Mcpadapt

🚀 MCPAdapt 中文文档

MCPAdapt 是一个强大的适配器，可将各类模型与工具连接至不同的对话式人工智能框架。它支持多种主流人工智能框架，用户只需简单配置，就能调用远程或本地 MCP 服务器上的工具。

🚀 快速开始

MCPAdapt 让您轻松连接各种人工智能框架，下面为您介绍基本的使用步骤。

基本用法

from mcpadapt import MCPAdapt

# 初始化适配器
adapter = MCPAdapt()

# 注册工具
adapter.register_tool(tool_name, tool_function)

# 调用工具
result = adapter.call_tool(tool_name, parameters)

支持的框架

• Smolagents
• LangChain
• CrewAI
• Google GenAI

✨ 主要特性

1. 多框架支持：可轻松连接多种流行的人工智能框架。
2. 灵活配置：通过简单的参数配置，就能调用 MCP 服务器上的工具。
3. 扩展性强：便于添加新的框架和工具支持。

📦 安装指南

使用 pip 即可完成安装：

pip install mcpadapt

💻 使用示例

基础用法

from mcpadapt import MCPAdapt

# 初始化适配器
adapter = MCPAdapt()

# 注册工具
adapter.register_tool(tool_name, tool_function)

# 调用工具
result = adapter.call_tool(tool_name, parameters)

高级用法

远程 MCP 服务器

from mcpadapt import MCPAdapt

# 初始化适配器并连接到远程 MCP 服务器
adapter = MCPAdapt(remote_server="your-mcp-server-url")

# 定义一个简单的工具函数
def your_tool_function(parameters):
    # 处理参数并返回结果
    return {"result": "tool executed successfully"}

# 注册工具
adapter.register_tool("your_tool_name", your_tool_function)

# 调用工具
response = adapter.call_tool("your_tool_name", parameters={"key": "value"})

print(response)

本地 MCP 服务器

from mcpadapt import MCPAdapt, serve

# 初始化适配器并启动本地 MCP 服务器
adapter = MCPAdapt()
serve(adapter, port=8000)

# 定义一个简单的工具函数
def your_tool_function(parameters):
    # 处理参数并返回结果
    return {"result": "tool executed successfully"}

# 注册工具
adapter.register_tool("your_tool_name", your_tool_function)

📚 详细文档

贡献

如果您发现有任何问题或有改进的建议，请随时提交 Issue 或 Pull Request。

如何添加新的框架支持

1. 创建适配器类：在 src/mcpadapt/{name_of_your_framework}_adapter.py 中创建一个新的适配器类：

from mcpadapt.base_adapter import ToolAdapter
from typing import Callable, Any

class YourFrameworkAdapter(ToolAdapter):
    def adapt(
        self,
        func: Callable[[dict | None], mcp.types.CallToolResult],
        mcp_tool: mcp.types.Tool,
    ) -> YourFramework.Tool:
        # 实现如何将简单的函数和 MCP 工具（JSON Schema）转换为您的框架工具
        pass
    
    def async_adapt(
        self,
        afunc: Callable[[dict | None], Coroutine[Any, Any, mcp.types.CallToolResult]],
        mcp_tool: mcp.types.Tool,
    ) -> YourFramework.Tool:
        # 如果您的框架支持异步函数，使用 async_adapt
        pass

2. 测试和提交：实现完成后，请确保添加相应的测试用例，并提交到仓库以与社区共享。

项目 roadmap

• 已完成：

  • 初始框架，支持多种适配器创建。
  • 支持 Smolagents、LangChain、CrewAI 和 Google GenAI 等主流框架。
  • 支持远程 MCP 服务器和本地服务器的连接。

• 未来计划：

  • 增加对更多 AI 框架的支持（如 Pydantic - OpenAI）。
  • 改进文档，增加更多示例和教程。
  • 提升性能和稳定性。

贡献者

我们感谢每一位为该项目做出贡献的开发者和维护者：

核心维护者：

• @grll

贡献者：

• @murawakimitsuhiro
• @joejoe2
• @tisDDM
• @sysradium

感谢您对 MCPAdapt 的支持！

📄 许可证

本项目遵循 仓库许可证 相关规定。