久久中文字幕日韩精品,大陆一级毛片免费视频观看i,91福利在线视频

圖片來源：https://github.com/modelcontextprotocol/servers

消除自定義集成AI Agent 在獲取數(shù)據(jù)時面臨一個挑戰(zhàn)，換句話說，就是如何將 AI Agent 或基于 LLM 的應(yīng)用集成到外部數(shù)據(jù)源中。為了實現(xiàn)無縫集成，已經(jīng)有許多嘗試，例如利用 GUI、Web 瀏覽器和 Web 搜索等方式。這些方法各有優(yōu)劣。

MCP 的潛力

MCP 有潛力成為一個通用接口，可以將其視為 AI 領(lǐng)域的虛擬/軟件版 USB-C。它能夠在 LLM/AI Agent 與外部資源之間實現(xiàn)無縫、安全且可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)交換。MCP 采用客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，其中 MCP 主機(jī)（AI 應(yīng)用）與 MCP 服務(wù)器（數(shù)據(jù)/工具提供方）進(jìn)行通信。開發(fā)者可以使用 MCP 構(gòu)建可復(fù)用、模塊化的連接器，并利用針對主流平臺的預(yù)構(gòu)建服務(wù)器，從而打造一個由社區(qū)驅(qū)動的生態(tài)系統(tǒng)。MCP 的開源特性鼓勵創(chuàng)新，允許開發(fā)者擴(kuò)展其功能，同時通過精細(xì)化權(quán)限控制等特性確保安全性。最終，MCP 旨在將 AI Agent 從孤立的聊天機(jī)器人轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆渖舷挛母兄芰Α⒖苫ゲ僮髑疑疃燃捎跀?shù)字環(huán)境的系統(tǒng)。

逐步指南

Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）是一個開源協(xié)議，用于將 LLM 連接到上下文、工具和提示詞。它支持越來越多的服務(wù)器（server），可以用于連接各種工具或數(shù)據(jù)源。在本指南中，我們將演示如何將 MCP 服務(wù)器連接到 LangGraph agents，并使用 MCP 工具……如果你和我一樣，那么無論原型多么簡單，能夠讓它運(yùn)行起來都會帶來極大的清晰感和理解力——至少在我的思維方式里是這樣的。

開始之前

請打開終端應(yīng)用（Terminal）。下面是在 MacBook 上找到它的位置：

在終端窗口中，創(chuàng)建兩個選項卡；我們將在一個選項卡中運(yùn)行服務(wù)器，在另一個選項卡中運(yùn)行客戶端。

創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝依賴

推薦的最佳實踐是在虛擬環(huán)境中安裝和運(yùn)行代碼。使用以下命令創(chuàng)建名為 MCP_Demo 的虛擬環(huán)境：

python3 -m venv MCP_Demo

然后運(yùn)行以下命令激活（進(jìn)入）虛擬環(huán)境：

source MCP_Demo/bin/activate

激活后，你會看到命令行提示符更新為 (MCP_Demo)，表示已進(jìn)入該虛擬環(huán)境。

安裝必要的依賴按順序運(yùn)行以下命令安裝所需的 Python 包：

pip install langchain-mcp-adapters
pip install langchain-mcp-adapters
export OPENAI_API_KEY=

請將

替換為你的 OpenAI API Key。

創(chuàng)建并運(yùn)行 MCP 服務(wù)器

創(chuàng)建 Python 服務(wù)器文件在終端中運(yùn)行以下命令創(chuàng)建一個文本文件：

vim server.py

粘貼以下 Python 代碼

# math_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Math")
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b
@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers"""
    return a * b
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

保存并關(guān)閉文件在

vim

中，按

ESC

，輸入

:wq

并回車。

運(yùn)行 MCP 服務(wù)器使用以下命令啟動服務(wù)器：

python3 math_server.py

運(yùn)行后，終端不會有明顯的輸出，界面會如下所示：

創(chuàng)建并運(yùn)行 MCP 客戶端

在一個終端標(biāo)簽頁運(yùn)行 MCP 服務(wù)器的同時，打開另一個終端標(biāo)簽頁，按照以下步驟操作：

創(chuàng)建客戶端文件在新的終端標(biāo)簽頁中，運(yùn)行以下命令創(chuàng)建

client.py

文件：

vim client.py

粘貼以下 Python 代碼

# 創(chuàng)建與 stdio 連接的服務(wù)器參數(shù)
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
import asyncio
# 使用 GPT-4o 作為 LLM 模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 設(shè)置服務(wù)器參數(shù)
server_params = StdioServerParameters(
    command="python",
    # 請確保更新為 math_server.py 文件的完整絕對路徑
    args=["math_server.py"],
)
# 定義異步任務(wù)運(yùn)行 agent
async def run_agent():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            # 初始化連接
            await session.initialize()
            # 加載工具
            tools = await load_mcp_tools(session)
            # 創(chuàng)建并運(yùn)行 agent
            agent = create_react_agent(model, tools)
            agent_response = await agent.ainvoke({"messages": "what's (3 + 5) x 12?"})
            return agent_response
# 運(yùn)行異步函數(shù)
if __name__ == "__main__":
    result = asyncio.run(run_agent())
    print(result)

運(yùn)行 MCP 客戶端在終端中執(zhí)行以下命令運(yùn)行客戶端：

python3 client.py

觀察運(yùn)行結(jié)果客戶端會運(yùn)行一次，并輸出類似如下的結(jié)果：

{
    "messages": [
        {
            "content": "what's (3 + 5) x 12?",
            "id": "87a8b6b6-9add-4da7-aea5-1b197c0fc0f5"
        },
        {
            "tool_calls": [
                {
                    "id": "call_1eyRzR7WpKzhMXG4ZFQAJtUD",
                    "function": {
                        "arguments": "{"a": 3, "b": 5}",
                        "name": "add"
                    },
                    "type": "function"
                },
                {
                    "id": "call_q82CX807NC3T6nHMrhoHT46E",
                    "function": {
                        "arguments": "{"a": 8, "b": 12}",
                        "name": "multiply"
                    },
                    "type": "function"
                }
            ]
        },
        {
            "content": "The result of \(3 + 5\) \times 12\ is 96."
        }
    ]
}