🧠 Model Context Protocol (MCP)

好的，这是使用 Langchain MCP Adapters 和 Ollama 实现 MCP 的演示： **标题：使用 Langchain MCP Adapters 和 Ollama 实现 MCP 的演示** **简介：** 本演示展示了如何使用 Langchain MCP Adapters 和 Ollama 来实现 MCP（多通道处理）。MCP 是一种技术，它允许您使用多个通道（例如，文本、图像、音频）来处理数据。这可以提高准确性和效率。 **先决条件：** * 已安装 Python 3.7 或更高版本 * 已安装 Langchain * 已安装 Ollama * 已安装 Langchain MCP Adapters **安装：** ```bash pip install langchain pip install ollama pip install langchain-mcp-adapters ``` **代码：** ```python from langchain_mcp_adapters import MultiChannelProcessor from langchain.llms import Ollama from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # 1. 定义你的通道。 # 在这个例子中，我们将使用两个通道：文本和图像。 channels = [ { "name": "text", "type": "text", }, { "name": "image", "type": "image", }, ] # 2. 创建一个多通道处理器。 mcp = MultiChannelProcessor(channels=channels) # 3. 定义你的提示模板。 # 这个提示模板将用于处理文本通道。 text_prompt_template = """ 你是一个有用的助手。 请回答以下问题： {question} """ text_prompt = PromptTemplate( input_variables=["question"], template=text_prompt_template, ) # 4. 定义你的语言模型。 # 在这个例子中，我们将使用 Ollama。 llm = Ollama(model="llama2") # 5. 创建一个 LLM 链。 text_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=text_prompt) # 6. 将 LLM 链添加到多通道处理器。 mcp.add_channel("text", text_chain) # 7. 定义一个函数来处理图像通道。 def image_processor(image_path): """ 这个函数将处理图像通道。 Args: image_path: 图像的路径。 Returns: 图像的描述。 """ # 在这里，你可以使用任何图像处理库来处理图像。 # 在这个例子中，我们将使用 PIL 库。 from PIL import Image import pytesseract # 打开图像。 image = Image.open(image_path) # 使用 pytesseract 来提取图像中的文本。 text = pytesseract.image_to_string(image) # 返回图像的描述。 return text # 8. 将图像处理器添加到多通道处理器。 mcp.add_channel("image", image_processor) # 9. 创建一个输入。 input_data = { "text": { "question": "什么是 Langchain？", }, "image": { "image_path": "image.png", }, } # 10. 处理输入。 output = mcp.process(input_data) # 11. 打印输出。 print(output) ``` **解释：** 1. **定义通道：** 首先，我们定义了两个通道：文本和图像。每个通道都有一个名称和一个类型。 2. **创建多通道处理器：** 接下来，我们创建了一个多通道处理器。多通道处理器负责处理来自不同通道的数据。 3. **定义提示模板：** 我们定义了一个提示模板，用于处理文本通道。提示模板是一个字符串，它包含一个或多个占位符。占位符将被输入数据替换。 4. **定义语言模型：** 我们定义了一个语言模型。语言模型是一个可以生成文本的模型。在这个例子中，我们使用 Ollama。 5. **创建 LLM 链：** 我们创建了一个 LLM 链。LLM 链是一个将提示模板和语言模型连接在一起的链。 6. **将 LLM 链添加到多通道处理器：** 我们将 LLM 链添加到多通道处理器。这告诉多通道处理器使用 LLM 链来处理文本通道。 7. **定义图像处理器：** 我们定义了一个图像处理器。图像处理器是一个可以处理图像的函数。 8. **将图像处理器添加到多通道处理器：** 我们将图像处理器添加到多通道处理器。这告诉多通道处理器使用图像处理器来处理图像通道。 9. **创建输入：** 我们创建了一个输入。输入是一个字典，它包含每个通道的数据。 10. **处理输入：** 我们处理输入。多通道处理器将使用 LLM 链和图像处理器来处理输入数据。 11. **打印输出：** 我们打印输出。输出是一个字典，它包含每个通道的处理结果。 **结论：** 本演示展示了如何使用 Langchain MCP Adapters 和 Ollama 来实现 MCP。MCP 是一种强大的技术，它可以提高准确性和效率。 **注意：** * 您需要将 `image.png` 替换为实际的图像文件。 * 您需要根据您的需要修改提示模板和图像处理器。 * 您可以使用任何语言模型来代替 Ollama。 希望这个演示对您有所帮助！