交互式聊天应用

使用Groq推理进行的MCP演示

使用简单互动聊天应用 mcp-use 与Airbnb和DuckDuckGo的MCP服务器一起 langchain_groq 用于大型语言模型（LLM）的响应。包括对话记忆和命令行界面（CLI）循环。

要求

• Python 3.12+（或 Python 3.12及以上版本）
• uv （Python包管理器）
• Node.js 18+（此配置中已禁用 Playwright MCP；无需启用）
• 一个Groq API密钥

快速入门

1. 安装Python依赖项

uv sync

2. 创建环境文件

cp .env.example .env

设置 GROQ_API_KEY 在 .env。

3. 运行聊天应用

uv run app.py

MCP服务器配置

配置在 browser_mcp.json：

• airbnb 通过 @openbnb/mcp-server-airbnb
• duckduckgo-search 通过 duckduckgo-mcp-server

为避免 Node 版本兼容性错误，已移除 Playwright MCP。

文件

• app.py使用交互式循环 MCPAgent 带有记忆功能。
• browser_mcp.jsonMCP服务器配置。
• pyproject.tomlPython 项目元数据和依赖项。
• .env.example环境变量模板。

故障排除

• 如果MCP服务器无法启动，请清除npx缓存并重试：

rm -rf ~/.npm/_npx/*

• 确保 GROQ_API_KEY 在运行之前进行设置。

许可证

麻省理工学院（MIT）