FastMCP_RecSys
一个基于 CLIP 的时尚推荐系统,允许用户上传服装图片,并根据视觉分析接收标签和推荐。
README
FastMCP_RecSys
这是一个基于 CLIP 的时尚推荐系统,使用了 MCP。以下是项目的文件夹结构:
/project-root
│
├── /backend
│ ├── Dockerfile # 后端 Dockerfile
│ ├── /app
│ │ ├── main.py # FastAPI 应用代码
│ │ └── requirements.txt # 后端的 Python 依赖
│ └── .env # 环境变量 (请确保将其添加到 .gitignore)
│
├── /frontend
│ ├── Dockerfile # 前端 Dockerfile
│ ├── package.json # Node.js 依赖 (用于 React)
│ ├── package-lock.json # React 依赖的锁定文件
│ ├── /public
│ │ └── index.html # 前端的 HTML 文件 (React 应用挂载于此)
│ ├── /src
│ │ ├── App.js # 主要的 React 组件
│ │ └── index.js # React 入口点
│ ├── tailwind.config.js # Tailwind CSS 配置
│ ├── postcss.config.js # PostCSS 配置
│ └── .env # 前端环境变量 (添加到 .gitignore)
│
├── .gitignore # Git 忽略文件 (包含 .env, node_modules 等)
├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置
└── README.md # 项目文档
步骤 1
更新 mongo 服务以添加相同的凭据:
mongo:
image: mongo:latest
ports:
- "27017:27017"
environment:
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
volumes:
- mongo-data:/data/db
注意:由于在 FastAPI 应用中使用环境变量,Mongo URL 应该如下所示: MONGO_URL = "mongodb://root:example@mongo:27017"
运行后,打开浏览器并访问 👉 http://localhost:8081
使用以下信息登录:用户名:root / 密码:example (临时设置)
步骤 2:
docker-compose up --build
这将:
- 启动带有热重载的 FastAPI 后端
- 启动 MongoDB
- 启动 Mongo Express (用于 DB UI) (前端不会在此模式下自动构建)
步骤 3:
- 访问前端 (React 应用) 地址: http://localhost:3000
- 访问后端 (FastAPI 应用) 地址: http://localhost:8000
📌 快速提示
访问您的应用:http://localhost:8000/docs
查看 MongoDB UI:http://localhost:8081 (使用用户:root,密码:example)
mongo-seed 仅在启动时运行一次,以填充您的 tags 集合。
📌 UI 的示例组件
- 图片上传
- 提交按钮
- 显示服装标签 + 推荐
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。