Intelligent Form Collection Server

An intelligent form collection server for conflict mediation, integrating with large model platforms like Cursor and Dify via the MCP protocol.

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智能表单收集MCP服务器

🚀 项目概述

智能表单收集MCP服务器是一个专门为矛盾调解业务设计的智能表单收集系统，支持通过MCP协议与Cursor、Dify、毕昇等大模型平台集成。

✨ 核心特性

  • 🐍 Python 3.12 + DeepSeek大模型
  • 🗄️ MySQL数据库支持
  • 🔌 标准MCP协议实现
  • 🌊 流式输出支持
  • 🧠 智能信息提取
  • 📊 Markdown表格展示
  • 🔄 实时验证和进度跟踪
  • 🐳 Docker容器化部署

📋 收集字段

个人基本信息

  • 申请人姓名 (必填)
  • 联系电话 (必填，11位手机号)
  • 联系地址 (必填，详细地址)

事件信息

  • 事件发生时间 (必填)
  • 事件发生地点 (必填)
  • 事件详情描述 (必填，详细描述)
  • 涉及人数 (必填，数字)

🛠️ 技术架构

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ Cursor/Dify/毕昇 │    │   MCP服务器      │    │   DeepSeek      │
│   大模型平台     │◄──►│   (Python 3.12) │◄──►│   大模型        │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
                              │
                              ▼
                       ┌──────────────────┐
                       │   MySQL数据库    │
                       │   表单数据存储    │
                       └──────────────────┘

🚀 快速开始

1. 环境要求

  • Docker & Docker Compose (推荐)
  • 或 Python 3.12 + MySQL
  • DeepSeek API密钥

2. 环境变量配置

创建环境变量文件

# 复制示例配置文件
cp env.example .env

# 编辑配置文件
vim .env

必需配置项

# 数据库配置 (必填)
DATABASE_URL=mysql+aiomysql://username:password@host:port/database

# DeepSeek API配置 (必填)
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

可选配置项

# LLM配置
LLM_PROVIDER=deepseek
LLM_MODEL=deepseek-chat
LLM_STREAM=true

# 系统配置
LOG_LEVEL=INFO
SESSION_TIMEOUT=3600

3. 部署方式

方式一：Docker Compose启动（推荐）

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd mdtj_mcp_server

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 检查状态
curl http://localhost:7000/health

方式二：Docker单容器启动

# 构建镜像
docker build -t mdtj_mcp_server:latest .

# 运行容器
docker run -d -p 7000:7000 --name mdtj_mcp_server \
  --env-file .env \
  mdtj_mcp_server:latest

# 检查状态
docker logs mdtj_mcp_server
curl http://localhost:7000/health

方式三：本地Python启动

# 激活虚拟环境
source py312/bin/activate

# 加载环境变量
source .env

# 启动HTTP服务器
python http_server.py

# 或启动标准MCP服务器
python mcp_server_final.py

方式四：使用管理脚本

# 启动所有服务
./start_server.sh start

# 检查服务状态
./start_server.sh status

# 查看服务信息
./start_server.sh info

# 停止服务
./start_server.sh stop

3. 验证部署

服务器启动成功后，访问以下端点验证：

# 健康检查
curl http://localhost:7000/health

# 工具列表
curl -X POST http://localhost:7000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {}}'

# SSE端点
curl http://localhost:7000/sse

🔧 MCP工具列表

工具名称功能描述参数
start_form_collection开始新的表单收集会话template_name, stream
collect_field_info收集用户输入的字段信息session_id, user_input, stream
get_collection_status获取当前收集状态session_id
validate_form_data验证表单数据完整性session_id
submit_form提交完整表单session_id
get_session_statistics获取系统统计信息无

🎯 平台集成

Cursor集成

  1. 配置MCP服务器

    在Cursor的设置中添加MCP配置：

    {
  "mcpServers": {
    "mdtj_mcp_server": {
      "command": "python",
      "args": ["/opt/mdtj_mcp_server/mcp_server_final.py"],
      "cwd": "/opt/mdtj_mcp_server"
    }
  }
}

  2. 使用工具

    在Cursor中直接调用MCP工具：

    @mdtj_mcp_server start_form_collection template_name="mediation"

Dify平台集成

  1. HTTP API方式（推荐）

    {
  "name": "智能表单收集器",
  "type": "api",
  "api": {
    "url": "http://localhost:7000/mcp",
    "method": "POST",
    "headers": {
      "Content-Type": "application/json"
    }
  }
}

  2. 自定义工具配置

    • 工具名称：智能表单收集器
    • API端点：http://localhost:7000/mcp
    • 请求格式：JSON-RPC 2.0

  3. 智能体提示词

    你是一个专业的矛盾调解业务受理助手，负责帮助用户完成表单信息收集。

## 工作流程
1. 使用 start_form_collection 开始收集
2. 使用 collect_field_info 收集用户信息
3. 使用 get_collection_status 查看进度
4. 使用 validate_form_data 验证数据
5. 使用 submit_form 提交表单

## 交互原则
- 保持专业友好的语调
- 鼓励用户一次性提供多个信息
- 使用表格清晰展示收集状态
- 及时验证和确认用户信息

毕昇平台集成

  1. API集成方式

    api_tools:
  - name: "智能表单收集"
    endpoint: "http://localhost:7000/mcp"
    method: "POST"
    format: "json-rpc"

  2. 插件开发方式

    • 基于HTTP API开发自定义插件
    • 支持流式输出和实时更新
    • 集成到毕昇工作流中

📝 使用示例

完整对话流程

1. 开始收集

用户: 我要申请矛盾调解
助手: [调用 start_form_collection]
      欢迎使用矛盾调解业务受理系统！我需要收集以下信息...

2. 信息收集

用户: 我叫张三，电话13812345678，住在北京市朝阳区建国路1号院。
      昨天下午3点在小区门口和邻居发生了争执，涉及2个人。
助手: [调用 collect_field_info]
      感谢您提供的信息！我已经记录了您的基本信息和事件概况...

3. 状态查询

助手: [调用 get_collection_status]
      当前收集进度：85.7%
      | 字段 | 状态 | 值 |
      |------|------|------|
      | 申请人姓名 | ✅ 已收集 | 张三 |
      | 联系电话 | ✅ 已收集 | 13812345678 |
      ...

4. 表单提交

助手: [调用 submit_form]
      表单提交成功！您的申请编号是：MD20250615001

🔧 配置说明

环境变量

变量名说明默认值
DATABASE_URLMySQL数据库连接URL必填
DEEPSEEK_API_KEYDeepSeek API密钥必填
LLM_PROVIDERLLM提供商deepseek
LLM_MODELLLM模型名称deepseek-chat
LLM_STREAM是否启用流式输出true
LOG_LEVEL日志级别INFO

数据库配置

系统使用MySQL数据库存储表单数据，包含以下表：

  • form_sessions - 表单收集会话
  • form_submissions - 完整表单提交记录

服务端点

  • HTTP服务器: http://localhost:7000
  • MCP端点: http://localhost:7000/mcp
  • SSE端点: http://localhost:7000/sse
  • 健康检查: http://localhost:7000/health
  • 工具列表: http://localhost:7000/tools

📊 监控和日志

日志文件

  • HTTP服务器日志: logs/http_server.log
  • MCP服务器日志: logs/mcp_server.log

健康检查

# 检查服务状态
curl http://localhost:7000/health

# 检查工具可用性
curl -X POST http://localhost:7000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {}}'

Docker监控

# 查看容器状态
docker ps

# 查看容器日志
docker logs mdtj_mcp_server

# 查看资源使用
docker stats mdtj_mcp_server

🛠️ 开发和维护

本地开发

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black .
isort .

构建和发布

# 构建Docker镜像
docker build -t mdtj_mcp_server:v1.0.0 .

# 推送到镜像仓库
docker tag mdtj_mcp_server:v1.0.0 your-registry/mdtj_mcp_server:v1.0.0
docker push your-registry/mdtj_mcp_server:v1.0.0

📚 相关文档

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目！

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

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