AI导哈

AI代理工具集成协议

Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议，用于AI代理动态发现和使用外部工具，支持离线操作和自动工具发现。

  • by suranimayur
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 suranimayur/MCP-Demo-Complete-End-to-End-Guide

使用说明

MCP演示：完整的端到端指南

这个全面的演示展示了 模型上下文协议（MCP） 与LangGraph代理集成，演示AI代理如何通过标准化协议动态发现和使用外部工具。

🚀 快速开始

1.先测试您的设置

python test_client_simple.py

2.运行完整演示

# Terminal 1: Start MCP server
python mcp-demo/math_server.py

# Terminal 2: Run agent client
python mcp-demo/agent_client.py

📚 文档

✨ 特性

  • ✅ 不需要API密钥 -完全离线工作
  • ✅ 自动工具发现 -代理动态查找工具
  • ✅ 符合协议 -完全支持MCP规范
  • ✅ 综合测试 -包括完整的测试套件
  • ✅ 错误处理 -优雅的回退和清晰的信息

🏗️ 建筑

┌─────────────┐    stdio     ┌─────────────┐
│  Client     │ ←──────────→ │   Server    │
│ (Agent)     │    MCP       │ (Math Tool) │
└─────────────┘              └─────────────┘

🧪 测试

运行完整的测试套件：

python test_mcp_complete.py

📋 项目结构

MCP-Demo-Complete-End-to-End-Guide/
├── README.md                           # This file
├── MCP_COMPLETE_GUIDE.md              # Comprehensive documentation
├── MCP_FIXED_README.md                # Quick reference guide
├── pyproject.toml                     # Project configuration
├── mcp-demo/                          # Main demo directory
│   ├── math_server.py                # MCP server with math tools
│   ├── agent_client.py               # LangGraph agent with MCP
│   ├── requirements.txt              # Demo dependencies
│   └── README.md                     # Demo documentation
├── test_*.py                         # Test scripts
├── check_*.py                        # Verification scripts
└── .gitignore                       # Git ignore rules

🔧 依赖项

  • Python 3.13+
  • 微控制器1.19.0+
  • LangGraph 1.0.2+版本
  • LangChain MCP适配器0.1.11+

📖 你将学到什么

  • 如何创建公开工具的MCP服务器
  • 如何构建发现和使用MCP工具的LangGraph代理
  • 从服务器启动到代理工具调用的完整工作流程
  • 人工智能系统中MCP集成的最佳实践

🤝 贡献

欢迎投稿！请阅读 完整指南 详细说明。

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

快乐建筑！ 🚀

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