MCP Proxy Pydantic Agent

🚀 一個示例，展示如何將 MCP（模型上下文協議）服務器與 Pydantic.AI 集成

本示例旨在展示如何將 MCP（模型上下文協議）服務器與 Pydantic.AI 進行集成。它藉助了來自 https://github.com/modelcontextprotocol/quickstart-resources.git 的部分內容，尤其是天氣“服務器”代碼。

代碼中運用了兩種不同的 LLM（大型語言模型），僅作演示之用。代理工具採用 gpt - 4o，而工具本身使用 sonnet。因此，您需要導出 OPENAI_API_KEY 以及 ANTHROPIC_API_KEY，或者對代碼進行修改以適配您所使用的模型。

pyproject.toml 假定您正在使用 'uv' 包管理器。

🚀 快速開始

運行步驟

1. 克隆此倉庫。
2. 執行 uv sync。
3. 切換到 mcp - client 目錄。
4. 執行 uv run client.py（此操作需要 openai 和 anthropic 的密鑰，並且直接使用了 Anthropic 庫）。
5. 或者執行 uv run client2.py（此版本僅使用 PydanticAI，適用於任何函數調用 LLM）。

測試示例

現在，您可以試著提出一些問題，例如：

紐約的晚上 7:30 什麼時候是班加羅爾？ 芝加哥目前的天氣如何？（完成後退出）

⚠️ 重要提示

代碼運行需要導出 OPENAI_API_KEY 以及 ANTHROPIC_API_KEY，或者修改代碼以適應您的模型。

💡 使用建議

若您僅想使用 Pydantic 和任何可以調用 LLM 的函數，可嘗試運行 client2.py。