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CrewAI MCP Adapter

CrewAI MCP Adapter

github.com/dshivendra框架与 SDK1465 周前更新

关于 CrewAI MCP Adapter

Python 库扩展 CrewAI 的适配器生态系统,提供 MCP 集成支持和自定义 Agent 与工具开发的综合工具。包含类型安全的实现、JSON Schema 验证和异步支持。

主要功能

  1. 01本地 CrewAI 集成和适配器模式
  2. 02MCP 协议工具集成支持
  3. 03Pydantic 实现的类型安全
  4. 04异步/等待支持
  5. 05详细的执行元数据

适用场景

  1. 01在 CrewAI 中集成 MCP 服务
  2. 02为 Agent 添加 MCP 工具
  3. 03创建自定义适配器扩展 CrewAI

MCP 相关

CrewAI 适配器库,使 CrewAI Agent 能够通过 MCP 集成访问和使用 MCP 服务中的工具。

详细介绍

MseeP.ai Security Assessment Badge

CrewAI MCP 适配器

一个 Python 库,扩展 CrewAI 的适配器生态系统,提供 Model Context Protocol (MCP) 集成支持和用于自定义 Agent 和工具开发的全面工具。

功能

  • 🔌 原生 CrewAI 集成和适配器模式
  • 🛠️ MCP 协议支持,用于工具集成
  • 🧩 易于使用的界面,用于扩展和创建新适配器
  • 📝 使用 Pydantic 的类型安全实现
  • 🔍 工具参数的 JSON Schema 验证
  • 🚀 异步/等待支持
  • 📊 详细的执行元数据

安装

您可以直接从 PyPI 安装该包:

pip install crewai-adapters

或从源代码安装:

pip install git+https://github.com/dshivendra/crewai_mcp_adapter.git

快速开始

from crewai import Agent, Task
from crewai_adapters import CrewAIAdapterClient
from crewai_adapters.types import AdapterConfig

async def main():
    async with CrewAIAdapterClient() as client:
        # Connect to MCP server
        await client.connect_to_mcp_server(
            "math",
            command="python",
            args=["math_server.py"]
        )

        # Create agent with tools
        agent = Agent(
            name="Calculator",
            goal="Perform calculations",
            tools=client.get_tools()
        )

        # Execute task
        task = Task(
            description="Calculate (3 + 5) × 12",
            agent=agent
        )
        result = await task.execute()
        print(f"Result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

文档

详细文档,请参阅:

开发

前置条件
  • Python 3.11 或更高版本
  • crewai 包
  • pydantic 包
  • mcp 包
安装开发依赖
pip install -e ".[test,docs]"
运行测试
pytest tests/ -v

发布

要发布新版本到 PyPI:

  1. 更新 pyproject.toml 中的版本
  2. 构建包:
    python -m build
    
  3. 上传到 PyPI:
    python -m twine upload dist/*
    

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。

贡献

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。