使用 LangChain / Python 的 MCP 客户端

这个简单的模型上下文协议 (MCP)客户端演示了 LangChain ReAct Agent 对 MCP 服务器工具的使用。

它利用了langchain_mcp_tools中的实用函数convert_mcp_to_langchain_tools() 。
此函数处理指定的多个 MCP 服务器的并行初始化，并将它们可用的工具转换为与 LangChain 兼容的工具列表 ( List[BaseTool] )。

目前支持 Anthropic、OpenAI 和 Groq 的 LLM。

此 MCP 客户端的 TypeScript 版本可在此处获取

先决条件

• Python 3.11+

• [可选] 安装uv来运行基于 Python 包的 MCP 服务器

• [可选] npm 7+ ( 用于运行基于 Node.js 包的 MCP 服务器

• 根据需要从Anthropic 、 OpenAI和/或Groq获取 API 密钥

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设置

1. 安装依赖项：

   make install

2. 设置 API 密钥：

   cp .env.template .env

   • 根据需要更新.env 。

   • .gitignore配置为忽略.env以防止意外提交凭据。

3. 根据需要配置 LLM 和 MCP 服务器设置llm_mcp_config.json5 。

   • MCP 服务器的配置文件格式遵循与Claude for Desktop相同的结构，但有一点不同：键名mcpServers已更改为mcp_servers ，以遵循 JSON 配置文件中常用的 snake_case 约定。

   • 文件格式为JSON5 ，其中允许使用注释和尾随逗号。

   • 该格式进一步扩展，用相应环境变量的值替换${...}符号。

   • 将所有凭证和私人信息保存在.env文件中，并根据需要使用${...}符号引用它们。

用法

运行应用程序：

第一次运行需要一段时间。

以详细模式运行：

查看命令行选项：

在提示符下，您只需按 Enter 即可使用执行 MCP 服务器工具调用的示例查询。

可以在llm_mcp_config.json5中配置示例查询