MCP Langgraph

🚀 MCP + LangGraph 代理

这是一个最小化且可运行的、由 LangGraph 驱动的代理 示例。在这个示例中，工具是通过 MCP（模型上下文协议）服务器 实现的，而非传统的 LangChain 工具。它基于官方 LangGraph 教程 构建，并经过修改，用于展示如何将 MCP 服务器作为工具使用。

🧠 你可以将此仓库作为 骨架，快速构建包含 MCP 工具的自定义 LangGraph 代理！

🚀 快速开始

这是一个可运行的代理示例，你可以按照以下步骤快速体验其功能：

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone <repository_url>
   

2. 使用 Poetry 安装依赖项：

   poetry install
   

配置与运行

1. 在 .env 文件中设置 Anthropic API 密钥。若文件不存在，则需创建该文件。示例如下：

   ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
   

2. 启动 MCP 服务器：
   • 数学服务器：python src/mcp_servers/math_server.py
   • 天气预报服务器：python src/mcp_servers/weather_server.py
3. 运行代理：

   poetry run main
   

   运行上述命令后，将启动代理的交互模式。你可以输入提示词与代理进行互动，代理会借助 MCP 服务器提供的工具进行响应。

✨ 主要特性

flowchart TD
    __start__ --> chatbot
    chatbot -.-> tools
    chatbot -.-> __end__
    tools --> chatbot

• 集成 LangGraph：借助 LangGraph 管理代理状态和消息路由。
• 使用 MCP 服务器：通过 MCP 服务器提供工具访问。
• 示例服务器：包含数学和天气预报的示例 MCP 服务器。
• 命令行界面：提供命令行界面，方便与代理进行交互。

💻 使用示例

基础用法

用户：(3 + 5) × 12 的结果是多少？
助手：(3 + 5) × 12 = 96
用户：纽约的天气如何？
助手：纽约总是晴朗。

🔧 技术细节

MCP 服务器配置

MCP 服务器在 src/main.py 中进行配置。你可以对配置进行修改，以添加或删除服务器，或者更改传输机制。

LLM 配置

代理所使用的 LLM 可在 src/common.py 中进行更改。