《AI大模型趣味实战》智能Agent和MCP协议的应用实例：搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用

智能Agent和MCP协议的应用实例：搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用

引言

随着人工智能技术的飞速发展，智能Agent与模型上下文协议(MCP)的应用场景越来越广泛。本报告将详细介绍如何基于Python Flask框架构建一个智能应用，该应用能够读取DOC文件并在前端实时显示润色改写过程。本文将深入探讨如何整合Flask、win32com、MCP协议以及智能Agent技术，为读者提供一个完整的实现方案。

系统架构设计

整体架构

我们的系统由三个主要部分组成：

前端界面：提供文件上传功能，并实时显示润色改写过程
Flask后端：处理文件上传，使用win32com读取DOC文件内容，通过MCP协议与智能Agent通信
智能Agent：基于MCP协议实现，负责文本的润色改写工作

组件分工

前端：负责与用户的交互，展示上传进度和润色结果
Flask后端：作为中间层，处理文件上传，协调各组件工作
智能Agent：实现文本处理的核心逻辑，通过MCP协议与后端通信

通信机制

前端与后端：使用WebSocket技术实现实时通信
后端与智能Agent：使用MCP协议进行通信

项目文档结构

以下是项目的标准文档结构：

复制代码

project_name/
├── README.md
├── requirements.txt
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── routes.py
│   ├── doc_processor.py
│   ├── mcp_agent.py
│   ├── socketio_handler.py
│   ├── templates/
│   │   ├── index.html
│   │   └── result.html
│   └── static/
│       ├── style.css
│       └── script.js
└── tests/
    ├── test_doc_processor.py
    └── test_mcp_agent.py

文件功能说明

项目根目录

README.md：项目概述、功能介绍、安装指南、使用说明和联系方式
requirements.txt：列出项目所需的所有Python依赖包及其版本号，便于他人快速安装环境

Flask应用主目录 (`app/`)

init.py：初始化Flask应用，配置相关设置（如调试模式、密钥等），并注册蓝图
routes.py ：定义应用的路由规则和处理函数，包括：
- 主页面路由（显示上传表单）
- 文件上传处理路由（接收上传的DOC文件）
- 实时显示处理结果的WebSocket路由
doc_processor.py：使用win32com库读取DOC文件内容，提供文本提取和保存的功能
mcp_agent.py：实现MCP协议的智能Agent，负责与大模型通信，执行文本润色任务
socketio_handler.py：处理WebSocket通信，实现实时显示润色过程
templates/
- index.html：主页面，包含文件上传表单和上传按钮
- result.html：显示润色结果的页面，包含实时更新的文本区域
static/
- style.css：定义页面的样式，包括布局、颜色、字体等
- script.js：前端JavaScript代码，处理文件上传、与后端的通信以及实时显示润色过程

测试文件目录 (`tests/`)

test_doc_processor.py ：测试doc_processor.py模块的功能，包括文件读取、文本提取等
test_mcp_agent.py ：测试mcp_agent.py模块的功能，包括MCP协议的通信、智能Agent的响应等

前端界面设计

前端界面需要实现以下功能：

文件上传区域
上传进度显示
润色过程实时显示
最终结果展示

html 复制代码

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>DOC文件润色</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/socket.io.min.js"></script>
    <script>
        const socket = io();
        
        // 文件上传处理
        document.getElementById('uploadBtn').addEventListener('click', function() {
            const fileInput = document.getElementById('docFile');
            const file = fileInput.files[0];
            
            if (file) {
                const formData = new FormData();
                formData.append('docFile', file);
                
                fetch('/upload', {
                    method: 'POST',
                    body: formData
                }).then(response => {
                    // 处理响应
                });
            }
        });
        
        // 监听后端消息
        socket.on('progress', function(data) {
            document.getElementById('progress').textContent = `处理进度: ${data.percent}%`;
            document.getElementById('steps').innerHTML = data.steps.join('<br>');
        });
        
        socket.on('result', function(data) {
            document.getElementById('result').textContent = data.text;
        });
    </script>
</head>
<body>
    <h1>DOC文件润色</h1>
    <input type="file" id="docFile" accept=".doc">
    <button id="uploadBtn">上传并润色</button>
    <div id="progress">处理进度: 0%</div>
    <div id="steps">处理步骤:</div>
    <div id="result"></div>
</body>
</html>

Flask后端实现

环境配置

首先需要安装必要的Python库：

bash 复制代码

pip install flask flask-socketio win32com-client

文件上传处理

python 复制代码

from flask import Flask, request, send_from_directory
from flask_socketio import SocketIO
from win32com.client import Dispatch
import time
import json
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'secret!'
socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*")
# 存储上传的文件
UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():
    if 'docFile' not in request.files:
        return jsonify({'error': 'No file part'})
    
    file = request.files['docFile']
    if file.filename == '':
        return jsonify({'error': 'No selected file'})
    
    if file:
        filename = secure_filename(file.filename)
        file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
        file.save(file_path)
        
        # 异步处理文件
        process_file.delay(file_path, filename)
        
        return jsonify({'success': True, 'filename': filename})
    
    return jsonify({'error': 'Unknown error'})
@socketio.on('connect')
def handle_connect():
    print('Client connected')
@socketio.on('disconnect')
def handle_disconnect():
    print('Client disconnected')
if __name__ == '__main__':
    socketio.run(app)

使用win32com读取DOC文件

python 复制代码

import win32com.client as win32
import time
from flask import current_app
from flask_socketio import emit
def read_doc_file(file_path):
    word = win32.Dispatch('Word.Application')
    doc = word.Documents.Open(file_path)
    
    # 读取文本内容
    text = doc.Content.Text
    
    # 关闭文档和Word应用程序
    doc.Close()
    word.Quit()
    
    return text
def process_file(file_path, filename):
    # 模拟处理进度
    steps = []
    
    # 第一步：读取文件
    steps.append("正在读取DOC文件...")
    emit('progress', {'percent': 20, 'steps': steps}, room=request.sid)
    time.sleep(1)
    
    try:
        content = read_doc_file(file_path)
        
        # 第二步：通过MCP协议发送给智能Agent处理
        steps.append("正在通过MCP协议发送文本给智能Agent...")
        emit('progress', {'percent': 40, 'steps': steps}, room=request.sid)
        time.sleep(1)
        
        # 模拟MCP协议调用
        processed_text = mcp_agent.process_text(content)
        
        # 第三步：接收处理结果
        steps.append("正在接收处理结果...")
        emit('progress', {'percent': 80, 'steps': steps}, room=request.sid)
        time.sleep(1)
        
        # 发送最终结果
        emit('result', {'text': processed_text}, room=request.sid)
        
        # 清理临时文件
        os.remove(file_path)
        
        return jsonify({'success': True})
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)})

MCP协议服务实现

MCP协议概述

模型上下文协议(MCP)是一个开放协议，标准化了应用程序如何为大型语言模型(LLMs)提供上下文。可以将MCP想象成AI应用的"USB-C接口"，它为AI应用提供了连接万物的接口[80]。

MCP协议的主要目的是解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，使AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据[80]。

MCP协议实现

python 复制代码

import json
import requests
class MCPClient:
    def __init__(self, server_url):
        self.server_url = server_url
        
    def call(self, tool_name, arguments):
        payload = {
            "name": tool_name,
            "arguments": arguments
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.server_url}/mcp/call",
            headers={
                "Content-Type": "application/json",
                "Accept": "application/json"
            },
            data=json.dumps(payload)
        )
        
        if response.status_code == 200:
            return json.loads(response.text)
        else:
            raise Exception(f"API call failed with status code {response.status_code}")

定义服务接口和Schema

python 复制代码

from pydantic import BaseModel, Field
class TextProcessingInput(BaseModel):
    text: str = Field(..., description="需要处理的文本内容")
    style: str = Field(..., description="需要的文本风格，例如正式、活泼等")
class TextProcessingOutput(BaseModel):
    text: str = Field(..., description="处理后的文本内容")
    changes: list = Field(..., description="文本修改记录")

智能Agent实现

AI模型选择与集成

对于文本润色任务，我们可以选择适合自然语言处理的模型，如GPT-3.5或LLama-2等。这些模型具有强大的文本理解和生成能力，能够完成文本润色、改写等任务。

文本润色改写算法

python 复制代码

import time
class TextProcessor:
    def __init__(self, mcp_client):
        self.mcp_client = mcp_client
        
    def process_text(self, text):
        # 调用MCP服务处理文本
        result = self.mcp_client.call(
            "text_processing.process",
            {
                "text": text,
                "style": "formal"  # 示例：正式风格
            }
        )
        
        return result["text"]

与MCP协议的集成

python 复制代码

class TextProcessingAgent:
    def __init__(self):
        pass
        
    def process(self, request):
        # 处理文本润色请求
        text = request["arguments"]["text"]
        style = request["arguments"].get("style", "formal")
        
        # 进行文本处理
        processed_text = self._process_text(text, style)
        
        return {
            "name": "text_processing.process",
            "arguments": {
                "text": processed_text
            }
        }
        
    def _process_text(self, text, style):
        # 实现具体的文本处理逻辑
        # 这里只是一个示例，实际可以根据需要实现更复杂的逻辑
        if style == "formal":
            # 正式风格处理逻辑
            processed_text = f"正式风格的润色文本：{text}"
        else:
            # 其他风格处理逻辑
            processed_text = f"其他风格的润色文本：{text}"
            
        return processed_text

系统集成与测试

系统集成方案

前端与后端集成：使用WebSocket技术实现前后端实时通信
后端与MCP服务集成：通过HTTP请求实现通信
MCP服务与智能Agent集成：通过MCP协议实现通信

测试用例设计

基本功能测试：上传DOC文件，检查是否能正确显示处理进度和结果
错误处理测试：测试文件格式错误、文件大小超出限制等情况
性能测试：测试不同大小的DOC文件处理时间

性能测试与优化

异步处理：使用Flask的异步功能处理文件上传和文本处理
缓存机制：对于频繁使用的处理结果，可以考虑添加缓存
资源管理：合理管理Word应用程序的打开和关闭，避免资源泄漏

总结与展望

项目总结

本项目实现了基于Python Flask框架的DOC文件阅读和实时显示润色改写过程的应用。通过整合win32com、MCP协议和智能Agent技术，我们成功地实现了：

使用win32com库读取DOC文件内容
通过MCP协议实现与智能Agent的通信
使用Flask-SocketIO实现实时显示
提供用户友好的前端界面

可能的改进方向

支持更多文件格式：除了DOC文件，还可以支持DOCX、PDF等其他格式
增强智能Agent能力：集成更强大的AI模型，提供更智能的文本处理
添加用户认证：增加用户认证功能，保护用户数据安全
优化性能：优化文本处理算法，提高处理速度和质量

应用前景展望

随着人工智能技术的不断发展，基于智能Agent和MCP协议的应用将有更广泛的应用场景：

文档处理：自动摘要、翻译、风格转换等
内容创作：辅助写作、创意生成等
数据分析：从文档中提取关键信息、生成报告等
教育应用：自动批改作业、提供学习建议等

参考资料

80\] 模型上下文协议(MCP) - Anthropic API. https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/agents-and-tools/mcp.

《AI大模型趣味实战》智能Agent和MCP协议的应用实例：搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用

智能Agent和MCP协议的应用实例：搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用

引言

系统架构设计

整体架构

组件分工

通信机制

项目文档结构

文件功能说明

项目根目录

Flask应用主目录 (app/)

测试文件目录 (tests/)

前端界面设计

Flask后端实现

环境配置

文件上传处理

使用win32com读取DOC文件

MCP协议服务实现

MCP协议概述

MCP协议实现

定义服务接口和Schema

智能Agent实现

AI模型选择与集成

文本润色改写算法

与MCP协议的集成

系统集成与测试

系统集成方案

测试用例设计

性能测试与优化

总结与展望

项目总结

可能的改进方向

应用前景展望

参考资料

Flask应用主目录 (`app/`)

测试文件目录 (`tests/`)