本地客户端运行器

MCP代理--本地客户端运行器

演示使用MCP工具和本地模型的LangChain代理的小型项目。

先决条件

• 已安装Python 3.11+
• Git（仓库已克隆）
• 如果您使用Ollama:Ollama已安装，并且至少有一个型号已拔出
• 如果您的工具配置需要，可以使用MCP工具进程（例如mathserver或HTTP MCP端点）

快速步骤——推荐（从项目根开始）

1. 打开终端并（可选）停止会话的conda base自动激活：

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   conda deactivate
   

2. 创建或激活项目virtualenv（.venv）

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   cd /Users/sareev/Documents/Learning/mcpAgent
   
   # If .venv doesn't exist (create fresh venv with pip)
   python3 -m venv .venv --upgrade-deps
   
   # Activate the venv
   source .venv/bin/activate
   

3. 确保pip可用（如果需要）

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   python -m ensurepip --default-pip
   python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
   

4. 安装依赖项

   • 选项A：直接安装
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     python -m pip install langchain langchain-mcp-adapters langchain-groq groq langgraph python-dotenv
     

   • 选项B：（如果您更喜欢需求文件）创建 requirements.txt 并运行：
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     python -m pip install -r requirements.txt
     

5. 配置环境变量

   • 创建一个 .env 文件（此仓库忽略 .env)并根据需要添加密钥：
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     # Example for Groq
     GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
     

   • 如果您计划使用Ollama而不是Groq，请启动Ollama守护进程：
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     # ensure ollama is installed, then:
     ollama pull <model-name>
     ollama serve
     

6. 确保您的配置所依赖的任何MCP工具服务器或子流程工具都在运行（例如mathserver或位于 http://localhost:8000/mcp).

运行客户端

• 使用Groq支持的客户端（client.py）：

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  source .venv/bin/activate
  python client.py
  

• 使用Ollama支持的客户端（clientollama.py）：

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  source .venv/bin/activate
  python clientollama.py
  

故障排除

• 如果 ModuleNotFoundError: No module named 'langchain' 出现时，请确保您激活了与安装软件包相同的venv（检查 which python).
• 如果 python -m pip 在比赛中失踪了 python -m ensurepip --default-pip 或者用以下命令重新创建venv python3 -m venv .venv --upgrade-deps.
• 如果您在stdio MCP工具中看到JSON/流错误，请无缓冲地运行子流程工具（例如使用 python -u ...)并使服务器能够适应空白行。
• 关于分支保护、git配置或提交用户管理，请参阅GitHub文档（此处不再重复）。

许可证/注意事项

• 此README是一个最低限度的运行指南。根据您的设置调整模型名称、端点和环境变量。