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MCP Server · 运维云端

Langchain MCP Agent

一个展示LangChain与MCP服务器集成的概念验证项目,支持同时连接多个MCP服务器进行算术和统计操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
LangChainPython云端部署

快速开始

作者 / 组织
Nandha1993
提供方
Nandha1993
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Langchain MCP Agent 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 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

uv run python statistics.py

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 0 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

POC-LANGCHAIN

演示LangChain与MCP(模型上下文协议)服务器集成的概念证明。

特性

  • 算术服务器:提供算术运算(加、减、乘、除、幂、平方、立方)的MCP服务器
  • 统计服务器:提供统计功能的MCP服务器
  • 多服务器客户端:可以同时连接到多个MCP服务器的LangChain代理

先决条件

安装

  1. 安装 uv 如果你还没有:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd POC-LANGCHAIN
  1. 安装依赖项:
   uv sync
  1. 创建一个 .env 使用您的OpenAI API密钥文件:
   echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key-here" > .env

用法

启动统计服务器

在一个终端中,启动统计MCP服务器:

uv run python statistics.py

服务器将在上运行 http://localhost:8000.

运行客户端

在另一个终端中,运行客户端:

uv run python client.py

客户将:

  1. 连接到算术服务器(通过stdio)
  2. 连接到统计服务器(通过HTTP)
  3. 使用两台服务器上的工具创建LangChain代理
  4. 使用可用工具处理查询

项目结构

  • ArithmethicServer.py -带stdio传输的算术MCP服务器
  • statistics.py -具有流式http传输的统计MCP服务器
  • client.py -连接到多个MCP服务器的LangChain客户端
  • pyproject.toml -项目依赖关系和配置
  • libraries.txt -所需库列表

依赖项

  • langchain -核心LangChain库
  • langchain-openai -LangChain的OpenAI集成
  • langchain-mcp-adapters -LangChain的MCP服务器适配器
  • langgraph -用于代理编排的LangGraph
  • mcp -模型上下文协议库

许可证

\[在此处添加您的许可证\]

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

LangChainPython本地部署MCP服务器算术运算统计分析多服务器连接

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 0 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

Langchain MCP Agent 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python statistics.py,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。

Langchain MCP Agent 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。

Langchain MCP Agent 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。

Langchain MCP Agent 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。

Langchain MCP Agent 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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