What is Llm Mcp

-llm-mcp- is an AI-powered travel assistant that combines large language models (LLM) with a multi-channel platform (MCP) to provide personalized travel planning and recommendations.

Use cases

Use cases include generating customized travel itineraries, providing detailed information about attractions, recommending local cuisine, suggesting accommodations, and offering transportation guidance.

How to use

Users can access -llm-mcp- through a web interface where they can input their travel preferences and receive tailored suggestions for itineraries, attractions, and accommodations.

Key features

Key features include AI-driven travel consultations, integration with multiple data sources (such as Gaode Map API and MiniMax API), an efficient caching system using SQLite, user management capabilities, responsive design for various devices, real-time weather information, and AI-generated travel images.

Where to use

-llm-mcp- is suitable for the travel and tourism industry, particularly for travel agencies, tour operators, and individual travelers seeking personalized travel experiences.

知行旅游 - AI智能旅游助手

一个基于FastAPI和AI技术的智能旅游规划平台，集成了多种API服务，为用户提供个性化的旅游建议和行程规划。

🌟 项目特色

• AI智能对话: 集成Ollama本地大语言模型，提供智能旅游咨询
• 多源数据整合: 整合高德地图API、MiniMax API等多种数据源
• 智能缓存系统: 基于SQLite的高效缓存机制，提升响应速度
• 用户管理系统: 完整的用户注册、登录、会话管理功能
• 响应式设计: 现代化的Web界面，支持多设备访问
• 实时天气信息: 集成天气查询功能
• 图像生成: 支持AI生成旅游相关图片

🚀 功能模块

核心功能

• 智能旅游咨询: 基于AI的个性化旅游建议
• 景点信息查询: 详细的景点介绍、图片、位置信息
• 行程规划: 智能生成旅游行程安排
• 美食推荐: 当地特色美食介绍
• 住宿建议: 酒店和住宿推荐
• 交通指南: 交通方式和路线规划
• 天气查询: 实时天气信息和预报

管理功能

• 用户认证: 注册、登录、会话管理
• 缓存管理: 缓存统计、清理、优化
• 数据管理: 用户数据和旅游数据管理
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🛠️ 技术栈

后端技术

• FastAPI: 现代化的Python Web框架
• SQLite: 轻量级数据库，用于数据存储和缓存
• Ollama: 本地大语言模型服务
• Uvicorn: ASGI服务器
• Jinja2: 模板引擎

前端技术

• HTML5: 现代化的网页结构
• CSS3: 响应式样式设计
• JavaScript: 交互功能实现
• Masonry: 瀑布流布局

第三方服务

• 高德地图API: 地理信息和导航服务
• MiniMax API: AI图像生成和语音服务
• Pollinations API: 图像生成服务

📦 项目结构

final langchian project/
├── main.py                 # 主应用程序入口
├── cache_db.py            # 缓存数据库管理
├── cache_management.py    # 缓存管理路由
├── user_db.py            # 用户数据库管理
├── requirements.txt       # Python依赖包
├── .env                  # 环境变量配置
├── templates/            # HTML模板文件
│   ├── index.html        # 主页模板
│   ├── auth.html         # 认证页面
│   ├── chat.html         # 聊天页面
│   ├── travel_planner.html # 旅游规划页面
│   └── ...
├── static/               # 静态资源
│   ├── css/
│   │   └── style.css     # 样式文件
│   ├── images/           # 图片资源
│   └── js/               # JavaScript文件
├── travel_cache.db       # 旅游数据缓存数据库
└── user_data.db          # 用户数据数据库

🔧 安装和运行

环境要求

• Python 3.8+
• Ollama (用于本地AI模型)

安装步骤

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd "final langchian project"

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

创建 .env 文件并配置以下变量：

# 高德地图API密钥
AMAP_API_KEY=your_amap_api_key

# MiniMax API配置（可选）
MINIMAX_API_KEY=your_minimax_api_key
MINIMAX_GROUP_ID=your_minimax_group_id

4. 安装和启动Ollama

# 安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 下载模型（推荐使用qwen2.5:7b）
ollama pull qwen2.5:7b

5. 运行应用

python main.py

应用将在 http://localhost:8000 启动

🔑 API密钥获取

高德地图API

1. 访问 高德开放平台
2. 注册账号并创建应用
3. 获取Web服务API密钥

MiniMax API（可选）

1. 访问 MiniMax开放平台
2. 注册账号并获取API密钥

📱 使用说明

基本使用

1. 访问首页: 打开浏览器访问 http://localhost:8000
2. 用户注册: 点击用户头像进行注册或登录
3. 开始咨询: 在聊天界面输入旅游相关问题
4. 查看推荐: 浏览AI生成的旅游建议和行程规划

高级功能

• 缓存管理: 访问 /cache-admin 查看和管理缓存
• 热门目的地: 访问 /popular-destinations 查看热门旅游目的地
• 旅游规划: 访问 /travel-planner 进行详细的行程规划

🔒 安全特性

• 密码加密: 使用PBKDF2算法进行密码哈希
• 会话管理: 基于Token的安全会话机制
• 数据验证: 严格的输入验证和数据清理
• 环境变量: 敏感信息通过环境变量管理

🚀 性能优化

• 智能缓存: SQLite缓存系统，减少API调用
• 异步处理: FastAPI异步特性，提高并发性能
• 数据压缩: 优化数据传输和存储
• CDN集成: 静态资源优化加载

🤝 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

🙏 致谢

• FastAPI - 现代化的Python Web框架
• Ollama - 本地大语言模型服务
• 高德地图 - 地理信息服务
• MiniMax - AI服务平台

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• 提交 Issue
• 发送邮件
• 创建 Pull Request

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