MCP + LangGraph Agent

这是一个使用LangGraph驱动的代理的最小功能示例，其中工具是通过**MCP（模型上下文协议）**服务器实现的，而不是传统的LangChain工具。该示例基于官方LangGraph教程，并进行了调整以展示如何将MCP服务器作为工具进行集成。

🧠 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来管理代理状态和消息路由。
• 使用MCP服务器提供对工具的访问。
• 包含用于数学和天气的示例MCP服务器。
• 提供命令行界面与代理交互。

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <repository_url>
   

2. 使用Poetry安装依赖项：

   poetry install
   

使用方法

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
   

   这将启动交互模式下的代理。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

用户：(3 + 5) x 12的结果是多少？
助手：(3 + 5) × 12 的结果 = 96
用户：纽约的天气怎么样？
助手：纽约总是阳光明媚。

MCP服务器配置

MCP服务器在src/main.py中进行配置。您可以修改配置以添加或移除服务器，或者更改传输机制。

LLM配置

代理使用的LLM可以在src/common.py中更改。