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MCP Server · 运维云端

Broken Langgraph MCP

该项目展示了一个修复LangGraph代理与MCP服务器交互问题的工具,包含错误处理和重试逻辑。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
LangGraph错误处理Python

快速开始

作者 / 组织
kusumita-dasgupta
提供方
kusumita-dasgupta
运行时
Python

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Broken Langgraph MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Broken LangGraph+MCP代理(演示)

此存储库演示了 破碎的 LangGraph代理通过stdio调用真正的MCP(模型上下文协议)服务器,以及 固定的 解决问题的版本。

概述

这个项目展示了构建与MCP服务器交互的LangGraph代理时的常见陷阱,以及如何修复它们。演示包括:

  • broken_agent.py:一个故意有缺陷的代理,有几个bug
  • agent_fixed.py:一个实现了正确的错误处理、重试逻辑和人在循环(HITL)审批门的更正版本
  • mcp_server.py:提供文件系统和数据库操作的模拟MCP服务器

这个项目展示了什么

破坏行为(in broken_agent.py)

  1. 无错误处理:工具错误导致整个代理运行崩溃
  2. 脆弱的输入解析:模糊的命令(例如。, update user:123 无字段/值)原因 IndexError 崩溃
  3. 无安全门:未经批准,立即执行破坏性操作(删除、更新)

固定行为(in agent_fixed.py)

  1. 优雅的错误处理:工具故障被捕获和处理,而不会崩溃
  2. 输入验证:模糊的命令提示澄清,而不是崩溃
  3. 人在循环(HITL):破坏性工具需要明确 APPROVE/DENY 确认
  4. 重试逻辑:失败的操作会触发恢复策略(例如,如果 read_file 失败,尝试 search_files 寻找替代方案)
  5. 更好的输出:清除错误消息和审计跟踪

MCP服务器工具

这 mcp_server.py 提供以下工具:

  • read_file(path):从模拟文件系统读取文件
  • search_files(query):按名称搜索文件
  • delete_file(path):删除文件(破坏性)
  • get_record(key):检索数据库记录
  • update_record(key, patch):更新数据库记录(破坏性)

设置

先决条件

  • Python 3.8+
  • macOS/zsh(或调整shell的命令)

安装

# Create virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

用法

运行破碎的代理

python3 broken_agent.py

尝试以下输入以查看错误:

  • read /configs/missing.yaml -未找到文件中的崩溃
  • update user:123 -因IndexError(缺少字段/值)而崩溃
  • delete /configs/app.yaml -未经询问即删除

运行固定代理

python3 agent_fixed.py

尝试相同的输入,看看它们是如何处理的:

  • read /configs/missing.yaml -优雅地处理错误并尝试恢复
  • update user:123 -要求澄清
  • delete /configs/app.yaml -执行前需要批准

示例会话(固定代理)

You> read /configs/missing.yaml
Agent> Recovered gracefully from a tool failure:
1) Tried read_file('/configs/missing.yaml') → File not found
2) Reflected and tried search_files('missing.yaml') → no matches
Outcome: I could not find an alternative file to read.
AUDIT: [{'tool': 'read_file', 'args': {'path': '/configs/missing.yaml'}, 'ok': False, 'error': 'File not found: /configs/missing.yaml'}, {'reflection': "read_file failed; trying search_files for 'missing.yaml'"}, {'tool': 'search_files', 'args': {'query': 'missing.yaml'}, 'ok': True, 'result': []}]

You> delete /configs/app.yaml
Agent> Approval required before running delete_file with args={'path': '/configs/app.yaml'}.
Type APPROVE or DENY.

You> APPROVE
Agent> OK: deleted
AUDIT: [{'tool': 'delete_file', 'args': {'path': '/configs/app.yaml'}, 'ok': True, 'result': 'deleted'}]

建筑

LangGraph状态图

固定代理使用具有以下节点的状态图:

  1. plan:分析用户输入并创建工具执行计划
  2. gate:检查计划的工具是否具有破坏性
  3. approval_router:基于审批状态的路线
  4. ask_approval:提示用户批准(结束运行,等待下一次输入)
  5. call_tool:执行MCP工具调用
  6. reflect_retry:实施故障恢复策略
  7. finalize:格式化最终输出

MCP集成

两个代理都通过stdio与MCP服务器通信:

  • 每次工具调用都会生成一个新的MCP服务器子流程
  • 使用 mcp.client.stdio 客户端库
  • 服务器通过FastMCP框架提供工具

主要学习内容

  1. 始终优雅地处理工具错误 -不要让例外情况让你的代理崩溃
  2. 验证用户输入 -解析前检查所需参数
  3. 实施审批门 -要求明确确认破坏性操作
  4. 添加重试逻辑 -当操作失败时,尝试其他策略
  5. 提供明确的反馈 -包括审计跟踪和有意义的错误消息

许可证

这是一个演示/教育项目。

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

LangGraphPython本地部署MCP服务器错误处理代理调试重试逻辑

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Broken Langgraph MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Broken Langgraph MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Broken Langgraph MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Broken Langgraph MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Broken Langgraph MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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