📄 MCP Meeting Summary System
此專案結合前端與後端，實現一套基於 AI 與多工具協同的會議摘要及問答系統。 前端搭配 React + Tailwind UI，後端使用 FastAPI + MCP 架構，支援串接 OpenAI 與 Selenium 自動生成會議摘要，提供高品質 Markdown 報告。
🛠 專案結構
.
📁 api/
├── main.py # FastAPI 入口點 + MCPClient
├── mcp_server.py # MCP 工具伺服器 (summarize_meeting add multiply等工具)
├── article_generator.py # Selenium + OpenAI 摘要核心邏輯
📁 frontend/
└── src/
├── components/ # 前端元件
│ └── ui/ # UI 元件
│ - button.tsx # 按鈕元件
│ - textarea.tsx # 文本輸入元件
│ - card.tsx # 卡片元件
├── frontend.tsx # 主要入口與介面元件
├── main.tsx # 前端入口點
├── vite.config.ts # Vite 配置（含別名設定）
└── tailwind.config.js # Tailwind CSS 設定
📁 api/utils/
└── logger.py # 日誌紀錄工具
├── transcripts/ # 儲存逐字稿與 Markdown 摘要
├── api/.env # 儲存 OpenAI API Key（已被 .gitignore 忽略）
├── pyproject.toml # Python 專案設定檔
├── README.md # 本說明文件
🧑💻 安裝方式（建議使用 uv）
# 安裝依賴（建議使用 uv）
uv pip install -r pyproject.toml
# 或使用 install 命令
uv pip install .
# 或使用 requirements.txt（如果你有產生的話）
uv pip install -r requirements.txt
後端 (backend)
✅ 啟動 MCP 工具伺服器 - MODE 預設為 streamable-http
cd api
uv run ./mcp_server.py
確保該檔案有註冊 @mcp.tool("summarize_meeting") 等功能，並支援 streamable-http, sse, stdio。
✅ 啟動 MCP Agent 問答介面
cd api
uv run ./main.py
前端 (frontend)
- 使用 React + Vite 快速開發
- Tailwind CSS 設計 UI，包含 Button、Textarea、Card 等自訂元件
- Framer Motion 實現平滑動畫與互動體驗
- 功能：輸入問題或逐字稿，呼叫後端 API，顯示智能摘要或回答，並用打字機效果呈現結果
啟動方式
cd front
npm install
npm run dev
預設會在 http://localhost:5173 啟動開發伺服器。
API 文件
| 欄位 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
| query | string | 使用者輸入內容，如逐字稿 |
POST http://localhost:8001/query
{
"query": "請幫我分析這份逐字稿內容..."
}
回傳
{
"answer": "技術討論要點\n- ..."
}
🧙♂️ 功能特色
- 🧠 多步推理 Agent：透過 GPT 工具選擇功能，自動呼叫 summarize_meeting 工具。
- 🕸 Selenium 操作 Notebook LM：用真實瀏覽器生成摘要。
- 📝 OpenAI Markdown 重整摘要：轉為結構化會議紀錄。
- 📦 支援 HTTP / SSE / Stdio 模式 MCP Client
🔐 .env 設定
建立 .env 檔案，內容如下：
OPENAI_API_KEY=your_key_here
MCP_MODE=streamable-http, sse, stdio
MAX_ITERATIONS=your_max_iterations_here
MAX_TOKENS=your_max_tokens_here
TEMPERATURE=your_temperature_here
REQUEST_TIMEOUT=your_timeout_here
MODEL=your_model_here
USER_DATA_DIR=your_data_dir_here
PROFILE_DIRECTORY=your_profile_directory_here
DIR=your_directory_here
MAX_INPUT_LENGTH=your_max_length_here
或直接在 CLI 中執行：
export OPENAI_API_KEY=your_key_here
export MCP_MODE=streamable-http, sse, stdio
export MAX_ITERATIONS=your_max_iterations_here
export MAX_TOKENS=your_max_tokens_here
export TEMPERATURE=your_temperature_here
export REQUEST_TIMEOUT=your_timeout_here
export MODEL=your_model_here
export USER_DATA_DIR=your_data_dir_here
export PROFILE_DIRECTORY=your_profile_directory_here
export DIR=your_directory_here
export MAX_INPUT_LENGTH=your_max_length_here
📎 TODO / 延伸規劃
- 整合新聞、論文與部落格自動爬取模組
- 支援一鍵生成分析摘要與可視化報表
- MCP 工具可串接更多分析模組（如 trend 分析、風險評估）
📜 License
MIT License
聯絡作者
Steve Wang | 2025