多工具代理服务

Groq驱动的多工具MCP代理演示

此存储库演示了如何将小型MCP服务器与Groq托管的 语言模型，构建一个可以调用多个工具的简单代理。项目 包括两个示例服务器和一个客户端，该客户端通过 ReAct风格的代理。

目标

目标是展示在Groq硬件上运行的语言模型如何调用 通过MCP公开的自定义工具。客户端连接到多个MCP服务器， 取回他们的工具，并将其传递给Groq支持的代理。然后代理人 根据需要调用这些工具来回答用户问题。

这里的“Groq”是指与 from langchain_groq import ChatGroqGroq是一个针对快速运行大型语言模型而优化的服务和硬件平台 langchain-groq 该包允许您访问Groq托管的模型。代码将模型设置为 qwen-qwq-32b 并使用环境变量 GROQ_API_KEY 用于身份验证。

方法

1. 运行小型MCP服务器(mathserver.py 和 weather.py)这暴露了工具。
2. 启动一个通过以下方式连接到这些服务器的客户端 MultiServerMCPClient.
3. 使用Groq支持的语言模型创建一个ReAct代理，在回答问题时调用这些工具。

这使您可以将自定义工具功能与高性能Groq模型相结合，以构建多工具代理。

组件

数学服务器

• 文件： mathserver.py
• 通过stdio上的MCP公开加法和乘法函数。

天气服务器

• 文件： weather.py
• 提供 get_weather 通过HTTP上的MCP工具（默认为 http://127.0.0.1:8000/mcp).

客户端

• 文件： client.py
• 用途 MultiServerMCPClient 连接到两台服务器。
• 加载工具并创建ReAct代理 create_react_agent.
• 代理人使用 ChatGroq 与模型 qwen-qwq-32b.
• 需要a GROQ_API_KEY 用于身份验证的环境变量。
• 演示如何调用数学和天气工具并打印结果。
• 因此，客户端脚本是MCP收集多个工具并将其暴露给Groq支持的代理的地方，使代理能够调用数学和天气函数。

用法

1. 安装中列出的依赖项 requirements.txt 或 pyproject.toml.
2. 启动数学服务器：
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   python mathserver.py
   

3. 启动气象服务器（默认情况下，它监听端口8000）：
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   python weather.py
   

4. 设置 GROQ_API_KEY 带有Groq API令牌的环境变量并运行 客户：
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   export GROQ_API_KEY=your_key_here
   python client.py
   

客户端将加载可用工具，创建代理，并演示一些 涉及数学和天气的示例问题。

许可证

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