Simple CLI MCP Client Using LangChain / Python

探索 MCP 服务的简单 MCP 客户端

通过命令行快速测试和探索 MCP 服务！

项目状态

此工具基于 langchain-mcp-tools， 目前支持 MCP 协议版本 2025-03-26。

它不支持 MCP 2026-07-28 规范。

简介

一个基于文本的简单命令行客户端，使用 LangChain 和 Python 构建，可连接 Model Context Protocol（MCP） 服务。
适用于测试 MCP 服务、探索其功能以及为集成进行原型开发。

它内部使用 LangChain Agent 和 langchain_mcp_tools 中的实用函数 convert_mcp_to_langchain_tools()。

此工具的 TypeScript 等效版本可在此处获取。

前置条件

• Python 3.11+
• [可选] 安装 uv (uvx)， 用于运行基于 Python 包的本地 MCP 服务
• [可选] npm 7+ (npx)， 用于运行基于 Node.js 包的本地 MCP 服务
• 按需获取以下服务商的一个或多个 LLM API 密钥： OpenAI、 Anthropic、 Google AI Studio（用于 GenAI/Gemini）、 xAI、 Cerebras 和/或 Groq

快速开始

• 安装 mcp-chat 工具。 完成此操作可能需要几分钟：

  pip install mcp-chat
  

• 通过配置文件 llm_mcp_config.json5 配置 LLM 和 MCP 服务设置

  code llm_mcp_config.json5
  

  以下是用于快速测试的简单配置：

  {
    "llm": {
      "provider": "openai",       "model": "gpt-5.4-mini"
      // "provider": "anthropic",    "model": "claude-haiku-4-5"
      // "provider": "google_genai", "model": "gemini-2.5-flash"
      // "provider": "xai",          "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning"
      // "provider": "cerebras",     "model": "gpt-oss-120b"
      // "provider": "groq",         "model": "openai/gpt-oss-20b"
    },
  
    "mcp_servers": {
      "us-weather": {  // US weather only
        "command": "npx", 
        "args": ["-y", "@h1deya/mcp-server-weather"]
      },
    },
  
    "example_queries": [
      "Tell me how LLMs work in a few sentences",
      "Are there any weather alerts in California?",
    ],
  }
  

• 设置 API 密钥

  echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
  OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
  GOOGLE_API_KEY=AI...
  XAI_API_KEY=xai-...
  CEREBRAS_API_KEY=csk-...
  GROQ_API_KEY=gsk_..." > .env
  
  code .env
  

• 运行该工具

  mcp-chat
  

  默认情况下，它会从当前目录读取配置文件 llm_mcp_config.json5。
  然后，它会应用 .env 文件中指定的环境变量， 以及已经定义的环境变量。

功能

• 易于设置：开箱即用，适配常见的 MCP 服务
• 灵活配置：支持环境变量的 JSON5 配置
• 多种 LLM/API 服务商：OpenAI、Anthropic、Google（GenAI）、xAI、Ceberas、Groq
• 命令和 URL 服务：支持本地和远程 MCP 服务
• 本地 MCP 服务日志：将 stdio MCP 服务日志保存到可自定义的日志目录
• 交互式测试：提供示例查询，方便重复测试

限制

• 工具返回类型：目前仅支持工具调用返回的文本结果。 它在内部使用 LangChain 的 response_format: 'content'（默认值），仅支持文本字符串。 虽然 MCP 工具可以返回多种内容类型（文本、图像等），但此库目前只会筛选并使用文本内容。
• MCP 功能：仅支持 MCP 工具。尚未实现资源、提示词和采样等其他 MCP 功能。

用法

基本用法

mcp-chat

默认情况下，它会从当前目录读取配置文件 llm_mcp_config.json5。
然后，它会应用 .env 文件中指定的环境变量， 以及已经定义的环境变量。
它会将本地 MCP 服务日志输出到当前目录。

使用选项

# Specify the config file to use
mcp-chat --config my-config.json5

# Store local (stdio) MCP server logs in specific directory
mcp-chat --log-dir ./logs

# Enable verbose logging
mcp-chat --verbose

# Show help
mcp-chat --help

支持的模型/API 提供商

• OpenAI：gpt-5.4-mini、gpt-5.2 等。
• Anthropic：claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5 等。
• Google (GenAI)：gemini-3.1-flash-lite-preview、gemini-2.5-flash 等。
• xAI：grok-4-1-fast-non-reasoning、grok-3-mini 等。
• Cerebras：gpt-oss-120b 等。
• Groq：openai/gpt-oss-20b、openai/gpt-oss-120b 等。

配置

创建 llm_mcp_config.json5 文件：

• MCP 服务的配置文件格式 与 Claude for Desktop采用相同的结构， 但有一处不同：键名 mcpServers 已更改为 mcp_servers， 以遵循 JSON 配置文件中常用的 snake_case 命名约定。
• 文件格式为 JSON5， 支持注释和尾随逗号。
• 格式还进行了扩展，可将 ${...} 表示法 替换为对应环境变量的值。
• 请将所有凭据和私人信息保存在 .env 文件中， 并按需使用 ${...} 表示法引用它们

{
  "llm": {
    "provider": "openai",       "model": "gpt-5.4-mini"
    // "provider": "anthropic",    "model": "claude-haiku-4-5"
    // "provider": "google_genai", "model": "gemini-2.5-flash"
    // "provider": "xai",          "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning"
    // "provider": "cerebras",     "model": "gpt-oss-120b"
    // "provider": "groq",         "model": "openai/gpt-oss-20b"
  },

  "example_queries": [
    "Read and briefly summarize the llm_mcp_config.json5 file in the current directory",
    "Fetch the raw HTML content from bbc.com and tell me the titile",
    // "Search for 'news in California' and show the first hit",
    // "Tell me about my authenticated GitHub profile",
    // "Tell me about my authenticated Notion account",
  ],

  "mcp_servers": {
    // Local MCP server that uses `npx`
    // https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "."  // path to a directory to allow access to
      ]
    },

    // Local MCP server that uses `uvx`
    // https://pypi.org/project/mcp-server-fetch/
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-fetch"
      ]
    },

    // Embedding the value of an environment variable
    // https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-brave-search
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    },

    // Example of remote MCP server authentication via Authorization header
    // https://github.com/github/github-mcp-server?tab=readme-ov-file#remote-github-mcp-server
    "github": {
      // To avoid auto protocol fallback, specify the protocol explicitly when using authentication
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
      }
    },

    // For remote MCP servers that require OAuth, consider using "mcp-remote"
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.notion.com/mcp"],
    },
  }
}

环境变量

创建 .env 文件以存放 API 密钥：

OPENAI_API_KEY=sk-ant-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-proj-...
GOOGLE_API_KEY=AI...
XAI_API_KEY=xai-...
CEREBRAS_API_KEY=csk-...
GROQ_API_KEY=gsk_...

# Other services as needed
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=github_pat_...
BRAVE_API_KEY=BSA...

可尝试的热门 MCP 服务

目前已有不少实用的 MCP 服务：

• 官方网站上的 MCP 服务列表

故障排除

• 确保配置文件和 .env 文件正确无误，尤其要检查 API 密钥的拼写
• 查看本地 MCP 服务日志
• 使用 --verbose 标志查看详细日志
• 参阅 MCP 文档中的调试部分

从源代码构建

详情请参阅 README_DEV.md。

更新日志

点击此处查看

许可证

MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE 文件。

贡献

欢迎提交问题和拉取请求！
特别欢迎分享与最新版本的大模型和特定 MCP 服务相关的问题。
此工具旨在让 MCP 服务测试尽可能简单。