Model Context Protocol (mcp) Server

🚀 使用 LangChain / Python 的 MCP 客戶端

這個簡單的項目展示瞭如何使用 LangChain ReAct Agent 調用 Model Context Protocol (MCP) 服務器工具。它藉助 langchain_mcp_tools 包中的 convert_mcp_to_langchain_tools() 函數，並行初始化多個 MCP 服務器，並將其工具轉換為 LangChain 兼容的工具列表。目前支持 Anthropic、OpenAI 和 Groq 的大語言模型。此外，還有 TypeScript 版本的 MCP 客戶端，可點擊 此處 查看。

🚀 快速開始

先決條件

• Python 3.11+
• [可選] 安裝 uv（或 uvx）以運行基於 Python 包的 MCP 服務器
• [可選] 安裝 npm 7+（或使用 npx）以運行基於 Node.js 包的 MCP 服務器
• 根據需要從 Anthropic、OpenAI 和/或 Groq 獲取 API 密鑰

安裝配置

1. 安裝依賴項：

   make install
   

2. 設置 API 密鑰：

   cp .env.template .env
   

   • 根據需要更新 .env 文件。
   • .gitignore 配置為忽略 .env 以防止意外提交憑證。
3. 配置 LLM 和 MCP 服務器：按需設置 llm_mcp_config.json5。
   • 配置文件格式 對於 MCP 服務器遵循與 Claude for Desktop 相同的結構，唯一區別是將鍵名 mcpServers 更改為 mcp_servers 以符合 JSON 配置文件中常用的蛇形命名法。
   • 文件格式為 JSON5，允許註釋和尾隨逗號。
   • 格式進一步擴展，用 ${...} 佔位符替換相應的環境變量值。
   • 保持所有憑證和私人信息在 .env 文件中，並使用 ${...} 符號引用所需的值。

使用方法

• 運行應用程序：

  make start
  

  第一次運行需要一些時間。
• 以調試模式運行：

  make start-v
  

• 查看命令行選項：

  make start-h
  

在提示符中，您可以直接按回車鍵使用示例查詢，這些查詢會執行 MCP 服務器工具調用。示例查詢可以在 llm_mcp_config.json5 中配置。

✨ 主要特性

• 支持 Anthropic、OpenAI 和 Groq 的大語言模型。
• 利用 langchain_mcp_tools 包中的 convert_mcp_to_langchain_tools() 函數，並行初始化多個 MCP 服務器，並將其工具轉換為 LangChain 兼容的工具列表。
• 有 TypeScript 版本的 MCP 客戶端可供選擇。

📦 安裝指南

依賴安裝

運行以下命令安裝項目所需的依賴：

make install

API 密鑰設置

複製環境變量模板文件並按需更新：

cp .env.template .env

配置文件設置

按需配置 llm_mcp_config.json5 文件，具體格式可參考 此處。

💻 使用示例

基礎用法

運行應用程序：

make start

高級用法

• 調試模式運行：

make start-v

• 查看命令行選項：

make start-h