【技术文档摘要】

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🛍️ 智能购物助手

一个由Groq AI模型和模型上下文协议（MCP）驱动的智能对话购物助手，用于智能网络产品发现和决策。

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✨ 概述

AI 购物助手 是一个交互式的、基于人工智能的聊天机器人，帮助用户做出更明智的购物决定。它依托于xAI 的 Groq 大型语言模型 和 模型上下文协议（MCP），可以：

• 🧠 理解自然语言查询
• 🔎 在购物平台上进行实时搜索
• 🛒 对比产品、服务和功能
• 💸 提供价格指导和推荐

无论您是在选择手机、比较流媒体服务，还是在预算内寻找最佳空气净化器——这个助手都是您的终极购物伙伴。

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🧩 功能

功能	描述
🔄 产品对比	对比产品（例如：iPhone 15 vs. Galaxy S24）
🎯 智能推荐	根据您的需求和预算获得建议
📊 特性分析	了解规格、优缺点等
💵 价格指导	确定最佳价值选项
🌐 服务对比	对比服务如 Netflix vs. Prime Video
🔍 网络搜索（通过MCP）	搜索亚马逊、Flipkart、Best Buy 等购物平台
💬 上下文感知聊天	维护对话上下文并提供总结
🔁 重试与回退	智能处理失败搜索并给出类别建议
💡 聊天命令	支持 /exit, /clear, /context, /status

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🚀 安装

1. 克隆仓库

git clone <repository-url>
cd ai-shopping-assistant

2. 设置虚拟环境（可选）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 安装Python依赖

pip install -r requirements.txt

4. 安装MCP Node.js依赖

确保已安装Node.js和npm：

npm install -g @playwright/mcp @openbnb/mcp-server-airbnb duckduckgo-mcp-server

5. 环境设置

在根目录创建一个.env文件：

echo "GROQ_API_KEY=your-api-key-here" > .env

6. MCP配置

确保您有一个有效的browser_mcp.json在您的MCP目录中（例如，D:\mcp\mcpdemo\）：

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    },
    "airbnb": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@openbnb/mcp-server-airbnb"]
    },
    "duckduckgo-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "duckduckgo-mcp-server"]
    }
  }
}

在shopping_assistant.py中设置：

self.config_file = r"path/to/your/browser_mcp.json"

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🧠 使用方法

启动助手：

python shopping_assistant.py

示例查询：

🛒 您：预算1000美元的最佳编程笔记本电脑  
🤖 助手：🔍 正在搜索...（尝试1/3）  
✅ 成功检索当前信息  
[带有规格和价格的笔记本电脑推荐]

可用命令：

• exit 或 quit – 结束会话
• clear – 重置聊天历史
• context – 查看最近的对话摘要
• status – 检查上次搜索时间和速率限制

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🗂️ 项目结构

ai-shopping-assistant/
├── shopping_assistant.py      # 主助手逻辑
├── requirements.txt           # Python依赖
├── .env                       # 环境变量
├── browser_mcp.json           # 搜索引擎的MCP配置
└── README.md                  # 您正在阅读它！

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📦 要求

在您的requirements.txt中添加以下内容：

langchain-grok==0.1.0
python-dotenv==1.0.0
requests==2.31.0
mcp-use==<最新版本>

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⚙️ 配置详情

设置	描述
🔑 GROQ_API_KEY	在.env中设置以访问xAI的Grok
🕒 速率限制	API搜索之间有3秒延迟
🔁 重试	最多3次搜索重试，每次间隔5秒
📁 MCP文件	搜索集成的JSON配置
📦 模型	默认：qwen-qwq-32b（Grok模型）
🛍️ 类别	电子产品、家电、服务、服装、家居用品

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⚠️ 限制

• 需要互联网连接进行API和MCP搜索
• 价格可能变动，请向零售商核实
• 只支持预定义的类别
• MCP设置需要正确的Node.js配置
• 离线回退可能提供有限深度

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🔮 未来改进

• 🛒 实时从主要电子零售商处抓取价格
• 🧬 通过用户档案实现个性化推荐
• 🖥️ 基于Web的UI以实现无缝用户体验
• 🛠️ 更多购物门户的增强MCP集成

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🤝 贡献

欢迎贡献！ 要贡献：

1. 分叉仓库

2. 创建您的功能分支

   git checkout -b feature/your-feature
   

3. 提交您的更改

   git commit -m "添加您的功能"
   

4. 推送并打开PR

   git push origin feature/your-feature
   

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图片：

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