Agent MCP

🚀 MCP サーバー

Antropic の モデルコンテキストプロトコルドキュメント を参考に、ローカルの Web 検索 MCP サーバーを作成しました。検索 API として Google SerpAPI を使用しています。

✨ MCP クライアント

ローカルの MCP クライアントで、ローカルにデプロイされた MCP サーバーを呼び出すことができ、外部プラットフォームの Smithery が提供する公開 MCP サーバーサービスも利用できます。Smithery プラットフォーム

Antropic MCP Client Quick Start を参考に、呼び出しインターフェースを（元は Anthropic API を使用）OpenAI のインターフェースに変更し、後処理フローを調整し、いくつかの Json 検証を追加しました。Qwen2.5 シリーズモデルと DeepSeek-V3 を使用したテストでは、安定した結果が得られました。

💻 使用例

基本的な使用法

async with MCPServerStdio(
    params={"command": "python", "args": [LOCAL_SERVER_PATH]}
) as server:
    # 列出工具
    tools = await server.list_tools()
    print(f"连接到服务器的工具：{tools}")
    # 规划代理
    planning_agent = PlanningAgent(
        name="规划代理",
        model=model,
        handoffs=[
            ResearchAgent(
                name="研究代理",
                model=model,
                mcp_servers=[server],
            )
        ],
    )
    # 运行
    result_stream = Runner.run_streamed(
        starting_agent=planning_agent,
        input="2025 年 AI 的主要焦点是什么？给我一些趋势学术论文的关键点和 2025 年新技术的概述",
        max_turns=15,
    )
    async for event in result_stream.stream_events():
        if event.type == "agent_updated_stream_event":
            print(f"代理更新：{event.new_agent.name}")
        elif event.type == "run_item_stream_event":
            if isinstance(event.item, ToolCallItem):
                print(f"调用工具：{event.item.raw_item.name}，参数：{event.item.raw_item.arguments}")
                await asyncio.sleep(0.05)
            elif isinstance(event.item, ToolCallOutputItem):
                text = json.loads(event.item.output)["text"]
                print(f"工具调用输出：{text[:100]} ...")
                await asyncio.sleep(0.05)
            elif isinstance(event.item, MessageOutputItem):
                text = ItemHelpers.text_message_output(event.item)
                if text:
                    print(f"运行步骤：{text}")
                    await asyncio.sleep(0.05)
        elif event.type == "raw_response_event":
            try:
                if event.data.delta:
                    continue
            except Exception as e:
                print(f"事件数据：{event.data}")

📄 更新

2025.4.22

• custom_agents フォルダの構成 + Researcher Agent の深度研究機能を模倣し、MCP サーバーを使用します。