Intelligent Form Collection Server
About
An intelligent form collection server for conflict mediation, integrating with large model platforms like Cursor and Dify via the MCP protocol.
Details
- Author
- xiaoshi7915
- Categories
- Productivity, Automation, AI
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Setup
Install Intelligent Form Collection Server in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and others).
Repository: https://github.com/xiaoshi7915/mdtj-mcp-server
Follow the installation instructions in the repository README, then restart your MCP client.
An intelligent form collection server for conflict mediation, integrating with large model platforms like Cursor and Dify via the MCP protocol.
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。
- 🐍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
- 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)
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ 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 │ └──────────────────┘
- Docker & Docker Compose (推荐)
- 或 Python 3.12 + MySQL
- DeepSeek API密钥
# 复制示例配置文件 cp env.example .env # 编辑配置文件 vim .env
# 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
# LLM配置 LLM_PROVIDER=deepseek LLM_MODEL=deepseek-chat LLM_STREAM=true # 系统配置 LOG_LEVEL=INFO SESSION_TIMEOUT=3600
# 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
# 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
# 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
# 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
# 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
{ "mcpServers": { "mdtj_mcp_server": { "command": "python", "args": ["/opt/mdtj_mcp_server/mcp_server_final.py"], "cwd": "/opt/mdtj_mcp_server" } } }
@mdtj_mcp_server start_form_collection template_name="mediation"
{ "name": "智能表单收集器", "type": "api", "api": { "url": "http://localhost:7000/mcp", "method": "POST", "headers": { "Content-Type": "application/json" } } }
- 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
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
api_tools: - name: "智能表单收集" endpoint: "http://localhost:7000/mcp" method: "POST" format: "json-rpc"
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...
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...
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 | ...
助手: [调用 submit_form] 表单提交成功!您的申请编号是:MD20250615001
- form_sessions- 表单收集会话
- form_submissions- 完整表单提交记录
- 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
- HTTP服务器日志:logs/http_server.log
- MCP服务器日志:logs/mcp_server.log
# 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": {}}'
# 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
# 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 运行测试 pytest # 代码格式化 black . isort .
# 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
- MCP配置指南- 详细的平台配置指南
- 项目完成总结- 完整的项目总结
- 服务器管理脚本- 服务器管理工具
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A dynamic server for managing multi-agent collaboration within tmux sessions, featuring flexible pane configurations and auto-detection.
A Model Context Protocol (MCP) server that provides access to 100+ curated AI agent skills from the VoltAgent Awesome Agent Skills collection.
Adds auto-approve functionality for MCP requests to the Claude Desktop application.
An MCP server to execute Coze workflows locally via a Python script.
MCP skill that automatically reduces Manus AI credit consumption by 30-75% through intelligent model routing, smart testing, and context hygiene
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