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MCP 集成

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，它标准化了应用程序如何向语言模型提供工具和上下文。LangGraph 代理可以通过 langchain-mcp-adapters 库使用在 MCP 服务器上定义的工具。

MCP

安装 langchain-mcp-adapters 库以在 LangGraph 中使用 MCP 工具：

pip install langchain-mcp-adapters

使用 MCP 工具

langchain-mcp-adapters 包使得代理可以使用一个或多个 MCP 服务器上定义的工具。

使用在 MCP 服务器上定义的工具的代理
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

client = MultiServerMCPClient(
    {
        "math": {
            "command": "python",
            # 用你的 math_server.py 文件的绝对路径替换
            "args": ["/path/to/math_server.py"],
            "transport": "stdio",
        },
        "weather": {
            # 确保你在 8000 端口启动天气服务器
            "url": "http://localhost:8000/mcp",
            "transport": "streamable_http",
        }
    }
)
tools = await client.get_tools()
agent = create_react_agent(
    "anthropic:claude-3-7-sonnet-latest",
    tools
)
math_response = await agent.ainvoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "what's (3 + 5) x 12?"}]}
)
weather_response = await agent.ainvoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in nyc?"}]}
)

自定义 MCP 服务器

要创建自己的 MCP 服务器，可以使用 mcp 库。该库提供了一种简单的方式来定义工具并将其作为服务器运行。

安装 MCP 库：

pip install mcp

使用以下参考实现来测试你的代理与 MCP 工具服务器。

示例数学服务器 (stdio 传输)
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Math")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将两个数字相加"""
    return a + b

@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将两个数字相乘"""
    return a * b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")
示例天气服务器 (Streamable HTTP 传输)
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Weather")

@mcp.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
    """获取指定位置的天气情况。"""
    return "纽约总是阳光明媚"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

其他资源