Que fait Campus-Intelligence-Dashboard-AI ?
Tableau de bord intelligent pour campus, propulsé par l'IA, avec services de type MCP, assistant Gemini AI, RAG PDF, recherche bibliothécaire, événements, menu de cafétéria et avis académiques.
Fonctionnalités
- Assistant Gemini AI : Posez des questions en langage naturel sur les activités du campus.
- Recherche documentaire RAG : Interrogez une base de connaissances à partir de documents PDF.
- Services MCP : Utilisez des endpoints spécialisés pour la bibliothèque, les événements, la cafétéria et les avis.
- Recherche bibliothécaire : Trouvez des livres, articles et ressources disponibles.
- Événements du campus : Consultez les calendriers et les détails des événements à venir.
- Menu de la cafétéria : Affichez les plats du jour et les informations nutritionnelles.
- Avis académiques : Recevez les notifications importantes concernant les cours, les examens et les délais.
Prérequis
- Un compte et une clé API pour Gemini AI (ou un autre modèle LLM compatible).
- L'accès à un serveur MCP ou à une infrastructure capable d'exécuter les services décrits.
- (Optionnel) Un environnement de développement avec Python et les bibliothèques nécessaires (voir le dépôt pour les instructions détaillées).
Utilisation avec les agents IA
Ce skill est conçu pour être utilisé avec des agents IA comme Claude Code, Cursor ou Codex. Configurez votre agent pour qu'il utilise les services MCP fournis par ce tableau de bord. Par exemple, vous pouvez demander :
- "Quels sont les événements prévus cette semaine ?"
- "Trouve-moi un livre sur l'intelligence artificielle dans la bibliothèque."
- "Quel est le menu de la cafétéria aujourd'hui ?"
- "Y a-t-il des avis académiques pour le département d'informatique ?"
Structure du projet
Campus-Intelligence-Dashboard-AI/
├── backend/ # Services backend (API, traitement)
│ ├── mcp_services/ # Implémentations des services MCP
│ ├── rag_engine/ # Moteur RAG pour les PDF
│ └── gemini_integration/ # Intégration avec l'API Gemini
├── frontend/ # Interface utilisateur (optionnelle)
├── docs/ # Documentation
├── config/ # Fichiers de configuration
├── requirements.txt # Dépendances Python
└── README.md # Ce fichier
Configuration
- Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/venkateshvankunavath/Campus-Intelligence-Dashboard-AI - Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt - Configurez votre clé API Gemini dans le fichier
.env:GEMINI_API_KEY=votre_clé_ici - Lancez le serveur backend :
python backend/main.py
Contribution
Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez ouvrir une issue ou une pull request pour toute suggestion.
Licence
Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.