MCP + LangGraph 代理

这是一个最小的、功能性的示例，展示了由 LangGraph 驱动的代理，其工具使用 MCP (模型上下文协议) 服务器实现，而不是传统的 LangChain 工具。它基于官方的 LangGraph 教程，并进行了调整，以演示如何集成 MCP 服务器作为工具。

🧠 使用此仓库作为骨架，快速构建您自己的带有 MCP 工具的 LangGraph 代理！

特性

flowchart TD
    __start__ --> chatbot
    chatbot -.-> tools
    chatbot -.-> __end__
    tools --> chatbot

• 集成 LangGraph 用于管理代理状态和消息路由。
• 使用 MCP 服务器来提供对工具的访问。
• 包含用于数学和天气的示例 MCP 服务器。
• 提供一个命令行界面，用于与代理交互。

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <repository_url>
   

2. 使用 Poetry 安装依赖项：

   poetry install
   

使用

1. 在 .env 文件中设置 Anthropic API 密钥。如果该文件不存在，您可能需要创建它。例如：

   ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
   

2. 启动 MCP 服务器：

   • 数学服务器：python src/mcp_servers/math_server.py
   • 天气服务器：python src/mcp_servers/weather_server.py

3. 运行代理：

   poetry run main
   

   这将在交互模式下启动代理。然后，您可以输入提示，代理将使用 MCP 服务器提供的工具进行响应。

示例

User: What's (3 + 5) x 12?
Assistant: The result of (3 + 5) × 12 = 96
User: What is the weather in New York?
Assistant: It's always sunny in New York.

MCP 服务器配置

MCP 服务器在 src/main.py 中配置。您可以修改配置以添加或删除服务器，或更改传输机制。

LLM 配置

代理使用的 LLM 可以在 src/common.py 中更改。