模型上下文协议实现

Ejemplos MCP - Model Context Protocol

Ejemplos de implementación de MCP con LangChain para Kiwi GPT.

📋 Prerequisitos

# Instalar dependencias
pip install langchain-mcp-adapters
pip install gradio langchain langchain-openai langchain-core mcp python-dotenv

# Configurar API Key de OpenAI
export OPENAI_API_KEY="tu-api-key-aqui"
# O crear archivo .env en la raíz del proyecto

🗂️ Estructura

mcp_examples/
├── orchestrators.py        # Código común: clases, herramientas, schemas
├── README.md
├── local/                  # Punto 1: Todo local (sin MCP)
│   └── orchestrator_local_gradio.py
├── stdio_tools/            # Punto 2: Herramientas en servidor MCP (stdio)
│   ├── tools_server.py
│   └── orchestrator_mcp_client.py
├── http_tools/             # Punto 2: Herramientas en servidor MCP (HTTP)
│   ├── tools_server_http.py
│   └── orchestrator_mcp_client_http.py
└── stdio_full/             # Punto 3: Todo en servidor MCP (stdio)
    ├── orchestrator_server.py
    └── simple_client.py

🚀 Cómo ejecutar

1. Local (todo en un proceso, sin MCP)

cd /home/mar_anta_ruz/kiwi_gpt_service/mcp_examples/local
python orchestrator_local_gradio.py

• URL: http://localhost:7860
• Descripción: Orquestador y herramientas en el mismo proceso
• Sin MCP: Usa LangChain directamente

2. Herramientas en servidor MCP local (stdio)

cd /home/mar_anta_ruz/kiwi_gpt_service/mcp_examples/stdio_tools
python orchestrator_mcp_client.py

• URL: http://localhost:7861
• Descripción: Orquestador en cliente, herramientas en servidor MCP
• Comunicación: stdio (subproceso automático)
• El servidor tools_server.py se lanza automáticamente

3. Herramientas en servidor MCP HTTP (remoto)

cd /home/mar_anta_ruz/kiwi_gpt_service/mcp_examples/http_tools

# Terminal 1 - Servidor MCP HTTP
python tools_server_http.py
# Escucha en http://0.0.0.0:8000/sse

# Terminal 2 - Cliente con Gradio (en otra terminal)
python orchestrator_mcp_client_http.py
# Interfaz en http://localhost:7863

• URL Cliente: http://localhost:7863
• URL Servidor: http://localhost:8000/sse
• Descripción: Servidor MCP accesible por HTTP (puede estar en otra máquina)
• Ventajas: Múltiples clientes, servidor remoto, escalable

4. Todo en servidor MCP (stdio)

cd /home/mar_anta_ruz/kiwi_gpt_service/mcp_examples/stdio_full
python simple_client.py

• URL: http://localhost:7862
• Descripción: Cliente simple, todo el orquestador en servidor MCP
• Comunicación: stdio (subproceso automático)
• El servidor orchestrator_server.py se lanza automáticamente

Qué hace cada uno

📝 Archivo común: orchestrators.py

Contiene código compartido:

• Descripciones de herramientas: JSON con metadata
• Schemas Pydantic: Validación de argumentos
• Herramientas: sumar, multiplicar, getUserInfo, getWeather
• Clases:
  • LocalOrchestrator - Para local/ (sin MCP)
  • MCPOrchestrator - Para stdio_tools/ (cliente MCP stdio)
  • MCPOrchestratorHTTP - Para http_tools/ (cliente MCP HTTP)
  • SimpleMCPClient - Para stdio_full/ (cliente simple)

⚠️ Nota: stdio_tools/orchestrator_mcp_client.py tiene su propia clase MCPOrchestratorStdio para evitar problemas de rutas.

🔧 Herramientas disponibles

Todas las implementaciones exponen las mismas herramientas:

🐛 Troubleshooting

Error: "Connection errored out"

• Causa: El servidor MCP no se puede iniciar o no responde
• Solución: Verifica que tools_server.py o orchestrator_server.py existen en el directorio correcto

Error: "ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_mcp_adapters'"

pip install langchain-mcp-adapters

La interfaz no carga

• Verifica que el puerto no esté ocupado:
  复制

  ss -tuln | grep PUERTO  # donde PUERTO es 7860, 7861, 7862, o 7863
  

• Intenta cambiar el puerto en el código

El servidor HTTP no conecta

• Asegúrate de ejecutar primero tools_server_http.py antes del cliente
• Verifica que el puerto 8000 esté libre
• Verifica la URL en el cliente: http://localhost:8000/sse

📚 Más información

• MCP Documentation
• LangChain MCP Adapters
• FastMCP