🎓AI Преподаватель — MCP Teacher

Добро пожаловать в проект MCP Teacher — современный веб-чат с адаптивным ИИ-преподавателем на базе GigaChat и протокола MCP (Model Communication Protocol).

Это не обычный чат-бот: система ведёт диалог как настоящий наставник — задаёт уточняющие вопросы, направляет ученика к правильному ответу, не выдаёт готовые решения сразу и автоматически адаптирует сложность под уровень пользователя.

🚀 Основные возможности

• Адаптивное обучение — три уровня сложности (Новичок, Продвинутый, Эксперт) с автоматической оценкой знаний и сменой стиля общения
• Память диалога — сохранение истории чатов и сообщений в MongoDB
• RAG-поддержка — инструмент позволяет ИИ опираться на локальную базу знаний (тексты, Markdown, PDF)
• Оценка ответов — инструмент оценивает понимание ученика и сохраняет прогресс
• Современный интерфейс — приятный тёмный чат в стиле ChatGPT с поддержкой нескольких чатов, индикатором печати и адаптивной версткой
• Полная контейнеризация — Docker + docker-compose для быстрого запуска

🛠 Технологии

• Backend: FastAPI + WebSocket
• ИИ: GigaChat (модель GigaChat-2-Max)
• MCP: fastmcp + langchain-mcp-adapters + langgraph
• База данных: MongoDB (асинхронный драйвер Motor)
• Frontend: чистый HTML + CSS + Vanilla JavaScript
• Контейнеризация: Docker + docker-compose

📦 Необходимые библиотеки

Все зависимости проекта указаны в файле

📂 Краткое описание файлов

• mcp_server.py
  — MCP-сервер с инструментами: RAG по базе знаний (
  kb_get_context
  ), оценка уровня (
  assess_level
  ), системная инструкция учителя
• mcp_client.py
  — клиент MCP + логика ИИ-агента: адаптация сложности, определение темы, сохранение прогресса
• web_server.py
  — основной FastAPI-сервер + WebSocket для чата в реальном времени
• mongo_service.py
  — асинхронная работа с MongoDB (чаты, сообщения, уровни знаний)
• logger.py
  — красивое логирование в консоль и файл с ротацией
• static/index.html
  — главная страница чата
• static/script.js
  — вся клиентская логика (WebSocket, чаты, уровни, индикатор печати)
• static/styles.css
  — тёмный современный дизайн чата
• docker-compose.yml
  — готовый запуск MongoDB + приложения
• Dockerfile
  — сборка контейнера приложения
• requirements.txt
  — все зависимости проекта

🚀 Быстрый старт

Вариант 1: Через docker-compose (рекомендуется)

Приложение будет доступно по адресу: http://localhost:8000

Вариант 2: Локальный запуск

⚙️ Конфигурация (.env)

Ключи для GigaChat: https://developers.sber.ru

📂 Структура проекта

.
├── app
│   ├── logger.py              # Настройка логирования
│   ├── mongo_service.py       # Работа с MongoDB
│   ├── mcp_client.py          # Клиент MCP + логика агентов
│   ├── mcp_server.py          # MCP-сервер с инструментами (RAG, оценка)
│   ├── web_server.py          # FastAPI + WebSocket сервер
│   └── static/
│       ├── index.html
│       ├── script.js
│       └── styles.css
├── knowledge_base            # ← сюда кладите .txt, .md, .pdf для RAG
├── logs                      # логи приложения
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── requirements.txt

!!ТУТ НЕ ИТОГОВЫЙ ВАРИАНТ

🎨 Интерфейс

Приложение имеет современный минималистичный дизайн в темных тонах, оптимизированный для длительной работы с текстом и формулами:

• Боковая панель: Удобное управление историей переписки и кнопка быстрого создания нового диалога.

• Уровни сложности: Переключатель в верхней части экрана (Новичок, Продвинутый, Эксперт) для моментальной настройки стиля ответов ИИ.

• Живой чат: Интерактивная лента сообщений с аватарами, индикацией набора текста и автоматической прокруткой к новым сообщениям.

📦 Основа проекта

Спасибо создателям:

• fastmcp
• LangChain / LangGraph
• GigaChat API