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MCP服务器集成工具

一个用于创建简单MCP服务器并与LangChain代理集成的工具，适用于AI开发与模型部署场景。

  • by jspoelstra
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 jspoelstra/mcd-demo

使用说明

mcd演示

测试简单MCP服务器的创建并与LangChain代理集成

先决条件

创建虚拟环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

安装依赖项

pip install -r requirements.txt

设置环境变量

设置以下环境变量。从部署模型的Azure AI Foundry获取值：

export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your_azure_openai_api_key>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your_azure_openai_endpoint>

您可以选择设置以下环境变量来配置MCP服务器：

export MCP_MATH_URI=http://<server-uri>:5001/sse

备注：您还可以在 .env 项目根目录中的文件。

运行代理

启动MCP服务器

在启动代理之前，您必须启动所有三个MCP服务器。每台服务器都在一个单独的端口上监听。您可以在单独的终端中启动它们，也可以在后台运行它们。要在后台运行，请执行以下操作：

python weather_server.py &
python math_server.py &
python telemetry_server.py &

或者，您可以在Docker容器中运行数学服务器。为此，首先构建Docker镜像：

make build

然后，运行容器：

make run-local

如果你想将Docker镜像推送到注册表，请使用以下命令标记并推送它：

make login
make push

启动代理

python agent.py

杀死MCP服务器

pkill -9 -f weather_server.py
pkill -9 -f math_server.py
pkill -9 -f telemetry_server.py

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