Tiempo-MCP

tiempo-mcp

Un sistema de inteligencia artificial agente mínimo que responde preguntas generales y relacionadas con el tiempo mediante un proceso de LLM aumentado con herramientas.

Características

API de Flask : proporciona la marca de tiempo actual.
Servidor de agente MCP : agente de razonamiento que detecta la intención del usuario, llama a herramientas (como la API de tiempo), genera indicaciones e interactúa con un LLM a través de OpenRouter (API compatible con OpenAI).
Interfaz de usuario optimizada : interfaz de chat sencilla para hablar con el agente de IA.

Configuración

1. Clonar e instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

2. Variable de entorno

Configure su clave API de OpenRouter (obtenga una en https://openrouter.ai ):

export OPENROUTER_API_KEY=sk-...your-key...

3. Ejecutar los servidores

Abra tres terminales (o utilice procesos en segundo plano):

Terminal 1: API de tiempo de Flask

python flask_api.py

Terminal 2: Servidor del agente MCP

python mcp_server.py

Terminal 3: Interfaz de usuario optimizada

streamlit run streamlit_ui.py

La interfaz de usuario de Streamlit se abrirá en su navegador (predeterminado: http://localhost:8501 )

Uso

Pregúntele cualquier pregunta al agente en la interfaz de usuario de Streamlit.
Si preguntas la hora (por ejemplo, "¿Qué hora es?"), el agente llamará a la API de Flask, obtendrá la hora actual y elaborará una respuesta hermosa y natural utilizando el LLM.
Para otras preguntas, el agente responderá utilizando únicamente el LLM.

Arquitectura

[Streamlit UI] → [MCP Agent Server] → [Tools (e.g., Time API)]
                            ↓
                        [LLM via OpenRouter]

El agente MCP detecta la intención, llama a las herramientas según sea necesario, diseña indicaciones y las envía al LLM.
Fácilmente extensible para agregar más herramientas (solo agréguelo a la clase MCPAgent).

Personalización

Agregar más herramientas : implementar nuevos métodos en MCPAgent y actualizar self.tools .
Mejorar la detección de intenciones : ampliar detect_intent() en MCPAgent .
Cambiar el modelo LLM : actualice el campo model en call_llm() .

Requisitos

Python 3.7+
Consulte requirements.txt para conocer las dependencias.

Créditos

Desarrollado con Flask, Streamlit, OpenRouter y Python.
Inspirado en patrones de diseño LLM de agencia.

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How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Un sistema de inteligencia artificial agente que responde preguntas relacionadas con el tiempo llamando a una herramienta API de tiempo y preguntas generales usando un LLM, accesible a través de una interfaz de chat simple.

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