HistorIQ

HistorIQ 是一個基於模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）架構的 AI 歷史小說平台。整合了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）、AI Agent、與本地部署的大語言模型（LLM），讓使用者能夠以自然語言提問歷史事件、人物與文化主題，系統則透過多階段推理與知識檢索生成具脈絡性的回答。

核心亮點 / 特點

項目	說明
🧠 MCP 架構驅動	採用「模型上下文協議（MCP）」劃分 Client / Server / Agent / RAG，模組化、可擴展。
✍️ 歷史小說生成專用模型引導	AI 扮演「歷史小說作家」角色，自動構思章節、角色心理與文學敘事，支援 Markdown 排版。
🧵 章節式敘事結構	每次生成包含 4~6 章節，標題與主題皆具文學性與劇情連貫性，內容可直接出版。
📖 人文素養強化	明確引導 AI 引用詩詞、經典詞句與歷代語錄，讓讀者同時欣賞歷史與語文之美。
🌐 全繁體中文設計	包含 UI 介面、提示語、故事內容全以繁體中文實作，符合本地文化閱讀習慣。
🔊 語音朗讀與高亮動畫	實作 Web Speech API，支援故事朗讀 + 高亮顯示目前句段，搭配古箏背景音樂。
🔁 續寫與互動補強	使用者可進一步點擊功能如「續寫故事」「風格改寫」「三句摘要」追加故事互動。
📜 RAG 融合	引入檢索式生成（Retrieval-Augmented Generation）模組補充背景知識。

MCP（Model Context Protocol）

本專案遵循 MCP（Model Context Protocol）模型上下文協議 的設計原則，並實作以下關鍵模組與規範：

模組	說明	實作狀態
MCP Server	作為上下文協議核心中介，處理多輪對話狀態、代理分流、語境管理與任務調度	✅ 已完成
MCP Client (Web)	提供使用者互動入口，支援問題輸入、上下文顯示、按鈕互動等	✅ 已完成
AI Agent	接收 Server 任務委派，進行多步推理與角色化內容生成	✅ 已完成
RAG Retriever	檢索外部知識內容（如歷史資料庫）並回傳上下文給 AI 模型使用	✅ 已完成
LLM 接口模組	支援本地 LLM（如 LM Studio）語言模型的 API 呼叫與回應解析	✅ 已完成
功能選單控制	故事結束後提供互動按鈕，如「延伸故事」、「轉換風格」等操作，並由 MCP Server 分派對應服務	✅ 已完成
上下文管理機制	每位使用者會有獨立 session ID，並記錄歷史問答脈絡，提供語境維持功能	✅ 已完成
多模組解耦架構	各模組（RAG、Agent、Server、Client）具備明確職責與獨立維護界線	✅ 已完成
延伸任務鏈設計	支援故事後續分支與按鈕觸發任務，如「AI 講書人」、「產出摘要」等	✅ 已完成
MCP 規範相容性	遵守 MCP 的 Request/Response 與任務分層邏輯，可擴展至更多 Agent 或 Tool	✅ 初步完成

整體架構與功能模組概覽

模組層	元件	說明
MCP Client	index.html, app.py	前端頁面與 Web API 入口
MCP Server	mcp_server.py	實作所有 AI 邏輯與服務功能
AI Agent	story_agent.py	呼叫 LLM 生成內容（Gemma）
RAG	rag.py	向量搜尋補充知識背景（已掛入 prompt）

MCP Server 所提供的服務總表

函式	API	功能描述
stream_story()	/stream	根據輸入主題串流生成歷史小說
summarize()	/summarize	三句話濃縮故事摘要
chapter_titles()	/chapter-titles	自動生成章節標題與概要
variant_style()	/variant-style	以指定風格（如詩意）重寫內容
continue_story()	/continue-story	從原內容延續劇情並追加後續章節

使用者互動功能（前端整合）

功能按鈕	描述	對應 API
開始朗讀	文字朗讀並同步高亮段落	Web Speech API
摘要	產出三句簡潔摘要	/summarize
章節	章節目錄建議（含主題與描述）	/chapter-titles
換風格	詩意/史詩風改寫內容	/variant-style
續寫故事	延續章節，保持敘事連貫性	/continue-story

特殊優化設計亮點

• ✅ 輸入欄與功能區 固定在底部
• ✅ AI 串流輸出時，內容由上往下自然堆疊
• ✅ 使用 Markdown 格式排版，美觀清晰
• ✅ 引導 AI 融合歷代詩詞與經典語錄，提升人文素養
• ✅ 具備基本 RAG 植入，可擴充知識強化模組

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