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MCP LangChain集成工具

该项目展示了MCP（模型控制协议）服务器与LangChain的集成，支持单服务器和多服务器配置，用于处理数学和天气查询。

  • by KoKocik1
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 kokocik1/mcp_langchain

使用说明

MCP LangChain项目

该项目演示了MCP（模型控制协议）服务器与LangChain的集成，具有简单和多服务器配置的特点。

先决条件

  • Python 3.8或更高版本
  • 紫外线 包管理器

安装

  1. 克隆存储库：
git clone <your-repository-url>
cd mcp-langchain
  1. 使用uv创建和激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
# or
.venv\Scripts\activate  # On Windows
  1. 使用uv安装依赖项：
uv pip install -r requirements.txt

项目结构

  • simple_mcp.py：演示单个MCP服务器与LangChain的集成
  • multiple_mcp.py：演示如何同时使用多个MCP服务器
  • servers/：包含MCP服务器实现
    • weather_server.py：天气信息服务器
    • math_server.py：数学运算服务器

运行服务器

天气服务器

要单独运行天气服务器，请执行以下操作：

uv run servers/weather_server.py

数学服务器

要单独运行数学服务器，请执行以下操作：

uv run servers/math_server.py

使用示例

简单的MCP示例

这 simple_mcp.py 演示了与单个MCP服务器的基本集成。它

  • 连接到数学服务器
  • 使用LangChain创建代理
  • 处理数学查询

运行它：

uv run simple_mcp.py

多MCP示例

这 multiple_mcp.py 展示了如何同时使用多个MCP服务器。它

  • 连接到数学和天气服务器
  • 创建一个可以处理数学和天气相关查询的代理
  • 演示多服务器通信

运行它：

uv run multiple_mcp.py

环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件，其中包含：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

备注

  • 在运行示例之前，确保设置了所有必需的环境变量
  • 默认情况下，气象服务器在端口8000上运行
  • 数学服务器使用stdio传输
  • 这两个示例都使用GPT-4来处理查询

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