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AI工具集成LLM上下文求职助手图像处理股票分析

项目简介

此MCP（Model Context Protocol）服务器是一个AI上下文服务，旨在安全地连接LLM客户端（如Puch AI）到外部工具和数据源。它提供了一系列预设功能，包括求职信息检索、图像处理和股票市场分析，并通过Bearer Token或OAuth（GitHub集成）进行身份验证，为LLM应用提供可扩展的上下文服务框架。

主要功能点

  • 求职工具:
    • 分析粘贴的职位描述，提供智能洞察。
    • 从URL抓取职位发布详情。
    • 通过自然语言搜索相关职位机会。
  • 图像处理工具:
    • 将上传的图像转换为黑白版本。
  • 股票分析工具:
    • 基于新闻文章和技术数据，为印度NSE股票提供预测和推荐（包括风险、趋势和目标价格）。
  • 内置认证: 支持Bearer Token认证（Puch AI需要）和OAuth（通过GitHub集成）。
  • 验证工具: 返回配置的电话号码以验证服务器连接。

安装步骤

  1. Python环境准备: 确保您的系统安装了 Python 3.11 或更高版本。
  2. 创建并激活虚拟环境: 
    uv venv
source .venv/bin/activate
  3. 安装依赖: 
    uv sync
  4. 配置环境变量:
    • 复制项目根目录下的 '.env.example' 文件，并重命名为 '.env'。
    • 编辑 '.env' 文件，填入您的认证令牌、WhatsApp号码、Gemini API Key 和 NewsAPI Key： 
      AUTH_TOKEN=your_secret_token_here
MY_NUMBER=919876543210
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
NEWSAPI_KEY=your_newsapi_key_here
      • 'AUTH_TOKEN': 您用于MCP服务器认证的秘密令牌。请妥善保管。
      • 'MY_NUMBER': 您的WhatsApp号码，格式为'{国家代码}{号码}'（例如，+91-9876543210 填写为 '919876543210'）。
      • 'GEMINI_API_KEY': Google Gemini API Key，用于AI模型处理。
      • 'NEWSAPI_KEY': NewsAPI Key，用于获取股票新闻。

服务器配置

MCP客户端通常需要以下信息来配置与MCP服务器的连接。此处以仓库中提供的Python实现（Bearer Token认证）为例：

  • 服务器名称 (Server Name): 'Job Finder & Stock MCP Server'
  • 连接命令 (Command): 'python'
  • 连接参数 (Args): '["mcp-bearer-token/mcp_starter.py"]'

参数注释:

  • 'server name': MCP服务器在客户端界面上显示的名称。
  • 'command': 启动MCP服务器所使用的可执行程序，这里是Python解释器。
  • 'args': 传递给'command'的参数列表，这里是Python脚本的路径。

对于OAuth集成版本（TypeScript/Cloudflare Workers）： 该版本通常部署为云服务，客户端的连接配置将是一个公开的HTTPS URL和一个认证令牌，而非本地命令行参数。例如，使用ngrok暴露服务后，连接信息可能为：

  • 连接URL (Connection URL): 'https://your-ngrok-domain.ngrok.app/mcp'
  • 认证令牌 (Authentication Token): '您在.env中配置的AUTH_TOKEN'

基本使用方法

  1. 运行服务器:
    • 对于Bearer Token认证版本 (Python): 
      cd mcp-bearer-token
python mcp_starter.py
      您将看到类似 '🚀 Starting MCP server on http://0.0.0.0:8086' 的输出，表示服务器已启动。
    • 对于OAuth GitHub认证版本 (TypeScript/Cloudflare Workers): 请按照README中的“Make It Public”部分进行部署，例如使用ngrok或部署到Railway、Render等云服务，以获得一个公共可访问的HTTPS URL。
  2. 连接LLM客户端 (以Puch AI为例):
    • 打开 Puch AI (通常通过WhatsApp)。
    • 开始新对话。
    • 使用连接命令，将 'https://your-domain.ngrok.app/mcp' 替换为您的MCP服务器可公开访问的URL，并填入您在'.env'中设置的 'AUTH_TOKEN'： 
      /mcp connect https://your-domain.ngrok.app/mcp your_secret_token_here
    • 连接成功后，LLM即可通过已定义的工具与您的MCP服务器进行交互。

重要提示: 在生产环境中，请务必使用HTTPS，并通过可靠的公共服务（如ngrok, Cloudflare Workers, Railway等）暴露您的MCP服务器。

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AI与计算

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