模型上下文协议代理AI工具

glee-mcp-agentic-ai

1. 终端>紫外线初始化

2. 创建虚拟环境：终端>uv venv

3. activate：用source.venv/bin/activate激活

4. 添加库：uv add“mcp[cli]”-我们将使用名为“FastApi”的特定库

5. 请参考此github了解更多mcp设置-https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

6. 文档字符串更重要，因为LLM会根据文档字符串值来理解

7. 如何运行MCP：

8. 复制

    MCP Inspector
   

9. 复制

       uv run mcp dev server/weather.py
   

10. 复制

        ERROR    npx not found. Please ensure Node.js and npm are properly installed and added   cli.py:296
            to your system PATH. You may need to restart your terminal after installation.
    

11. 安装Node.js和npm brew安装节点

12. 安装Homebrew，如果macbook中没有安装/没有brew：

13. 复制

    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
    Password : macbook password
    

14. 将Homebrew添加到PATH中（对M1/M2/M3 Mac至关重要） （echo；echo'eval“$（/opt/homebrew/bin/brew shellnv）”'）>>/Users/mahathi/.zshrc eval“$（/opt/homebrew/bin/brew shellnv）”

15. 安装Node.js和npm brew安装节点

16. 验证安装 节点-v npm-v 参见：v25.2.1

17. 重新启动终端

18. 如何运行MCP： MCP检查员 uv运行mcp开发服务器/weather.py

19. 需要安装以下软件包： @模型上下文协议/inspector@0.18.0 可以继续吗？（y）y

---

16. MCP检查器：uv运行MCP-dev-server/weather.py
17. Claude App:uv运行mcp安装服务器/weather.py
18. 我们可以直接与命令行集成吗 对于这种方法，我们使用客户端
19. 需要client.py与mcp服务器集成并进行LLM集成
20. 我们只需要一个库：MCP-USE-https://github.com/mcp-use/mcp-use MCP USE：将任何LLM连接到任何MCP服务器并构建具有工具访问权限的自定义代理的开源方式，而无需使用闭源或应用程序客户端
21. 终端：>紫外线添加mcp使用
22. 终端：>uv添加lanchain_groq（因为我们使用的是groq LLM）
23. termanal：>紫外线添加nest_asyncio