的网页浏览功能,让信息获取更轻松。
  • 🤖 集成Ollama以支持本地大语言模型,提供强大的语言处理能力。
  • 💬 基于Chainlit的交互式聊天界面,带来流畅的交互体验。
  • 🛡️ 使用Pydantic模型实现类型安全的数据处理,保障数据准确性。
  • ⚙️ 可配置的MCP服务器集成,满足不同场景需求。

📦 安装指南

先决条件

  • Python 3.8+
  • Node.js和npm(用于MCP服务器)
  • 本地安装Ollama
  • MCP服务器访问权限

安装步骤

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/RyanNg1403/pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit.git
cd pydantic-ai-mcp-agent-with-chainlit
  1. 安装Python依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 安装Node.js依赖:
npm install

配置说明

  1. 复制配置文件模板:
cp mcp_config.template.json mcp_config.json
  1. 使用文本编辑器修改mcp_config.json,根据实际需求填写配置信息。该文件被Git忽略以确保安全。

💻 使用示例

运行Chainlit界面:

chainlit run pydantic_mcp_chainlit.py

直接运行代理:

python pydantic_mcp_agent.py

📚 详细文档

项目结构

  • pydantic_mcp_agent.py:核心代理实现文件
  • pydantic_mcp_chainlit.py:Chainlit界面实现文件
  • mcp_client.py:MCP客户端实现文件
  • requirements.txt:Python依赖列表
  • mcp_config.template.json:配置文件模板
  • .gitignore:指定Git需要忽略的文件

环境变量

.env文件中设置以下环境变量:

  • EXA_API_KEY:您的MCP API密钥
  • OLLAMA_HOST:Ollama服务地址(默认为http://localhost:11434)

🤝 如何贡献

  1. Fork该项目仓库
  2. 创建功能分支(例如:git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 提交您的更改(例如:git commit -m '添加神奇的功能'
  4. 将分支推送到远程仓库(例如:git push origin feature/amazing-feature
  5. 提交Pull Request
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  • system 提出于 2025-10-04 20:36

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