MCP代理（Firecrawl MCP+LangGraph）
此代理使用托管的Firecrawl MCP（SSE）获取web内容，并使用LLM（OpenAI）将其总结为5个简洁的要点。
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这带来了什么
- Firecrawl MCP集成（模型上下文协议）通过
langchain-mcp-adapters - 基于LangGraph的代理流（fetch→ 总结）
- OpenAI LLM集成(
gpt-4o-mini默认情况下） - CLI自由运行（环境驱动），可选
BLOG_URL以（权力）否决 - 终端清洁、最小输出：
- 废弃内容（截断预览） - 最终5个小册子摘要
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建筑
- MCP（SSE）：
FIRECRAWL_MCP_URL指向https://mcp.firecrawl.dev//v2/sse - 适配器：
langchain-mcp-adapters创建MCP会话并加载firecrawl_scrape工具 - 代理：LangGraph
StateGraph与单一process总结内容的节点 - LLM:OpenAI聊天完成(
gpt-4o-mini，温度0.2）
数据流：
- 使用MCP获取（为了异步简单起见，在图外）
firecrawl_scrape工具（markdown优先解析）。 - 将原始文本传递到LangGraph中
process节点。 - 总结出5个要点。
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需求
- Python 3.10+
- 无需Node.js（使用托管MCP URL）
- 您必须提供的API密钥：
- Firecrawl API密钥（嵌入在托管的MCP URL中） - OpenAI API密钥
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设置
- 安装依赖项
pip install -r requirements.txt- 配置环境（.env示例）
OPENAI_API_KEY=
FIRECRAWL_API_KEY=
FIRECRAWL_MCP_URL=https://mcp.firecrawl.dev//v2/sse
BLOG_URL=https://huggingface.co/blog/agents笔记：
- 这些是.env文件的内容。请定义您自己的API键，如果您希望更改它，请在此处将博客页面定义为变量。
OPENAI_API_KEY=\ FIRECRAWL_API_KEY=\ FIRECRAWL_MCP-URL=https://mcp.firecrawl.dev/\/v2/sse BLOG_URL=https://huggingface.co/blog/agents
- 如果你改变
BLOG_URL，更喜欢可公开访问的页面（无登录/reg墙）以获得最佳效果。
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跑
默认运行（使用 BLOG_URL 如果提供，否则为安全默认值 main.py):
python main.py可选（PowerShell）使用特定URL运行：
$env:BLOG_URL="https://openai.com/index/content-partnership-with-financial-times/"
python Bilal_Enes_Soylemez_MCP_Agent_Python_Code.py输出格式：
- 抓取内容的截断预览
- 最后一节：
==== LangGraph RESULT ====
- bullet 1
- bullet 2
- bullet 3
- bullet 4
- bullet 5______________________________________________________________________
基准重点（涵盖）
- “删除一个人工智能博客，获取有关内容的信息。”
- 我们通过MCP获取文章并总结要点。
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文件命名和交付成果
- 代码：
main.py（代理人进入和流动） - 要求：
requirements.txt - 文档：
README.md
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已知限制
- 某些页面（例如，有规则墙或高度动态的页面）可能会返回有限的降价；代理使用稳健的markdown优先解析，并在需要时回退到JSON截断。
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扩展代理
- 添加a
fetch节点，将抓取移动到图中并将流扩展到fetch → parse → summarize. - 添加第二个
process用于结构化提取（例如标题/作者/时间戳）以生成JSON输出的节点。
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支持
如果有任何东西无法运行：
- 验证
OPENAI_API_KEY和FIRECRAWL_MCP_URL. - 尝试使用不同的公共博客URL（例如。，
https://huggingface.co/blog/agents). - 确保你的Python≥3.10并且安装了依赖项。