MCP客户端框架

MCP Client

一个轻量级的 Python 框架，用于按照 Model Context Protocol (MCP) 调用本地或远程工具服务器，并与 LangGraph 的 ReAct Agent 深度集成。

📦 项目简介

MCP Client 通过 autoagentsai.client.MCPClient 把 MCP Server 映射成 LangChain/LangGraph 兼容工具，搭配 create_react_agent 即可在几行代码内跑通带工具的智能体推理循环。项目代码量 <100 行，适合作为理解 MCP 与 Agent Workflow 的最小实现。

✨ 主要特性

• 即插即用的 MCP 客户端：自动发现并加载多个 MCP Server，生成 LangChain Tool。
• 多传输层支持：内置 stdio 与 Streamable HTTP（MCP v2025‑03‑26）。
• 与 LangGraph ReAct Agent 无缝对接：示例中演示 GPT‑4o + 工具的完整闭环。
• 完全异步：基于 asyncio，高并发低延迟。
• 极简依赖：核心仅依赖 autoagentsai、langgraph 及 OpenAI/LangChain 生态。

🚀 快速开始

环境要求

• Python ≥ 3.9
• OpenAI API Key（如需 GPT‑4o/DALL·E）
• 可选：Google Serper API Key（示例搜索）

安装

pip install autoagentsai langgraph langchain_openai langchain_community google-serper

克隆仓库

git clone https://github.com/Jeffzzc/MCP_Client.git
cd MCP_Client

配置环境变量

在根目录创建 .env 并填入：

OPENAI_API_KEY=your_openai_key
SERPER_API_KEY=your_serper_key   # 可选

运行示例

本地数学工具 + 远程天气工具 + GPT‑4o ReAct Agent

python main.py

若要体验扩展示例（Serper + DALL·E）：

python test.py

🗂️ 目录结构

MCP_Client/
├─ autoagentsai/      # MCP Client 核心实现
├─ main.py            # 基础示例：MCP Client + ReAct Agent
├─ test.py            # 扩展示例：搜索 & 图像生成
├─ .env               # 环境变量模板
└─ LICENSE            # GPL‑3.0

🔧 依赖说明

🤝 贡献指南

• 在提交 PR 前请确保：

  1. 新增/修改代码已通过测试；
  2. 同步更新文档；
  3. Commit 信息清晰、原子。

• 项目采用 GitHub Flow 工作流。

📄 License

本项目基于 GNU GPL‑3.0 许可证发布，详见 LICENSE。

📚 参考资料

• MCP Specification 2025‑03‑26
• Streamable HTTP Transport
• LangGraph create_react_agent