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