Демонстрация Multi-Server Model Context Protocol (MCP)

Полная демонстрация создания и интеграции нескольких серверов Model Context Protocol (MCP) с агентом LangGraph ReAct на базе Groq и данными OpenWeatherMap в реальном времени.

Этот проект показывает, как LLM-агент может динамически обнаруживать и использовать инструменты на разных MCP-серверах и транспортных протоколах (stdio и streamable-http) в едином рабочем процессе.

🏗️ Архитектура

flowchart LR
    subgraph Agent["LangGraph ReAct Agent (client.py)"]
        ChatGroq["LLM: Groq (Qwen / ChatGroq)"]
        MultiMCP["MultiServerMCPClient"]
    end

    subgraph MathServer["Math MCP Server (mathserver.py)"]
        MathTools["Tools: add, sub, mul, div"]
    end

    subgraph WeatherServer["Weather MCP Server (weatherserver.py)"]
        WeatherTools["Tool: get_weather (OpenWeatherMap API)"]
    end

    MultiMCP -- "stdio transport (subprocess)" --> MathServer
    MultiMCP -- "streamable-http (http://127.0.0.1:8000/mcp)" --> WeatherServer

Компоненты

1. Math MCP Server (mathserver.py):

   • Создан с помощью FastMCP.

   • Работает через транспорт stdio.

   • Предоставляет арифметические инструменты: add, sub, mul, div.

   • Автоматически запускается как фоновый подпроцесс MCP-клиентом.

2. Weather MCP Server (weatherserver.py):

   • Создан с помощью FastMCP, работающего через транспорт streamable-http по адресу http://127.0.0.1:8000/mcp.

   • Использует httpx для получения актуальных метеорологических данных из OpenWeatherMap API.

   • Предоставляет инструмент get_weather (возвращает температуру, описание погоды, ощущаемую температуру и влажность).

3. Клиент-оркестратор (client.py):

   • Подключается к обоим MCP-серверам одновременно с помощью MultiServerMCPClient из langchain-mcp-adapters.

   • Собирает инструменты и управляет агентом LangGraph ReAct, используя быстрый LLM-инференс Groq (ChatGroq).

Related MCP server: AIE8-MCP Server

📁 Структура проекта

Mcp_demo/
├── client.py           # ReAct Agent & Multi-Server MCP client orchestrator
├── mathserver.py       # FastMCP server running on stdio transport
├── weatherserver.py    # FastMCP server with OpenWeatherMap API on HTTP transport
├── requirements.txt    # Python package dependencies
├── pyproject.toml      # Project configuration & metadata
├── .env.example        # Environment variables template
├── .gitignore          # Git ignore rules (protects .env and caches)
└── README.md           # Project documentation

🚀 Начало работы

1. Предварительные требования

• Python 3.10+

• Ключ API Groq

• Ключ API OpenWeatherMap (бесплатный тариф)

2. Установка

Клонируйте репозиторий и установите зависимости:

git clone https://github.com/sreeshanthkprakash-stack/MCP-Server.git
cd MCP-Server

# Create and activate virtual environment
python -m venv .venv
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

3. Настройка окружения

Создайте файл .env в корневом каталоге (или скопируйте из .env.example):

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
OPENWEATHER_API_KEY=your_openweather_api_key_here

🧪 Запуск приложения

Шаг 1: Запустите Weather MCP Server

Поскольку сервер погоды работает через HTTP, сначала запустите его в терминале:

python weatherserver.py

Сервер погоды начнёт прослушивание по адресу http://127.0.0.1:8000/mcp.

Шаг 2: Запустите клиент-агент

Откройте второе окно терминала (убедитесь, что ваше виртуальное окружение активно) и выполните:

python client.py

Пример ожидаемого вывода

math_response The result of the expression ((15*20)+200)/4 is 125.
weather_response Weather in Hyderabad: haze, temperature 29.5°C (feels like 32.1°C), humidity 65%

📦 Зависимости

• mcp: Официальный SDK Model Context Protocol (FastMCP)

• langchain-mcp-adapters: Подключает LangChain к MCP-серверам

• langgraph: Среда выполнения оркестрации агентов на основе графов

• langchain-groq: Высокоскоростной LLM-инференс с Groq

• httpx: Асинхронный HTTP-клиент для запросов к API погоды

• python-dotenv: Безопасная загрузка переменных окружения

📄 Лицензия

Этот проект является открытым и доступен по лицензии MIT.