使用说明
MCP AI代理演示
一个全面的人工智能代理框架,使用模型上下文协议(MCP),具有多个专用服务器和LangChain集成。
🚀 特性
- 多服务器MCP架构:连接到多个专用MCP服务器
- 基于LangChain的人工智能代理:使用Groq Qwen模型的智能代理
- 数学运算服务器:基本算术运算
- 气象信息服务器:基于位置的天气数据
- web界面:基于FastAPI的web服务器,便于交互
- CLI接口:用于快速操作的命令行工具
- 增强的错误处理:强大的错误管理和日志记录
- 配置管理:基于环境的配置
📋 先决条件
- Python 3.13+
- Groq API 密钥
- 天气数据的互联网连接
🛠️ 安装
- 克隆存储库:
git clone <your-repo-url>
cd mcp-ai-agent-demo
- 安装依赖项:
pip install -e .
- 设置环境变量:
cp .env.example .env
# Edit .env and add your GROQ_API_KEY
🎯 用法
1.基本客户端使用
python client.py
2.Web界面
python web_interface.py
然后访问 http://localhost:8000
3.CLI工具
python cli_tool.py --help
python cli_tool.py math "What is 15 * 23?"
python cli_tool.py weather "New York"
4.独立服务器
# Math server
python mathserver.py
# Weather server
python weatherserver.py
🏗️ 建筑
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Web Interface │ │ CLI Tool │ │ Client.py │
└─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘
│ │ │
└──────────────────────┼──────────────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ MultiServerMCPClient │
└─────────────┬─────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ │
┌───────▼──────┐ ┌─────────▼─────────┐
│ Math Server │ │ Weather Server │
│ (stdio) │ │ (http) │
└──────────────┘ └───────────────────┘
🔧 配置
创建一个 .env 文件包含:
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
WEATHER_API_KEY=your_weather_api_key_here # Optional
📁 项目结构
mcp-ai-agent-demo/
├── client.py # Main client with AI agent
├── web_interface.py # FastAPI web server
├── cli_tool.py # Command-line interface
├── mathserver.py # Math operations MCP server
├── weatherserver.py # Weather data MCP server
├── config.py # Configuration management
├── utils.py # Utility functions
├── pyproject.toml # Project dependencies
└── README.md # This file
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 进行更改
- 如果适用,添加测试
- 提交拉取请求
📄 许可证
MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件
🙏 致谢
- AI框架的LangChain
- 语言模型的Groq
- 协议规范的MCP