Enables configuration through environment variables in a .env file, used for storing API keys and other settings
Integrates with LangChain through MCP adapters, allowing AI models to use the MCP server's tools
Supports creation of ReAct agents using LangGraph to orchestrate tool use with the MCP server's capabilities
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MCP Guideshow me how to add a new tool to my MCP server"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
MCP (Model Context Protocol) Guide
Что такое MCP?
Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол для подключения AI-моделей к внешним данным и инструментам. MCP позволяет создавать серверы, которые предоставляют инструменты (tools) для AI-моделей, расширяя их возможности.
Основные концепции:
MCP Server — сервер, который предоставляет инструменты и данные
MCP Client — клиент, который подключается к серверам и использует их инструменты
Tools — функции, которые может вызывать AI-модель (например, поиск в интернете, работа с файлами, API вызовы)
Related MCP server: MCP Server
Как работает MCP?
Сервер регистрирует инструменты и запускается
Клиент подключается к серверу и получает список доступных инструментов
AI-модель использует инструменты через клиента для выполнения задач
Результаты возвращаются модели для дальнейшей обработки
Архитектура проекта
MCP_guide/
├── mcp_server.py # MCP сервер с инструментами
├── main.py # Клиент и агент
├── model.py # Модель Groq
├── settings.py # Настройки
├── requirements.txt # Зависимости
└── README.md # Этот файлУстановка и запуск
1. Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt2. Настройка переменных окружения
Создайте файл .env в корне проекта:
GROQ_API=your_groq_api_key_here
MODEL_NAME=llama3-8b-8192
MCP_SERVER_URL=http://127.0.0.1:8000
TAVILY_API=your_tavily_api_key_here3. Получение API ключей
Groq API: Зарегистрируйтесь на groq.com
Tavily API: Зарегистрируйтесь на tavily.com
4. Запуск проекта
Для начала запускаем сервер mcp_server.py
python mcp_server.py Либо
fastmcp run mcp_server.pyЗатем сам код
python main.pyДоступные инструменты
В данном проекте реализованы следующие инструменты:
1. tavily_search
Описание: Поиск информации в интернете
Параметры:
query(строка)Пример: Поиск новостей, информации о технологиях
2. add
Описание: Сложение двух чисел
Параметры:
a(int),b(int)Пример:
add(5, 3)→8
3. reverse
Описание: Переворачивание текста
Параметры:
text(строка)Пример:
reverse("hello")→"olleh"
4. greet
Описание: Создание приветствия
Параметры:
name(строка)Пример:
greet("Анна")→"Привет, Анна!"
Транспорты MCP
stdio (рекомендуется)
Простой и надежный
Работает через стандартный ввод/вывод
Подходит для локальной разработки
streamable-http
Работает через HTTP с Server-Sent Events
Требует правильных заголовков
Подходит для веб-приложений
Примеры использования
Базовый пример
import asyncio
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
async def main():
# Подключение к MCP серверу
client = MultiServerMCPClient({
"demo": {
"command": "python",
"args": ["mcp_server.py"],
"transport": "stdio",
}
})
# Получение инструментов
tools = await client.get_tools()
print(f"Доступно инструментов: {len(tools)}")
asyncio.run(main())Использование с LangGraph
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
# Создание агента с MCP инструментами
agent = create_react_agent(
tools=tools,
model=llm
)
# Вызов агента
result = agent.invoke({
"messages": [{"role": "user", "content": "Сложи 5 и 3"}]
})Устранение неполадок
Ошибка "Not Acceptable: Client must accept text/event-stream"
Причина: Неправильная конфигурация HTTP транспорта
Решение: Используйте stdio транспорт или добавьте правильные заголовки
Ошибка "Expected dict, got string"
Причина: Неправильный формат входных данных для агента
Решение: Передавайте данные в формате
{"messages": [...]}
Ошибка подключения к серверу
Причина: Сервер не запущен или неправильный URL
Решение: Убедитесь, что сервер запущен и URL корректный
Расширение функциональности
Добавление нового инструмента
Добавьте функцию в
mcp_server.py:
@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
"""Умножить два числа."""
return a * bПерезапустите сервер
Подключение к внешним API
@mcp.tool()
def weather(city: str) -> str:
"""Получить погоду для города."""
# Ваш код для API вызова
return f"Погода в {city}: солнечно"Полезные ссылки
Лицензия
MIT License
This server cannot be installed
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.