Todo Example App

todo-example-app（示例待办事项应用）

一个教程示例，演示如何使用mcp-agent构建和部署一个MCP代理。这个简单的待办事项助手通过自然语言交互帮助您管理任务。

关于mcp-agent

mcp-agent 是一个简单且可组合的框架，用于使用模型上下文协议构建代理。

灵感： Anthropic宣布了两项针对AI应用开发者的基础性更新：

• 模型上下文协议 - 一个标准化接口，使任何软件都能通过MCP服务器被AI助手访问。
• 构建高效代理 - 一篇开创性的文章，介绍了构建生产级AI代理的简单、可组合模式。

mcp-agent将这两个基础组件融入到一个AI应用框架中：

• 它负责处理管理MCP服务器连接生命周期的繁琐事务，因此您无需亲自操心。
• 它实现了《构建高效代理》（Building Effective Agents）中描述的每一种模式，并且以一种可组合的方式实现，使您能够将这些模式串联起来使用。
• 奖金： 它实现了OpenAI的Swarm模式用于多智能体协同，但采用了一种与模型无关的方式。

总的来说，这是构建健壮代理应用程序最简单、最容易的方法。与MCP类似，这个项目目前仍处于早期开发阶段。

安装说明

先决条件：

• Python 3.10+
• 紫外线

1. 初始化一个新的UV项目：

uv init

1. 添加 mcp-agent 依赖：

uv add mcp-agent

1. 添加OpenAI依赖项：

uv add openai

1. 在（某处）配置您的OpenAI API密钥 mcp_agent.secrets.yaml

1. 登录到您的mcp-agent云账户

uv run mcp-agent login

使用方法

本地运行

uv run main.py

部署到云端

uv run mcp-agent deploy --no-auth

连接到聊天

ChatGPT

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示例网址： https://1m82g32x8nkoppinayx0k5ye12oar6vk.deployments.mcp-agent.com/sse

https://github.com/user-attachments/assets/cb50700c-5650-4f12-ac2e-2eabba5c8144（该链接翻译为中文描述仍为原链接形式，因为链接本身是网址，不直接翻译内容）

Claude Desktop（桌面版）

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示例网址： https://1m82g32x8nkoppinayx0k5ye12oar6vk.deployments.mcp-agent.com/sse