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MCP Server · 运维云端

Langchain MCP Agent Examples

该项目展示了如何构建使用外部工具服务器的LangChain代理,支持数学计算、数据库查询、天气获取和网络搜索等功能。

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

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作者 / 组织
Vidya-9791
提供方
Vidya-9791

工具数量

0

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0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

Langchain MCP Agent Examples 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;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

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 对应的运行时,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

带有MCP工具服务器的LangChain代理

此仓库包含两个示例,展示了如何构建使用MCP(模型-上下文协议)服务器上托管的外部工具的LangChain代理。

  • 单服务器一个连接到本地一个数学工具服务器的基本代理示例。
  • 多服务器一个更高级的示例是,智能体能够同时连接到多个独立的工具服务器(数学、Oracle数据库、天气和网页搜索)。

项目结构

.
├── MultiServer/
│   ├── Servers/
│   │   ├── DB.py
│   │   ├── Math.py
│   │   ├── Weather.py
│   │   └── Web.py
│   ├── Client.py
│   ├── config.py
│   └── requirements.txt
│
├── SingleServer/
│   ├── Server.py
│   ├── Client.py
│   ├── config.py
│   └── requirements.txt
│
└── README.md

先决条件

  • Python 3.10及以上版本
  • 一个Azure OpenAI账户和API凭据。
  • 一个OpenWeatherMap API密钥(用于MultiServer示例)。
  • 一个正在运行的Oracle数据库实例(用于MultiServer示例)。

⚙️ 配置

在运行任一示例之前,您必须创建一个 .env 在相应的项目目录中创建文件(SingleServer 或者 MultiServer)。

从下面的模板中复制相关变量,并填写您的凭据。

# Azure OpenAI Credentials
AZURE_OPENAI_MODEL="gpt-4o-2"
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="[https://your-endpoint.openai.azure.com/](https://your-endpoint.openai.azure.com/)"
AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key"

# OpenWeatherMap API Key (for MultiServer only)
OPENWEATHERMAP_API_KEY="your_openweathermap_api_key"

# Oracle DB Credentials (for MultiServer only)
DB_USER="your_oracle_user"
DB_PASSWORD="your_oracle_password"
DB_HOST="localhost"
DB_PORT="1521"
DB_SERVICE_NAME="your_oracle_service_name"

______________________________________________________________________

🚀 运行示例

1. 单服务器示例

这个示例运行了一个能够执行数学计算的简单代理。

A. 设置

cd SingleServer
pip install -r requirements.txt

B. 跑步

打开一个终端并运行客户端。它会自动在后台启动数学服务器。

python Client.py

2. 多服务器示例

这个示例运行了一个代理,该代理能够执行数学运算、查询数据库、获取天气信息以及搜索网络。

A. 设置

cd MultiServer
pip install -r requirements.txt

B. 跑

你需要先分别在各自的终端中启动三个SSE服务器。客户端将自动启动 stdio 数学服务器。

  • 1号航站楼(启动数据库服务器):
  python Servers/DB.py
  • 2号航站楼(启动天气服务器):
  python Servers/Weather.py
  • 3号航站楼(启动Web服务器):
  python Servers/Web.py
  • 4号航站楼(启动客户端):
  python Client.py

现在,您可以在第四个终端中与代理进行交互。

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本地部署代理工具多服务器集成外部API调用自动化任务

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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 暂时拿不到API Key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 Examples 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Langchain MCP Agent Examples 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Langchain MCP Agent Examples 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 Examples 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Langchain MCP Agent Examples 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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