关键词

LLM应用聊天界面工具调用RAG文件管理数据分析代码执行内容生成

项目简介

'atlas-ui-3' 是一个功能丰富的LLM聊天界面，支持多种大型语言模型。其核心亮点在于深度集成了Model Context Protocol (MCP)，不仅能连接外部MCP服务，还自身托管了大量开箱即用的MCP服务器。这些服务器通过标准化协议为LLM客户端提供各种工具、数据和Prompt，极大地扩展了LLM的应用能力，包括数据分析、文件管理、计算、内容生成等。

主要功能点

  • 多LLM支持: 可连接OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini等多种LLM。
  • MCP服务集成: 作为MCP客户端，连接并管理多个MCP服务器，以获取和执行工具、访问数据源、应用Prompt模板。
  • 内嵌MCP服务器群: 提供了以下MCP服务器，涵盖了广泛的功能：
    • Calculator (计算器): 提供数学表达式安全评估功能。
    • PDF Analyzer (PDF分析): 提取、分析PDF文本内容，生成词频报告。
    • Thinking (思维链): 结构化思考工具，用于组织思路、问题分解。
    • UI Demo (UI演示): 演示MCP服务器如何通过HTML自定义UI界面。
    • CSV/XLSX Analyzer (电子表格分析): 自动分析电子表格，检测数值列并生成统计图表。
    • CSV Reporter (CSV报告): 为CSV文件生成统计报告、相关性矩阵图和时间序列图。
    • Progress Demo (进度演示): 演示长时间运行任务的实时进度更新。
    • Corporate Cars (企业车队RAG): 模拟企业车队数据源，提供RAG（检索增强生成）服务。
    • PowerPoint Generator (PPTX生成): 将JSON或Markdown转换为PPTX演示文稿，支持图片嵌入。
    • Web Searcher (网页搜索): 使用DuckDuckGo进行网页搜索并获取内容。
    • File Size Test (文件大小测试): 测试文件传输，返回文件大小。
    • Order Database (订单管理): 模拟订单数据库，提供订单查询与状态更新。
    • Filesystem (文件系统): 提供受限的文件系统读写、目录列表功能。
    • Prompts (Prompt管理): 托管多个预定义的AI人格和专业领域系统Prompt。
    • Code Executor (代码执行): 安全沙盒化的Python代码执行环境，支持数据分析和可视化。
  • 实时通信: 基于WebSocket的聊天接口。
  • 文件管理: 内置S3兼容的文件存储功能，支持用户上传和工具生成的文件管理。
  • 代理模式 (Agent Mode): 支持基于ReAct和Think-Act策略的自动化代理，实现多步推理和工具协同。

安装步骤

本仓库同时包含MCP客户端（聊天UI后端）和多个内嵌的MCP服务器。启动聊天UI后端会自动启动这些内嵌的MCP服务器。

Docker (推荐)

  1. 构建Docker镜像: 在项目根目录执行： 
    docker build -t atlas-ui-3 .
  2. 运行容器: 
    docker run -p 8000:8000 atlas-ui-3
  3. 访问: 在浏览器中打开 'http://localhost:8000'。

本地开发

  1. 安装 'uv' 包管理器: 如果尚未安装，执行： 
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. 设置Python环境: 在项目根目录执行： 
    uv venv && source .venv/bin/activate  # Windows用户请使用：.venv\Scripts\activate
  3. 安装依赖: 
    uv pip install -r requirements.txt
  4. 配置API密钥: 复制 '.env.example' 文件到 '.env'，并编辑 '.env' 文件，填入您的API密钥等配置信息。 
    cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件
  5. 构建前端: 进入 'frontend' 目录并构建： 
    cd frontend && npm install && npm run build
  6. 启动后端: 返回项目根目录，然后进入 'backend' 目录，执行： 
    cd ../backend && python main.py
    (此命令将启动 'atlas-ui-3' 的FastAPI后端，它会自动初始化并启动所有内嵌的MCP服务器。)
  7. 或者使用快捷启动脚本 (推荐): 在项目根目录执行： 
    bash agent_start.sh
    (此脚本会启动所有必要的组件，包括S3 mock、LLM mock和MCP servers。)

MCP服务器配置示例

MCP客户端（如 'atlas-ui-3' 的后端模块）通过配置文件连接MCP服务器。以下是一个在 'config/overrides/mcp.json' 文件中配置内嵌MCP服务器的示例。请根据您的实际部署路径（'cwd'）和启动命令（'command'）进行调整。

{
  "calculator": {
    "description": "提供数学表达式安全评估功能。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "基本数学计算",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/calculator/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "pdfbasic": {
    "description": "提取、分析PDF文本内容并生成报告。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "PDF分析工具",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/pdfbasic/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "thinking": {
    "description": "结构化思考工具，用于组织思路和问题分解。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "结构化思考",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/thinking/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "ui-demo": {
    "description": "演示MCP服务器如何通过HTML自定义UI界面。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "自定义UI演示",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/ui-demo/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "basictable": {
    "description": "自动分析CSV/XLSX电子表格并生成统计图表。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "电子表格分析",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/basictable/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "csv_reporter": {
    "description": "为CSV文件生成统计报告、相关性矩阵图和时间序列图。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "CSV数据报告",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/csv_reporter/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "progress_demo": {
    "description": "演示长时间运行任务的实时进度更新。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "任务进度演示",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/progress_demo/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "corporate_cars": {
    "description": "模拟企业车队数据源，提供RAG服务。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "企业车队RAG",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/corporate_cars/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "pptx_generator": {
    "description": "将JSON或Markdown转换为PPTX演示文稿，支持图片嵌入。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "PPTX生成",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/pptx_generator/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "websearcher": {
    "description": "使用DuckDuckGo进行网页搜索并获取内容。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "网页搜索工具",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/duckduckgo/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "file_size_test": {
    "description": "测试文件传输功能，返回文件大小和处理结果。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "文件传输测试",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/file_size_test/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "order_database": {
    "description": "模拟订单数据库，提供订单查询与状态更新功能。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "订单管理",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/order_database/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "filesystem": {
    "description": "提供受限的文件系统读写、目录列表功能。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "文件系统操作",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/filesystem/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "prompts": {
    "description": "托管多个预定义的AI人格和专业领域系统Prompt。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "AI Prompt管理",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/prompts/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  },
  "code-executor": {
    "description": "安全沙盒化的Python代码执行环境，支持数据分析和可视化。",
    "author": "Chat UI Team",
    "short_description": "代码执行",
    "groups": ["users"],
    "enabled": true,
    "command": ["python", "backend/mcp/code-executor/main.py"],
    "cwd": "/path/to/atlas-ui-3"
  }
}

基本使用方法

启动 'atlas-ui-3' 应用后，在聊天界面中，您可以通过侧边栏的“工具与集成”面板或在AI代理模式下与AI直接对话来选择并启用这些MCP工具或Prompt。AI助手将根据您的请求智能调用相应的工具来完成任务，例如：

  • 请求“计算 2 + 3 * 4”以调用Calculator工具。
  • 上传PDF文件后，请求“分析这个PDF文件”以调用PDF Analyzer工具。
  • 在对话中选择启用“Expert Dog Trainer”Prompt，让AI以专业训犬师的身份进行交流。
  • 提供Python代码并请求AI“执行这段代码进行数据分析”以调用Code Executor。

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分类

AI与计算

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