StructReport_with_MCP_Server

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3.2

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智驾数据采集汇总半自动化方案的MCP Server实现。

StrucReport with MCP Server

智驾数据采集汇总半自动化方案的MCP Server实现。

项目简介

本项目是一个基于MCP (Model Context Protocol) 的服务器,用于自动化处理、汇总和分析日常工作中【非结构化汇报内容】,V20250812以智驾数据采集业务为例。

核心功能

🚗 智能数据解析

  • parse_driver_report: 自动解析司机汇报文本,提取结构化数据
  • 支持多种文本格式和字段顺序
  • 智能识别错别字和缺失字段
  • 自动数据验证和清洗

📊 数据管理

  • get_collection_summary: 获取采集数据总览和统计信息
  • export_data_csv: 导出数据为CSV格式
  • SQLite数据库自动存储和管理
  • 支持多种数据查询和汇总

🔧 技术特性

  • 基于FastMCP框架的现代MCP服务器
  • 异步处理支持
  • 正则表达式 + 规则匹配的数据提取
  • 可扩展的LLM集成接口

项目结构

driver-data-mcp-server/
├── venv/                 # Python虚拟环境
├── requirements.txt      # 项目依赖
├── README.md            # 项目说明文档
├── test_mcp_server.py   # MCP服务器功能测试
└── src/                 # 源代码目录
    ├── __init__.py
    └── main.py          # 核心MCP服务器实现

安装和运行

1. 激活虚拟环境

# Windows
venv\Scripts\activate

# Linux/Mac
source venv/bin/activate

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 运行MCP服务器

python src/main.py

4. 测试功能

python test_mcp_server.py

使用示例

解析司机汇报文本

from main import parse_driver_report

# 示例汇报文本
report_text = """
采集员:张三
车辆编号:京A12345
采集任务:城市道路数据采集
采集段数:5
采集地点:北京市朝阳区
采集日期:2025-01-10
采集时段:白天
行驶里程:120.5公里
"""

# 解析数据
result = await parse_driver_report(report_text)
print(result)

获取数据汇总

from main import get_collection_summary

# 获取采集数据总览
summary = await get_collection_summary()
print(summary)

导出数据

from main import export_data_csv

# 导出为CSV格式
export_result = await export_data_csv()
print(export_result)

数据库结构

CREATE TABLE driver_reports (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    driver_name TEXT,           -- 司机姓名
    vehicle_number TEXT,        -- 车辆编号
    collection_task TEXT,       -- 采集任务
    collection_segments INTEGER, -- 采集段数
    collection_location TEXT,   -- 采集地点
    collection_date TEXT,       -- 采集日期
    collection_time_period TEXT, -- 采集时段
    driving_distance REAL,      -- 行驶里程
    raw_text TEXT,             -- 原始文本
    created_at TIMESTAMP        -- 创建时间
);

开发状态

  • 项目结构创建
  • 核心MCP Server实现
  • 数据解析和提取功能
  • 数据库存储和管理
  • 数据汇总和导出
  • LLM API集成
  • 高级数据分析
  • Web界面
  • 测试和部署

下一步计划

  1. LLM集成: 集成Claude、GPT等LLM API,提升文本解析准确性
  2. 数据分析: 添加数据可视化、趋势分析等功能
  3. Web界面: 开发用户友好的Web管理界面
  4. API扩展: 支持更多数据格式和来源
  5. 性能优化: 优化大数据量处理性能

贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目!

许可证

MIT License