MCP Client Demo

这是一个基于LangChain和MCP (Model Control Protocol) 的智能客户端示例项目，展示了如何使用LangChain与多个MCP服务进行交互，实现智能对话和工具调用功能。

功能特点

• 支持多服务器MCP客户端配置
• 集成LangChain的ReAct Agent功能
• 提供工具列表和资源列表查询
• 包含天气查询和产品知识库访问示例
• 支持异步操作

安装配置

环境要求

• Python >= 3.12
• 依赖包：详见pyproject.toml

安装步骤

1. 克隆项目并安装依赖：

git clone <repository-url>
cd mcp-client
uv pip install .

2. 配置环境变量 创建.env文件，添加以下配置：

MODEL=<your-model-name>
BASE_URL=<your-base-url>
OPENAI_API_KEY=<your-api-key>

3. 配置MCP服务器 在config.json中配置MCP服务器信息：

{
  "mcpServers": {
    "SmartCustomerSupportMCP": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/SmartCustomerSupportMCP",
        "run",
        "mcp-smart-customer-support"
      ]
    },
    "weather": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

使用示例

1. 查看可用工具列表

await list_all_tools()

2. 查看可用资源列表

await list_all_resources()

3. 天气查询示例

await get_weather_example()

4. 读取产品知识库示例

await read_product_knowledge_example()

5. 使用Agent进行对话

response = await run_mcp_client("北京天气")
print(response)

主要组件

• MultiServerMCPClient: 多服务器MCP客户端类
• initialize_client(): 客户端初始化函数
• run_mcp_client(): ReAct Agent运行函数
• 各种工具和资源访问示例函数

注意事项

• 确保所有MCP服务器都已正确配置并运行
• 环境变量中的API密钥需要妥善保管
• 异步函数调用需要使用asyncio运行