Skip to content

Repository files navigation

Personal Assistant MCP Server 🤖

Демонстрационный MCP (Model Context Protocol) сервер, который показывает все возможности протокола через практические инструменты персонального помощника.

🚀 Возможности

📋 Tools (Инструменты)

  • add_task - Добавление новых задач с приоритетами
  • get_tasks - Просмотр списка задач с фильтрацией
  • complete_task - Отметка задач как выполненных
  • calculate - Калькулятор с сохранением истории
  • generate_password - Генератор безопасных паролей
  • text_stats - Анализ текста (статистика слов, символов и т.д.)

📦 Resources (Ресурсы)

  • tasks://list - JSON список всех задач
  • calculator://history - История всех вычислений

💡 Prompts (Промпты)

  • task_summary - Умная сводка по задачам для ИИ
  • productivity_tips - Советы по продуктивности с разными фокусами

🛠️ Установка и запуск

1. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

2. Варианты запуска

FastMCP сервер (рекомендуется)

python personal_assistant.py

Стандартный MCP сервер

python standard_mcp_server.py

Демонстрационные тесты

python demo_test.py

Тестирование MCP протокола

python test_mcp_direct.py

Интеграция с OpenRouter

# Создайте файл .env на основе env_example.txt
python openrouter_client.py

📋 Примеры использования

Управление задачами

# Добавить задачу
add_task("Написать отчет", "Подготовить квартальный отчет", "high")

# Посмотреть задачи
get_tasks("pending")  # только невыполненные
get_tasks("all")      # все задачи

# Завершить задачу
complete_task(1)

Калькулятор

calculate("2 + 2 * 3")
calculate("(10 + 5) / 3")

Генератор паролей

generate_password(16, True)   # длинный пароль с символами
generate_password(8, False)   # короткий без символов

Анализ текста

text_stats("Это пример текста для анализа. Текст содержит разные слова.")

🔧 Архитектура

Варианты серверов

  • personal_assistant.py - FastMCP сервер (упрощенная реализация)
  • standard_mcp_server.py - Полноценный MCP сервер по стандарту
  • openrouter_client.py - Клиент для интеграции с OpenRouter API

Тестирование

  • demo_test.py - Демонстрация всех функций с примерами
  • test_mcp_direct.py - Прямое тестирование MCP протокола

Хранение данных

  • Использует хранение в памяти (для демонстрации)
  • В реальном проекте можно заменить на базу данных

Безопасность

  • Калькулятор использует безопасное вычисление выражений
  • Валидация входных данных для всех инструментов

Типизация

  • Полная типизация с использованием typing
  • Документированные функции с описанием параметров

🌟 Особенности реализации

  1. Красивый вывод - использование эмодзи и форматирование
  2. Обработка ошибок - валидация входных данных
  3. История операций - сохранение результатов вычислений
  4. Фильтрация данных - различные способы просмотра задач
  5. Умные промпты - контекстные подсказки для ИИ

🔄 Интеграция с ИИ

Этот MCP сервер может интегрироваться с любыми ИИ помощниками, поддерживающими MCP протокол:

  • Claude Desktop
  • ChatGPT с MCP плагинами
  • Другие MCP-совместимые приложения

📝 Структура проекта

example/
├── personal_assistant.py     # Основной MCP сервер (FastMCP)
├── standard_mcp_server.py    # Стандартный MCP сервер
├── openrouter_client.py      # Клиент для OpenRouter API
├── demo_test.py             # Демонстрационные тесты функций
├── test_mcp_direct.py       # Прямые тесты MCP протокола
├── requirements.txt         # Зависимости Python
├── README.md               # Документация
├── env_example.txt         # Пример переменных окружения
└── .gitignore              # Git ignore файл

🎯 Цель проекта

Демонстрация всех возможностей MCP протокола:

  • ✅ Tools - выполнение действий
  • ✅ Resources - доступ к данным
  • ✅ Prompts - контекстные подсказки

🤝 Развитие проекта

Этот проект можно расширить:

  • Добавить персистентное хранение (SQLite, PostgreSQL)
  • Интегрировать внешние API (погода, новости)
  • Добавить веб-интерфейс
  • Реализовать систему пользователей
  • Добавить больше инструментов анализа

About

Демонстрационная реализация MCP (Model Context Protocol) - протокола для интеграции AI-моделей с внешними инструментами и сервисами.

Resources

Stars

1 star

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages