项目简介

该项目是一个为AI工程课程设计的终结项目，其核心是一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的营养助理工具服务。它为LLM客户端（如集成AutoGen代理的聊天机器人）提供标准化的功能接口，以便LLM能够访问膳食营养数据和图像。整个系统通过FastAPI封装，并兼容OpenAI API，可与Open WebUI等前端界面集成。

主要功能点

MCP工具托管： 托管并暴露一系列与营养相关的工具，例如获取膳食选项和获取餐点图片。
智能膳食推荐： 通过混合搜索（BM25和向量相似性）结合交叉编码重排序，根据用户查询提供个性化的膳食推荐，包含详细营养信息。
餐点图片检索： 提供根据餐点名称检索对应图片的功能。
JSON-RPC通信： MCP服务器通过JSON-RPC协议与客户端通信，接收并处理工具调用请求。
Stdio传输协议： MCP服务器采用标准输入/输出（Stdio）作为传输协议，方便本地集成和调试。

安装步骤

Python环境： 确保安装Python 3.13.5，并建议使用虚拟环境。
依赖安装： 在项目根目录运行 'pip install -r requirements.txt' 安装所有必要的Python包。
Docker Desktop： 安装并运行Docker Desktop，用于轻松启动Open WebUI。
Ollama： 安装并运行Ollama，用于运行本地大语言模型。
下载模型： 使用Ollama下载 'qwen3:30b-a3b' 和 'gpt-oss:20b' 模型（例如 'ollama pull qwen3:30b'）。你可以选择一个模型使用。
（可选）MCP Inspector： 如果要使用MCP Inspector工具查看服务器工具，需要安装Node.js和npm，然后运行 'npm install -g @modelcontextprotocol/inspector'。

服务器配置

MCP客户端需要知道如何启动并连接到MCP服务器。以下是针对该MCP服务器的配置信息示例（JSON格式，供MCP客户端参考）：

{
  "mcpServers": {
    "food-server": {
      "command": "python3",
      "args": ["mcp_food_server.py"],
      "transport_protocol": "stdio",
      "read_timeout_seconds": 30
    }
  }
}

'server name': 'food-server'，这是MCP服务器的唯一标识符。
'command': 'python3'，用于启动MCP服务器的命令。
'args': '["mcp_food_server.py"]'，作为命令的参数，指定要执行的MCP服务器脚本。
'transport_protocol': 'stdio'，表示使用标准输入/输出作为通信协议。
'read_timeout_seconds': '30'，客户端等待服务器响应的超时时间（秒）。

基本使用方法

启动MCP服务器： 在项目根目录的命令行中运行 'python3 mcp_food_server.py'。
启动营养服务API桥接： 在另一个命令行中运行 'python3 nutrition_service.py'。这将启动一个兼容OpenAI API的FastAPI服务，它会作为前端代理，内部通过AutoGen代理连接到MCP服务器。
配置Open WebUI（或兼容OpenAI API的客户端）：
- 启动Open WebUI容器：'docker run -d -v open-webui:/app/backend/data -e WEBUI_AUTH=False --net=host --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main'
- 访问 'http://localhost:8080/'。
- 在Open WebUI的“Admin Panel” -> “Settings” -> “Connection”中，添加一个新的OpenAI API连接，URL设置为 'http://host.docker.internal:8000/v1'。
- 测试连接并保存。
- 新建聊天，选择以“Agentic-System-...”开头的模型（这代表你的API桥接服务），即可开始与营养助理聊天。
（可选）使用MCP Inspector检查工具：
- 在MCP服务器（'mcp_food_server.py'）运行时，在命令行中运行 'npx @modelcontextprotocol/inspector python3 mcp_food_server.py'。
- 浏览器将自动打开MCP Inspector页面。
- 确保传输类型为 'STDIO'，命令为 'python3'，点击“Connect”。
- 连接成功后，点击顶部的“Tools”图标，即可查看MCP服务器暴露的所有工具（如 'get_meal_options'）。

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服务器配置

基本使用方法

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