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：
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
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>DOC文件润色</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/socket.io-client@4.7.2/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：
pip install flask flask-socketio win32com-client
文件上传处理
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
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
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
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
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
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.
