简介

该服务器便于调用Anthropic、OpenAI和Groq等提供商的AI模型，使用户能够无缝管理和配置大型语言模型的交互。

简介

该服务器便于调用Anthropic、OpenAI和Groq等提供商的AI模型，使用户能够无缝管理和配置大型语言模型的交互。

MCP 客户端使用 LangChain / Python

这个简单的 模型上下文协议 (MCP) 客户端展示了如何使用 LangChain ReAct Agent 的 MCP 服务器工具。

它利用了来自 langchain_mcp_tools 的实用函数 convert_mcp_to_langchain_tools()。
该函数处理指定多个 MCP 服务器的并行初始化，并将其可用工具转换为 LangChain 兼容工具列表 (List[BaseTool])。

目前支持 Anthropic、OpenAI 和 Groq 的 LLMs。

这个 MCP 客户端的 TypeScript 版本可以在这里找到：here

前提条件

• Python 3.11+
• [可选] 安装 uv (uvx) 以运行基于 Python 包的 MCP 服务器
• [可选] 安装 npm 7+ (npx) 以运行基于 Node.js 包的 MCP 服务器
• 根据需要从 Anthropic、OpenAI 和/或 Groq 获取 API 密钥

设置

1. 安装依赖项：

   make install
   

2. 配置 API 密钥：

   cp .env.template .env
   

   • 按需更新 .env。
   • .gitignore 已配置为忽略 .env，以防止凭据意外提交。

3. 按需配置 LLM 和 MCP 服务器设置 llm_mcp_config.json5。

   • 配置文件格式 对于 MCP 服务器遵循与 Claude for Desktop 相同的结构，只有一个区别：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。
   • 文件格式是 JSON5，允许注释和尾随逗号。
   • 该格式进一步扩展以替换 ${...} 符号，用相应的环境变量值代替。
   • 将所有凭证和个人信息保留在 .env 文件中，并根据需要使用 ${...} 符号引用它们。

使用

运行应用程序：

make start

首次运行可能需要一些时间。

以详细模式运行：

make start-v

查看命令行选项：

make start-h

在提示符下，您可以简单地按 Enter 键来使用示例查询，这些查询会调用 MCP 服务器工具。

示例查询可以在 llm_mcp_config.json5 中配置

来源

• 来源：github
• 链接：https://github.com/hideya/mcp-client-langchain-py