MCP Agent Tool Adapter

🚀 mcp-agent-tool-adapter

從協議到智能：用MCP為代理提供動力。

🚀 快速開始

☑️ 先決條件

• Python 3.10+

⚙️ 安裝

# 克隆此倉庫
❯ git clone https://github.com/serkanyasr/mcp-agent-tool-adapter
❯ cd mcp-agent-tool-adapter

# 安裝依賴項
❯ pip install -r requirements.txt

🤖 使用方法

運行Google ADK CLI代理：

❯ python app_client_adk.py

運行LangGraph ReAct CLI代理：

❯ python app_client_langgraph.py

確保你的mcp_config.json定義了工具，例如：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["@modular-protocol/filesystem"]
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 模塊化工具調用：支持多種工具的靈活調用。
• 流式接口：提供高效的流式數據處理能力。
• 多語言支持：適配不同的編程環境和框架。

📦 安裝指南

# 克隆此倉庫
❯ git clone https://github.com/serkanyasr/mcp-agent-tool-adapter
❯ cd mcp-agent-tool-adapter

# 安裝依賴項
❯ pip install -r requirements.txt

📚 詳細文檔

📍 概覽

MCP代理工具適配器 通過MCP協議實現模塊化工具調用，並提供基於Google ADK或LangGraph的代理，使這些代理能夠動態地與工具進行推理。

該項目將MCP工具轉換為：

• 🤖 帶有流式FastAPI或CLI接口的Google ADK代理
• 🧠 使用ReAct + 流式工具規劃的LangGraph代理

🧱 項目結構

mcp-agent-tool-adapter/
├── mcp_client/                # 核心客戶端實現（模塊化）
│   ├── client.py              # MCPClient & MCPServer
│   ├── tool_loader.py         # 高層次異步加載器
│   └── types.py               # 共享類型定義
├── app_client_adk.py         # Google ADK代理 + CLI聊天
├── app_client_langgraph.py   # LangGraph代理 + ReAct CLI聊天
├── mcp_config.json           # 示例MCP工具配置
├── requirements.txt          # 依賴項
└── README.md

🧠 工具架構

MCP工具通過MCPClient連接到代理，處理：

• 工具服務器啟動（通過子進程）
• 會話管理
• 工具適配（langgraph或Google ADK）
• 清理工作

你可以通過更改應用程序中的tool_type為“google”或“langgraph”來動態切換代理類型。

🧪 開發與測試

項目流程

1. 初始化：配置MCP服務器並加載所需工具。
2. 代理啟動：運行Google ADK或LangGraph代理以接收請求。
3. 工具交互：根據需求動態調用相應工具進行處理。
4. 結果反饋：將處理後的結果通過流式接口返回給客戶端。

注意事項

⚠️ 重要提示

• 確保安裝所有依賴項，包括fastapi和langchain等庫。
• 在配置文件中正確指定工具路徑和參數，避免運行時錯誤。
• 處理大規模數據時，建議優化網絡傳輸和資源管理以提升性能。

📄 許可證

該項目遵循MIT License協議。更多信息請參考LICENSE文件。

通過以上步驟，您可以輕鬆地將MCP工具集成到現有的項目中，享受模塊化和高效的代理服務。