AI-Powered SIM Card Recommendation MCP Tool

AI-Powered SIM Card Recommendation MCP Tool

Enables users to find and get recommendations for Chinese SIM card plans through natural language queries. Uses AI to understand user needs and automatically queries the 172 SIM card platform API to recommend the most suitable plans based on requirements like data allowance and monthly cost.

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访问服务器

README

AI-Powered SIM Card Recommendation MCP Tool

基于人工智能的号卡查询 MCP 工具。本项目通过自然语言理解用户需求,自动调用 172 号卡平台的接口获取号卡数据,并由 AI 为用户推荐最符合需求的套餐,显著减少用户选择的时间成本。

如果对你有帮助的话就点亮Star吧!这对我有非常大的意义,谢谢

🚀 功能亮点

  • 自然语言理解:用户可通过对话描述需求,AI 自动识别关键条件。
  • 号卡查询:接入 172 号卡平台接口,获取最新号卡信息。
  • 智能推荐:结合用户需求和号卡数据,由 AI 推荐最佳方案。
  • 节省时间:减少用户在复杂套餐中筛选的时间。

🛠️ 环境要求

  • Node.js >= 18
  • npm >= 9

📦 安装与使用

  1. 克隆项目到本地服务器

    git clone https://github.com/TacKana/haokaQuery172_MCP.git
    cd haokaQuery172_MCP
    
  2. 配置环境变量

    复制 .env.example 文件并重命名为 .env,然后编辑 .env 文件,填写您的配置:

    # 你的 172 号卡平台 Token
    TOKEN_172=xxx
    
    # 本地服务器端口
    PORT=3000
    
  3. 安装依赖

    npm install
    
  4. 启动开发服务器

    npm run start:dev
    
  5. 访问本地服务,即可开始通过对话获取号卡推荐。

💬 使用示例

image

用户输入:

我想要一个流量大、月费低的电话卡

系统自动解析需求,调用 MCP 工具查询号卡数据,并返回 AI 推荐结果:

推荐套餐:流量王卡,月费 29 元,流量 50GB

📁 项目结构

.
├── src/             # 源码文件
├── .env.example     # 环境变量示例
├── package.json     # 项目依赖
├── package-lock.json # 锁定依赖版本
├── pnpm-lock.yaml   # pnpm 锁定文件
├── tsconfig.json    # TypeScript 配置
└── README.md        # 项目说明

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码或提出 issue。请遵循 GitHub Flow 进行协作。

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