Agent MCP

🚀 MCP 服务器与客户端项目

本项目围绕 MCP（模型上下文协议）展开，构建了本地的 MCP 服务器与客户端，为模型调用和信息搜索提供了便捷的解决方案。通过结合 Google SerpAPI 进行搜索，以及对调用接口的调整和后处理流程的优化，使得项目在多种模型上都能稳定运行。

🚀 快速开始

MCP 服务器

参考 Antropic 的 模型上下文协议文档 编写本地 Web 搜索 MCP 服务器，使用 Google SerpAPI 作为搜索 API。

MCP 客户端

本地 MCP 客户端，实现调用本地部署的 MCP 服务器和调用外部平台 Smithery 提供的公开 MCP 服务器服务，Smithery 平台。参考 Antropic MCP Client Quick Start 修改调用接口（原文使用 Anthropic API）为 OpenAI 的接口并调整后处理流程，增加一些 Json 验证。测试使用 Qwen2.5 系列模型和 DeepSeek-V3 效果都比较稳定。

💻 使用示例

基础用法

以下是 2025.4.22 更新中 custom_agents 文件夹规划 + Researcher Agent 模仿深度研究功能，使用 MCP 服务器的代码示例：

async with MCPServerStdio(
    params={"command": "python", "args": [LOCAL_SERVER_PATH]}
) as server:
    # 列出工具
    tools = await server.list_tools()
    print(f"连接到服务器的工具：{tools}")
    # 规划代理
    planning_agent = PlanningAgent(
        name="规划代理",
        model=model,
        handoffs=[
            ResearchAgent(
                name="研究代理",
                model=model,
                mcp_servers=[server],
            )
        ],
    )
    # 运行
    result_stream = Runner.run_streamed(
        starting_agent=planning_agent,
        input="2025 年 AI 的主要焦点是什么？给我一些趋势学术论文的关键点和 2025 年新技术的概述",
        max_turns=15,
    )
    async for event in result_stream.stream_events():
        if event.type == "agent_updated_stream_event":
            print(f"代理更新：{event.new_agent.name}")
        elif event.type == "run_item_stream_event":
            if isinstance(event.item, ToolCallItem):
                print(f"调用工具：{event.item.raw_item.name}，参数：{event.item.raw_item.arguments}")
                await asyncio.sleep(0.05)
            elif isinstance(event.item, ToolCallOutputItem):
                text = json.loads(event.item.output)["text"]
                print(f"工具调用输出：{text[:100]} ...")
                await asyncio.sleep(0.05)
            elif isinstance(event.item, MessageOutputItem):
                text = ItemHelpers.text_message_output(event.item)
                if text:
                    print(f"运行步骤：{text}")
                    await asyncio.sleep(0.05)
        elif event.type == "raw_response_event":
            try:
                if event.data.delta:
                    continue
            except Exception as e:
                print(f"事件数据：{event.data}")

更新记录

2025.4.22

• custom_agents 文件夹规划 + Researcher Agent 模仿深度研究功能，使用 MCP 服务器