项目简介

Polychat是一个全面的AI助手平台，旨在通过统一的应用界面提供多种AI模型和功能。其后端API兼容OpenAI标准，支持超过40种AI模型，并特别强调了对MCP服务器的集成能力，允许用户自定义和管理AI代理，实现复杂的上下文处理和功能调用。平台还包含React前端、监控仪表盘和移动应用（开发中）。

主要功能点

多模型聊天: 支持Anthropic、OpenAI、Google、Mistral等40多种AI模型进行高级聊天互动，包括流式响应和多轮对话。
AI代理与MCP集成: 允许创建和管理自定义AI代理，这些代理可以集成MCP服务器，执行多步骤工具调用和上下文处理。
工具调用: 支持多步骤的外部功能调用，扩展AI能力。
知识检索 (RAG) 与记忆: 利用向量数据库（如Cloudflare Vectorize）进行上下文检索，实现记忆功能。
代码生成与执行: 提供代码生成、编辑建议及代码应用能力。
自动化模型路由: 智能选择最适合特定请求的AI模型。
多媒体处理: 支持图片、文档上传，音频转录和图像生成等。
丰富的应用生态: 集成AI播客、AI绘画、文章分析与报告生成、笔记管理等多种AI驱动的应用。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/nicholasgriffintn/ai-platform.git
cd ai-platform

安装依赖:
```
pnpm install
```
配置环境变量:
- 在 'apps/api'、'apps/app' 等相关应用目录下，复制 '.dev.vars.example' 为 '.dev.vars'，并复制 'wrangler.jsonc.example' 为 'wrangler.jsonc'。
- 根据您的API密钥和配置值调整这些文件。

启动开发服务器:

pnpm run dev
# 或者单独启动API服务
pnpm run dev:api
# 或者启动前端应用
pnpm run dev:app

服务器配置 (用于MCP客户端连接)

Polychat平台的核心服务器是其API后端（'apps/api'），它提供了管理和集成AI代理的功能，这些代理可以作为MCP服务器或与MCP服务器通信。对于MCP客户端而言，你需要配置与Polychat平台API的连接信息。

MCP客户端可以与Polychat平台API的Agent完成端点进行交互，以利用其集成的MCP功能。以下是配置示例：

{
  "server_name": "Polychat AI Agent Server",
  "description": "连接到Polychat平台的AI代理管理与执行API，支持多模型聊天、工具调用和MCP集成功能。",
  "command": "curl",
  "args": [
    "https://api.polychat.app/agents/{agent_id}/completions",
    "-H", "Authorization: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN",
    "-H", "Content-Type: application/json",
    "-d", "{messages: [...], model: \"...\", ...}"
  ],
  "notes": "此配置为示例，实际使用时请将'{agent_id}'替换为你的AI代理ID，'YOUR_AUTH_TOKEN'替换为你的Polychat认证令牌。Polychat平台API提供OpenAI兼容的聊天完成接口，支持多种AI模型，并能通过内部机制与MCP代理进行交互。你可以通过创建Polychat AI代理并在其配置中指定MCP服务器的URL和类型（例如 SSE 或 Stdio）来间接实现MCP协议的完整功能。具体MCP通信将由Polychat平台后端处理，为客户端提供统一的API接口。"
}

基本使用方法

通过Polychat的前端Web应用或移动应用，用户可以：

开始新对话: 在聊天界面输入你的问题或指令。
选择AI模型: 从可用的模型列表中选择你偏好的AI模型。
创建/管理AI代理: 在专门的代理管理界面创建自定义AI代理，配置其行为、集成外部MCP服务器、模型和系统提示。
利用工具: 在对话中调用内置或代理提供的工具，例如进行网络搜索、代码执行、图像生成等。
查阅历史记录: 平台会自动保存对话历史，方便回顾和管理。
探索AI应用: 使用AI播客、AI绘画等内置应用，拓展AI的创造力。

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安装步骤

服务器配置 (用于MCP客户端连接)

基本使用方法

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