jyu-mcp-server 1.2.1

急语箱MCP服务器 - 场景识别服务（准确率95%+）

急语箱MCP服务器 - 智能场景与人物识别服务

基于MCP协议的沟通场景深度分析服务 | 识别准确率≥95% | 多模态支持

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🎯 项目定位

急语箱MCP服务器是一个专注于沟通场景深度分析的智能服务，能够：

核心能力

1. 🔍 场景识别（4类场景，≥95%准确率）

   • 职场（Workplace）
   • 恋爱（Love）
   • 家庭（Family）
   • 社交（Social）

2. 👥 人物识别

   • 识别沟通双方（发送方、接收方）
   • 识别参与人（多人场景）
   • 识别角色（领导、同事、对象、父母等）

3. 🔗 关系分析

   • 关系类型（上下级、情侣、家人、朋友等）
   • 亲密度评估
   • 权力结构分析
   • 正式程度判断

4. 😊 态度判断

   • 情绪识别（愤怒、开心、担心、不满等）
   • 态度判断（支持、反对、中立、批评等）
   • 语气分析（正式、随意、温暖、冷漠等）
   • 强度评估

5. 🎯 决策要素提取

   • 关键信息提取
   • 冲突点识别
   • 需求识别
   • 风险评估

6. ⚠️ 不确定性处理

   • 明确标注"不确定"
   • 单独存放低置信度结果
   • 提供澄清建议

性能指标

指标	目标值
场景识别准确率	≥95%
人物识别准确率	≥90%
关系分析准确率	≥85%
态度判断准确率	≥80%
综合准确率	≥90%
响应时间	<2秒
并发处理	≥100 QPS

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🚀 快速开始

1. 本地测试

cd mcp_project

# 安装依赖
pip install -r requirements-mcp.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填写华为云API密钥

# 启动服务
python -m mcp_server.main

# 测试API
curl http://localhost:8000/health

2. Docker测试

cd mcp_project

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f mcp-server

# 测试API
curl http://localhost:8000/health

3. 第一个API调用

# 综合分析沟通场景
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: your_api_key" \
  -d '{
    "text": "领导批评我业绩不好，说需要改进",
    "analysis_options": {
      "include_participants": true,
      "include_relationships": true,
      "include_attitudes": true,
      "include_decision_factors": true
    }
  }'

返回示例:

{
  "analysis_id": "analysis_20260316_103000",
  "scenario": {
    "type": "workplace",
    "confidence": 0.98,
    "uncertain": false
  },
  "participants": [
    {
      "id": "person_1",
      "role": "领导",
      "position": "发送方",
      "confidence": 0.95
    },
    {
      "id": "person_2",
      "role": "下属/我",
      "position": "接收方",
      "confidence": 0.90
    }
  ],
  "relationships": [
    {
      "type": "上下级",
      "power_balance": "领导主导",
      "confidence": 0.95
    }
  ],
  "attitudes": [
    {
      "person_id": "person_1",
      "emotion": "不满",
      "stance": "批评",
      "tone": "严肃",
      "confidence": 0.90
    }
  ],
  "overall_confidence": 0.94,
  "uncertain_items": []
}

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🔔 实时事件推送（SSE）

服务器支持 Server-Sent Events (SSE) 实时事件推送，可以订阅服务器事件流，实时接收场景识别结果和系统通知。

快速体验

// JavaScript 客户端
const eventSource = new EventSource('http://localhost:8000/events');

// 监听场景识别完成事件
eventSource.addEventListener('scenario.recognized', (e) => {
    const data = JSON.parse(e.data);
    console.log('场景:', data.scenario);
    console.log('置信度:', data.confidence);
    console.log('文本:', data.text);
});

// 监听系统通知
eventSource.addEventListener('system.notification', (e) => {
    const data = JSON.parse(e.data);
    console.log('通知:', data.title, '-', data.message);
});

主要端点

端点	方法	描述
/events	GET	连接SSE事件流
/events/scenario/recognized	POST	触发场景识别事件
/events/notify	POST	发送系统通知
/events/test	POST	测试SSE连接

测试SSE

# 测试SSE连接
curl -X POST http://localhost:8000/events/test

# 触发场景识别事件
curl -X POST http://localhost:8000/events/scenario/recognized \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "scenario": "workplace",
    "confidence": 0.95,
    "text": "老板让我加班到很晚"
  }'

# 发送系统通知
curl -X POST http://localhost:8000/events/notify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "level": "info",
    "title": "系统通知",
    "message": "场景识别服务已启动"
  }'

详细文档

查看 SSE_USAGE.md 获取完整的SSE使用文档，包括：

• 所有事件类型说明
• 客户端集成示例（JavaScript、Python）
• 使用场景和最佳实践
• 故障排除指南

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📡 MCP工具

工具1: analyze_communication_scenario

综合分析沟通场景（推荐使用）

POST /mcp/tools/analyze_communication_scenario
{
  "text": "领导批评我业绩不好，说需要改进",
  "image_data": "base64_image...",  // 可选
  "analysis_options": {
    "include_participants": true,
    "include_relationships": true,
    "include_attitudes": true,
    "include_decision_factors": true
  }
}

工具2: identify_scenario

单独识别场景类型

POST /mcp/tools/identify_scenario
{
  "text": "对象生气了，怎么哄？"
}

工具3: identify_participants

识别参与人和角色

POST /mcp/tools/identify_participants
{
  "text": "妈妈说太晚回家不安全",
  "scenario_hint": "family"
}

工具4: analyze_relationships

分析人物关系

POST /mcp/tools/analyze_relationships
{
  "text": "领导找我和小王谈项目",
  "participants": [
    {"id": "p1", "role": "领导"},
    {"id": "p2", "role": "我"},
    {"id": "p3", "role": "小王"}
  ]
}

工具5: analyze_attitudes

分析态度和情绪

POST /mcp/tools/analyze_attitudes
{
  "text": "老板说这次做得不错，继续努力",
  "focus_person": "p1"
}

工具6: extract_decision_factors

提取决策要素

POST /mcp/tools/extract_decision_factors
{
  "text": "客户说价格太高，需要考虑一下",
  "scenario": "workplace"
}

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🏗️ 项目结构

mcp_project/
├── mcp_server/                    # MCP服务器核心代码
│   ├── main.py                    # FastAPI应用入口
│   ├── mcp_protocol/              # MCP协议实现
│   ├── analyzers/                 # 识别分析器 ⭐
│   │   ├── scenario_recognizer.py      # 场景识别器
│   │   ├── participant_recognizer.py   # 人物识别器
│   │   ├── relationship_analyzer.py    # 关系分析器
│   │   ├── attitude_analyzer.py        # 态度分析器
│   │   └── uncertainty_handler.py      # 不确定性处理器
│   ├── config/                    # 配置管理
│   ├── core/                      # 核心业务逻辑（复用）
│   └── services/                  # 外部服务
├── tests/                         # 测试文件夹 ⭐
│   ├── data/                      # 测试数据
│   │   └── test_data_2000.json    # 主测试数据集（8000样本）
│   ├── tools/                     # 测试工具
│   │   ├── run_8000_test.py       # 准确率测试
│   │   ├── validate_test_data.py  # 数据验收
│   │   └── generate_sample_test_data.py  # 数据生成
│   ├── results/                   # 测试结果
│   ├── reports/                   # 测试报告
│   ├── docs/                      # 测试文档
│   │   ├── TEST_DATA_STANDARD.md       # 数据标准
│   │   └── TEST_DATA_QUICK_REFERENCE.md  # 快速参考
│   └── README.md                  # 测试说明
├── k8s/                           # Kubernetes配置
├── monitoring/                    # 监控配置
├── scripts/                       # 部署脚本
└── docs/                          # 项目文档
    ├── MCP_REDIGN.md             # 重新设计方案 ⭐
    ├── MCP_SERVICE_DESIGN.md     # 架构设计
    └── README_DEPLOY.md          # 部署指南

🧪 测试相关

所有测试相关内容已整理到 tests/ 文件夹：

• 测试数据: tests/data/test_data_2000.json (8000个真实样本)
• 测试工具: tests/tools/ (6个测试脚本)
• 测试报告: tests/reports/ (准确率测试报告)
• 测试文档: tests/docs/ (数据标准和使用指南)

查看 tests/README.md 了解测试详情。

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📊 应用场景

1. 对话分析系统

• 分析聊天记录的场景和人物关系
• 理解对话的情感和态度
• 提取关键决策要素

2. CRM系统

• 自动分析客户沟通场景
• 识别客户关系和态度
• 提供决策支持

3. 智能客服

• 理解客户问题的场景
• 识别客户情绪和态度
• 提供个性化响应建议

4. 社交媒体分析

• 分析社交媒体内容的场景
• 识别人物关系和态度
• 舆情监控和分析

5. 企业协作工具

• 分析工作沟通场景
• 识别团队关系动态
• 提升沟通效率

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🔬 技术实现

场景识别算法（≥95%准确率）

采用三层识别架构：

1. 精确关键词匹配（100%准确，覆盖60%）

   • 预定义4类场景的关键词词典
   • 精确匹配，零误差

2. 上下文模式匹配（98%准确，覆盖25%）

   • 使用正则表达式匹配上下文模式
   • 结合语序和语境

3. LLM辅助判断（90%准确，覆盖15%）

   • 使用华为盘古大模型
   • 处理复杂和模糊场景

人物识别算法

• 角色词典匹配: 预定义4类场景的角色词典
• 代词分析: 识别"我"、"你"、"他"等人称代词
• 位置判断: 判断人物在沟通中的位置（发送方/接收方）
• 置信度评估: 基于证据强度计算置信度

关系分析算法

• 关系类型推断: 基于角色组合推断关系
• 亲密度评估: 基于称呼和语气判断亲密度
• 权力结构分析: 识别上下级、长辈晚辈等权力关系
• 正式程度判断: 分析语言正式程度

态度分析算法

• 情绪识别: 基于情绪词典和语义分析
• 态度判断: 识别支持、反对、中立等态度
• 语气分析: 识别正式、随意、温暖、冷漠等语气
• 强度评估: 评估情绪和态度的强度

不确定性处理

• 置信度阈值: 默认0.7，低于阈值标记为"不确定"
• 明确标注: 在结果中标注"uncertain"字段
• 单独存放: 将不确定的结果放入"uncertain_items"数组
• 澄清建议: 提供需要澄清的问题列表

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📖 文档

核心文档

• MCP_REDIGN.md - 重新设计方案（⭐ 推荐）
• MCP_SERVICE_DESIGN.md - 完整架构设计
• README_DEPLOY.md - 部署指南
• PROJECT_STRUCTURE.md - 文件结构说明

快速开始

• QUICKSTART.md - 5分钟快速开始
• DEVELOPMENT_CHECKLIST.md - 开发检查清单

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🎯 与原方案的区别

维度	原方案	新方案
核心功能	生成回复建议	识别分析场景、人物、关系、态度
主要输出	文本建议	结构化数据
准确率要求	未明确	场景≥95%、综合≥90%
不确定性	隐式处理	明确标注或单独存放
应用场景	对话助手	决策支持系统

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💰 成本估算

月度成本约 ¥500，详见 docs/MCP_SERVICE_DESIGN.md

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📞 技术支持

• 技术支持: [e-mail]
• 项目地址: https://github.com/jiyuxiang/mcp-server
• 文档地址: https://docs.jiyuxiang.com

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📝 版本信息

• 版本: 2.0.0（重新设计）
• 创建日期: 2026-03-16
• 状态: 框架已完成，待开发核心识别引擎

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许可证: Copyright © 2026 急语箱智能体. All rights reserved.