Mcpserver MCP Langgraph Client

MCP代理项目

该项目演示了如何使用模型上下文协议（MCP）服务器与LangChain和LangGraph创建一个可以执行数学运算和获取天气信息的AI代理。

特性

• 🧮 数学运算：使用MCP工具对数字进行加法和乘法运算
• 🌤️ 天气信息：获取任何位置的天气数据
• 🤖 反应代理：使用LangGraph的ReAct模式进行推理和行动
• 🔗 多个传输：支持stdio和HTTP（streamable_HTTP）传输

建筑

该项目包括：

• 数学服务器 (mathserver.py)：带加法/乘法工具的MCP服务器（stdio传输）
• 天气服务器 (weather.py)：带天气工具的MCP服务器（HTTP传输）
• 客户端 (client.py)：连接到两个服务器并使用其工具的代理

先决条件

• Python 3.11+
• Groq API密钥

安装

1. 克隆存储库：

git clone 
cd mcpproj

1. 创建虚拟环境：

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate  # On Windows

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

或使用紫外线：

uv add -r requirements.txt

1. 创建一个 .env 使用Groq API密钥提交：

GROQ_API_KEY=your_api_key_here

用法

使用HTTP传输运行（天气服务器）

1. 启动天气服务器 （在一个终端中）：

python weather.py

这将启动服务器 http://127.0.0.1:8000

1. 运行客户端 （在另一个终端中）：

python client.py

运作原理

1. 数学服务器（stdio）：客户端在需要时自动启动
2. 天气服务器（HTTP）：必须在端口8000上单独运行
3. 客户端:

- 连接到两台服务器 - 加载可用工具 - 使用Groq的法学硕士创建ReAct代理 - 使用工具处理用户查询

示例输出

Loaded environment variables.
Connecting to servers...
Set GROQ_API_KEY environment variable.
Getting tools from servers...
Retrieved 3 tools:
  - add
  - multiply
  - get_weather
Created ReAct agent with Groq model and MCP tools.

=== Math Question ===
Answer: The result of 12 * 8 plus 5 is 101.

=== Weather Question ===
Answer: The weather in Paris is Sunny.

项目结构

mcpproj/
├── client.py           # Main agent client
├── mathserver.py       # Math MCP server (stdio)
├── weather.py          # Weather MCP server (HTTP)
├── requirements.txt    # Python dependencies
├── .env               # Environment variables (not in git)
├── .gitignore         # Git ignore file
└── README.md          # This file

使用的技术

• LangChain：构建LLM应用程序的框架
• LangGraph：用于创建ReAct代理
• MCP（模型上下文协议）：用于工具集成
• FastMCP：MCP服务器实现
• Groq：快速LLM推理
• langchain mcp适配器：将MCP工具连接到LangChain

运输

stdio运输

• 使用人：Math Server
• 由客户端自动启动
• 通过stdin/stdout进行通信

streamable_http传输

• 使用人：天气服务器
• 必须单独启动
• 基于HTTP的服务器发送事件（SSE）
• 默认端口：8000

故障排除

气象服务器未连接：

• 确保天气服务器在端口8000上运行
• 检查端口8000是否已在使用中： netstat -ano | findstr :8000
• 如果需要，使用端口8000终止任何进程

模型错误：

• 确保您的Groq API密钥有效
• 检查型号是否 llama-3.1-8b-instant 可用的

导入错误：

• 确保安装了所有依赖项： pip install -r requirements.txt

代理试图使用不存在的工具：

• 系统提示限制了工具的使用，但有些型号可能仍然会产生幻觉
• 尝试使用其他模型或使提示更明确

许可证

麻省理工学院