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AI助手本地LLMGmail邮件发送工具调用

项目简介

Jarvis是一个本地运行的AI助手，结合了本地大型语言模型（LLM）和基于Model Context Protocol (MCP) 架构构建的后端服务。它旨在提供一个隐私友好的AI交互环境，并允许AI通过结构化的方式调用外部功能，当前主要体现在通过自然语言指令发送Gmail邮件的能力。

主要功能点

  • 本地LLM集成： 利用在本地运行的LLM（如LLaMA 2）进行聊天和自然语言处理，确保数据隐私并支持离线使用。
  • Gmail邮件发送（工具）： 通过集成的MCP服务器功能，将邮件发送能力注册为LLM可以调用的“工具”，用户可以通过简单的自然语言指令发送电子邮件。
  • （即将推出）Google Drive操作： 项目正在开发通过自然语言管理和操作Google Drive文件的能力，这将作为新的资源或工具提供给LLM。

安装步骤

要安装并运行Jarvis，您需要Python和Node.js环境，以及一个Google Cloud Platform账户用于Gmail集成。

  1. 克隆仓库： 将Jarvis的代码库克隆到您的本地计算机。
  2. 后端设置：
    • 进入项目根目录下的 'backend' 文件夹。
    • 创建并激活Python虚拟环境（推荐）。
    • 安装所需的Python依赖库，使用提供的 'requirements.txt' 文件。
    • 复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env'。编辑此文件，填入您的Google OAuth客户端ID和密钥等配置信息。
    • 根据项目说明下载并配置本地LLM模型文件。
  3. 前端设置：
    • 进入项目根目录下的 'frontend' 文件夹。
    • 使用npm或yarn安装前端依赖库。
  4. Google OAuth凭据： 按照Google Cloud Platform的指引，为您的项目启用Gmail API，并下载 'credentials.json' 文件。将其放置在后端代码可以访问的位置（通常是 'backend' 目录或其子目录中，具体位置请参考项目代码中的 'auth_service.py' 文件，其中指定了查找 'credentials.json' 的路径）。运行认证流程以生成 'token.json' 文件（这通常在首次运行时或通过提供的认证接口进行）。

服务器配置（适用于MCP客户端）

Jarvis项目中包含了一个MCP服务器实现，用于提供Gmail邮件发送能力。要让支持MCP协议的AI客户端应用（如某些高级LLM客户端或AI开发框架）使用这项功能，您需要配置该客户端连接到Jarvis的MCP服务器进程。

MCP客户端配置通常包含服务器的以下信息（通常以JSON格式提供）：

  • 名称 ('name')： 用于标识MCP服务器的名称，Jarvis Gmail MCP服务器的名称是 '"Gmail Service"'。
  • 命令 ('command')： 用于启动MCP服务器进程的命令路径。这通常是您的Python解释器路径加上用于启动Gmail MCP服务的脚本路径（例如，'/path/to/your/python /path/to/jarvis/backend/app/services/gmail_service.py'）。
  • 参数 ('args')： 启动命令可能需要的额外参数列表，本项目中默认启动通常不需要额外参数。
  • 传输协议 ('transport')： 客户端与服务器通信使用的协议，本项目中的MCP服务器默认使用 '"stdio"'（标准输入/输出）进行通信。

请根据您的本地环境调整 'command' 路径，并在您的MCP客户端配置中添加或编辑相应的服务器条目，以便客户端可以发现并调用Jarvis提供的Gmail发送工具。

基本使用方法

  1. 分别启动后端服务（通常是一个FastAPI应用）和前端开发服务器（具体启动命令请参考仓库README）。
  2. 在Web浏览器中访问前端界面。
  3. 在聊天输入框中输入您的指令。对于发送邮件，使用类似以下格式的自然语言命令： 'send email to [email protected] "会议主题" "你好，请参加明天的会议。"'

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AI与计算

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