Glee MCP Agentic AI

glee-mcp-agentic-ai

1. 终端>紫外线初始化

1. 创建虚拟环境：终端>uv venv

1. activate：用source.venv/bin/activate激活

1. 添加库：uv add“mcp\[cli\]”-我们将使用名为“FastApi”的特定库

1. 请参考此github了解更多mcp设置-https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

1. 文档字符串更重要，因为LLM会根据文档字符串值来理解

1. 如何运行MCP：

1. ```

MCP Inspector

1. ```
       uv run mcp dev server/weather.py

1. ```

ERROR npx not found. Please ensure Node.js and npm are properly installed and added cli.py:296 to your system PATH. You may need to restart your terminal after installation.

1. 安装Node.js和npm
   brew安装节点

1. 安装Homebrew，如果macbook中没有安装/没有brew：

1. ```
   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
   Password : macbook password

1. 将Homebrew添加到PATH中（对M1/M2/M3 Mac至关重要）

（echo；echo'eval“$（/opt/homebrew/bin/brew shellnv）”'）>>/Users/mahathi/.zshrc eval“$（/opt/homebrew/bin/brew shellnv）”

1. 安装Node.js和npm

brew安装节点

1. 验证安装

节点-v npm-v 参见：v25.2.1

1. 重新启动终端

1. 如何运行MCP：

MCP检查员 uv运行mcp开发服务器/weather.py

1. 需要安装以下软件包：

@模型上下文协议/inspector@0.18.0 可以继续吗？（y）y

______________________________________________________________________

1. MCP检查器：uv运行MCP-dev-server/weather.py
2. Claude App:uv运行mcp安装服务器/weather.py
3. 我们可以直接与命令行集成吗

对于这种方法，我们使用客户端

1. 需要client.py与mcp服务器集成并进行LLM集成
2. 我们只需要一个库：MCP-USE-https://github.com/mcp-use/mcp-use

MCP USE：将任何LLM连接到任何MCP服务器并构建具有工具访问权限的自定义代理的开源方式，而无需使用闭源或应用程序客户端

1. 终端：>紫外线添加mcp使用
2. 终端：>uv添加lanchain_groq（因为我们使用的是groq LLM）
3. termanal：>紫外线添加nest_asyncio