🤖 使用AutoGen的MCP服务器示例

此仓库提供了一个使用模型上下文协议（MCP）在AutoGen框架中集成工具与AI代理的实际演示。

展示的关键特性：

• 双MCP集成： 展示如何连接一个AutoGen代理到：
  • 使用标准输入输出（Stdio）传输的本地工具服务器（math_server.py）。
  • 使用服务器发送事件（SSE）传输的远程工具服务器（Apify的RAG Web浏览器Actor）。
• 本地工具示例： 通过math_server.py运行的简单计算器（add，multiply）。
• 远程工具示例： 利用Apify的RAG Web浏览器Actor，通过其MCP服务器进行网络搜索和内容检索。
• AutoGen代理： 配置为利用两套工具来回答用户查询的AssistantAgent。

目标： 展示MCP在使AI代理能够通过标准化通信协议（Stdio和SSE）访问各种工具（无论是本地托管还是远程托管）方面的灵活性。

场景： 示例代理回答两个不同的问题：

1. 一个数学问题（(3 + 5) x 12?），预期使用本地的math_server.py。
2. 请求最近的新闻（"总结伊朗和美国谈判的最新消息..."），预期使用远程的Apify网络浏览工具。

📚 使用的库和框架

• AutoGen：AI代理框架（autogen_agentchat，autogen_core，autogen_ext）
• MCP：用于工具集成的模型上下文协议
• Python-dotenv：用于环境变量管理
• OpenAI API：用于大语言模型能力
• Apify API：用于网络浏览能力

🛠️ 环境设置

仔细遵循以下步骤设置您的环境：

1. 先决条件：

   • 确保已安装Python 3.12。
   • 如果尚未安装，请安装uv：

     pip install uv
     

2. 导航至项目目录：

   cd mcp_autogen_sse_stdio
   

3. 创建并激活虚拟环境：

   # 使用uv创建虚拟环境
   uv venv --python  3.12
   
   # 激活虚拟环境
   source .venv/bin/activate  # 在macOS/Linux上
   # 或者
   .\.venv\Scripts\activate  # 在Windows上
   

4. 安装依赖项：

   # 安装项目依赖项
   uv pip install -e .
   

   故障排除提示：如果您遇到任何MCP CLI安装问题，可以手动安装它：

   uv add "mcp[cli]"
   

5. 配置环境变量：

   • 在mcp_autogen_sse_stdio目录下创建一个.env文件。
   • 添加您的API密钥：

     OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
     APIFY_API_KEY=your_apify_api_key_here
     

   • 从Apify MCP服务器页面获取您的Apify API密钥。

🚀 运行项目

1. 确保您位于父目录（项目目录之上一级）：

   cd ..
   

2. 使用uv运行主脚本：

   uv run mcp_autogen_sse_stdio/main.py
   

这将运行演示，该演示：

1. 使用Apify工具总结伊朗-美国谈判的新闻。
2. 解决一个简单的数学问题：(3 + 5) x 12，使用本地数学工具。

🔌 理解MCP（模型上下文协议）

MCP是一种标准化AI模型与工具之间通信的协议。此示例展示了两种使用MCP的方式：

1. 本地工具（StdioServerParams）

• 使用标准输入输出进行通信
• 工具在您的机器上本地运行
• 示例：我们的math_server.py提供简单的数学运算

2. 远程工具（SseServerParams）

• 使用服务器发送事件（SSE）进行通信
• 工具在远程服务器上运行（如Apify）
• 示例：通过Apify的rag-web-browser提供的网络浏览能力

📝 代码解析

我们的main.py演示了：

1. 环境设置：

   • 加载API密钥并验证它们

2. 工具配置：

   • 使用StdioServerParams设置本地数学工具
   • 使用SseServerParams连接到Apify的web浏览器（API来自https://apify.com/apify/actors-mcp-server）

3. 代理创建：

   • 创建一个带有两套工具的AutoGen助手
   • 使用GPT-4作为基础模型

4. 任务执行：

   • 运行两个演示任务，展示两种工具的操作
   • 网络浏览以总结新闻
   • 数学计算解决算术问题

🔄 通信流程

用户 → AutoGen代理 → MCP工具 → 结果 → 用户

此示例展示了如何轻松地将不同类型的工具集成到一个使用MCP的代理中！