告别复杂代码!Python轻松实现你的第一个AI Agent

从上一篇文章中,学完之后已经可以通过创建agent来跟大模型对话,并且在创建agent的时候,发现是可以指定tools的。那么今天来学习一下怎么创建tools。这里会要用到mcp协议。让我们先来看一下MCP是什么?

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 是由Anthropic于2024年11月推出的开放标准协议,旨在统一大语言模型(LLM)与外部数据源、工具之间的通信方式。

MCP支持两种传输模式:

  • STDIO:本地进程间通信,适用于同一设备

  • HTTP + SSE:远程通信,支持跨网络访问

后面推出了Streamable HTTP用来替代传统HTTP+SSE,更灵活高效。

接下来推荐几个mcp servers的地址:

https://www.mcpworld.com/

https://mcp.so/

https://mcpservers.org/

接下来看看通过python是怎么创建一个mcp的工具:

import asynciofrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
def get_zhipu_web_search_mcp_tools():    client = MultiServerMCPClient(        {            "search": {                "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search/sse?Authorization=2a2760c8282d48a9a5d46952a801f906.S8rgYPM5tP9yszZB",                "transport": "sse",            }        }    )    tools = asyncio.run(client.get_tools())    return tools    #接下来在创建agent的时候就可以指定使用tools了model = get_default_model()
agent = create_agent(    model=model,    tools=get_zhipu_web_search_mcp_tools(),    system_prompt="You are a helpful assistant")

配合UI页面调用的话效果如下:在与AI对话的时候,会自动的帮我们去调用工具进行搜索。 

上面案例中是用到了质谱的一个搜索的mcp服务,mcp的链接需要用到一个api调用的apikey ,邀请注册链接:https://www.bigmodel.cn/claude-code?ic=AJSDDSZE8X

更多的mcp工具也可以从上面的几个网站上去搜索进行使用,关于在langchain里面用mcp tools,也可以参考官网的一些文档:

https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/mcp#use-mcp-tools

Logo

小龙虾开发者社区是 CSDN 旗下专注 OpenClaw 生态的官方阵地,聚焦技能开发、插件实践与部署教程,为开发者提供可直接落地的方案、工具与交流平台,助力高效构建与落地 AI 应用

更多推荐