python3 -m venv .venv oder python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt .venv\Scripts\python.exe app.py

Lokales MCP + Groq + OpenAI Agents SDK

Dieses Unterrichtsbeispiel enthält:

• app.py: ein dauerhaft laufender lokaler Streamable-HTTP-MCP-Server mit mehreren Tools.

• mcp_groq_agent.ipynb: ein Agent, der diese Tools entdeckt und aufruft.

Einrichtung

Verwenden Sie Python 3.10 oder neuer. Öffnen Sie ein Terminal, wechseln Sie in diesen Projektordner, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie alles, was sowohl der Server als auch das Notebook benötigen (ersetzen Sie python3.11 bei Bedarf durch Ihren aktuellen Python-Befehl):

cd /Users/somenathmandal/Documents/transfer/grok-playground/MCP
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

Erstellen Sie .env aus dem Beispiel und tragen Sie Ihren Groq-API-Schlüssel ein:

cp .env.example .env

GROQ_API_KEY=replace_with_your_groq_key
GROQ_MODEL=openai/gpt-oss-20b

.env darf niemals committet oder geteilt werden; es wird durch .gitignore ausgeschlossen.

Related MCP server: Codex Harness MCP

MCP-Server starten

Starten Sie den MCP-Server in einem Terminal und lassen Sie ihn laufen:

source .venv/bin/activate
.venv/bin/python app.py

Der Streamable-HTTP-Endpunkt ist jetzt verfügbar unter:

http://127.0.0.1:8000/mcp

Lassen Sie das Terminal geöffnet. Drücken Sie Ctrl+C, wenn Sie den Server stoppen möchten.

Agent-Notebook ausführen

In einem zweiten Terminal:

cd /Users/somenathmandal/Documents/transfer/grok-playground/MCP
source .venv/bin/activate
jupyter lab mcp_groq_agent.ipynb

Wählen Sie den .venv-Python-Kernel, falls Jupyter danach fragt, und führen Sie dann die Zellen von oben nach unten aus. Das Notebook verbindet sich direkt mit http://127.0.0.1:8000/mcp; es startet oder importiert app.py nie. Der Groq-API-Schlüssel wird aus .env geladen und niemals im Notebook gespeichert.

Wie die Teile zusammenhängen

Notebook agent
    -> Groq OpenAI-compatible API (model reasoning and tool selection)
    -> http://127.0.0.1:8000/mcp (tool discovery and execution)
    -> app.py MCP tools

Der Server muss laufen, bevor Sie die MCP-Verbindungszellen ausführen. Wenn das Notebook einen Verbindungsfehler meldet, prüfen Sie zuerst, ob das Server-Terminal meldet, dass Uvicorn unter http://127.0.0.1:8000 läuft.

Das Notebook schützt außerdem vor veralteten Umgebungsvariablen für Zertifikatsdateien, die gelegentlich von Notebook-Launchern geerbt werden. Es entfernt eine Zertifikatsvariable nur dann, wenn der referenzierte Pfad nicht existiert; gültige benutzerdefinierte Zertifikatseinstellungen bleiben erhalten.

MCP