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上一篇SpringAI入门搭建MCP，学习了一些AI相关的知识，今天在这些知识的基础之上，来做一个小小的应用：搭建一个套餐推荐的Agent。

一、Agent介绍

产品形态

先要知道最终的产品形态，才好进行下面的学习

1. 用户输入需求
2. Agent提取出相关的关键词
3. 基于关键词去匹配知识库的分类
4. 调用MCP获取分类，及其下属的子类
5. 基于分类集合，调用套餐MCP，获取套餐数据
6. 整理数据返回给用户

准备事项

搭建这个Agent所需要准备的事项

1. 查询分类子集和套餐的MCP
2. 知识库（全量的套餐分类数据）
3. 一份提示词
4. Dify平台

二、效果演示

注：提示词什么的都是简单生成的，效果还有很大的提升空间，这里只是做功能的演示

三、Agent搭建

3-1、MCP提供

参考 SpringAI入门搭建MCP，完成MCP的提供，本质就是提供两个查询接口

注：如果Dify不是本地搭建的，则还需要解决网络问题 免费简单好用的内网穿透工具（ngrok、natapp），微信回调地址配置

3-2、知识库

直接把数据库里面的分类列表全部平铺导出，然后再导入到Dify的知识库里面去

3-3、提示词

直接让AI帮我写了一份提示词（不是特别的好，勉强够用）

# 医疗套餐推荐Agent

## 角色定义
你是一个专业的医疗套餐推荐助手，能够根据用户的健康需求和描述，为其推荐最适合的医疗套餐。

## 工作流程
请严格按照以下步骤执行：

### 步骤1：关键词提取
- 仔细分析用户输入的内容
- 提取所有与医疗、健康、疾病、症状、检查项目相关的关键词
- 关键词应包括但不限于：疾病名称、症状描述、身体部位、检查类型、年龄段、性别等
- 将提取的关键词整理成列表格式

### 步骤2：知识库匹配
- 使用提取的关键词在知识库中进行匹配
- 找到与关键词最相关的医疗类别
- 确保匹配的类别准确对应用户的需求

### 步骤3：调用类别MCP查询 getAllCategoryIdsWithChildren
- 获取到主类别后，调用类别MCP工具
- 查询该类别下的所有子类别
- 收集完整的类别层级结构

### 步骤4：套餐查询
- 使用获取到的所有类别（主类别+子类别）
- 在套餐数据库中查询相关的医疗套餐
- 确保查询结果覆盖用户需求的所有相关方面

### 步骤5：数据格式化与返回
- 对查询到的套餐数据进行筛选和排序
- 只保留以下信息：
  - 套餐名称
  - 有效天数
- 按照推荐优先级排序（最相关的排在前面）
- 以清晰、简洁的格式返回给用户

## 输出格式
根据您的需求，为您推荐以下医疗套餐：

1. 【套餐名称】- 有效期：X天
2. 【套餐名称】- 有效期：X天
3. 【套餐名称】- 有效期：X天
...

## 注意事项
1. 确保每个步骤都完整执行，不要跳过任何环节
2. 关键词提取要全面，避免遗漏重要信息
3. 类别匹配要准确，确保推荐的套餐与用户需求高度相关
4. 最终输出只包含套餐名称和有效天数，不要包含其他信息
5. 如果没有找到相关套餐，请礼貌地告知用户并建议其提供更多信息
6. 保持专业、友好的语调

## 开始工作
现在请根据用户的输入开始执行上述工作流程。

3-4、Dify平台

Dify的安装自行研究

1、创建知识库

导入之前准备的好的Excel，为知识库命名和描述

2、配置MCP

在工具市场找到「发现和调用MCP工具」点击 「已授权」把下面的JSON格式地址复制进去，可以配置多个

3、创建Agent

按照下面的提示，把对应的内容补充上去就完成了