多服务器聊天机器人

MCP多服务器聊天机器人

MCP多服务器聊天机器人 是一个生成式人工智能项目，展示了如何将单个代理连接到多个代理 MCP（模型上下文协议）服务器.

它使用：

• LangChain MCP适配器 -连接到多个MCP服务器。
• LangGraph重构代理 -让模型决定何时使用工具，何时响应。
• 希腊 LLM -用于快速推理和对话。
• FastMCP -快速构建自定义MCP服务器(math 和 weather).

该项目演示了MCP如何将不同的服务（数学运算、天气信息等）统一到 一个聊天机器人.

特性

• 连接到 同时使用多个MCP服务器.
• 数学MCP服务器（stdio） → 加、减、乘数字。
• 气象MCP服务器（HTTP） → 获取简单的天气响应。
• 用途 Groq的Qwen3-32B型号 （通过 langchain-groq).
• LangGraph ReAct代理 → 选择自动调用哪个MCP工具。

设置为 uv

1. 初始化项目

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   uv init mcp-multi
   cd mcp-multi
   

2. 创建并激活虚拟环境

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   uv venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装依赖项

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   uv add langchain-groq
   uv add langchain-mcp-adapters
   uv add langgraph
   uv add python-dotenv
   uv add mcp
   

4. 创建一个 .env 文件 使用Groq API密钥：

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   GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
   

每个文件的说明

1. mathserver.py （stdio MCP服务器）

• 实现三个工具： add, subtract, multiply.
• 用途 stdio 传输-通过标准输入/输出流进行通信。
• 适用于简单的本地工具服务器。

运行方式：

uv run python mathserver.py

2. weather.py （HTTP MCP服务器）

• 实现单个工具： get_weather(city).
• 用途 streamable-http 传输-作为HTTP服务器运行。
• 适用于通过API公开的服务。

运行方式：

uv run python weather.py

3. client.py （多服务器客户端）

• 用途 MultiServerMCPClient 要连接到两台服务器，请执行以下操作：

  • math （stdio）
  • weather （http）

• 从两台服务器动态加载所有工具。

• 将它们包裹成 LangGraph ReAct代理 随着 希腊 LLM.

• 代理人决定是否：

  • 使用LLM直接回答。
  • 调用其中一个MCP工具(add, get_weather等等）。

运行方式：

uv run python client.py

示例运行

1. 启动服务器 在单独的终端中：

uv run python mathserver.py

uv run python weather.py

2. 运行客户端:

uv run python client.py

3. 输出:

运作原理

1. MCP服务器

   • mathserver.py 公开数学函数。
   • weather.py 公开天气API。

2. MCP客户端

   • client.py 使用同时连接到两个服务器 MultiServerMCPClient.
   • 收集可用工具(add, subtract, get_weather等等）。

3. 重新代理

   • 用途 希腊 LLM (qwen3-32b)就像大脑一样。

   • 应用 重演模式:

     • 原因-决定调用哪个工具。
     • 动作-调用MCP工具。
     • 观察-将工具输出纳入上下文。
     • 响应-向用户提供最终答案。

4. 运输

   • stdio -简单、轻量级的通信（由数学服务器使用）。
   • http -类似API的通信（由气象服务器使用）。