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MCP Code Agent With OpenAI LLMs

MCP Code Agent With OpenAI LLMs

github.com/zovi343编码 Agent882 周前更新

关于 MCP Code Agent With OpenAI LLMs

这是一个基于 OpenAI LLM 的 MCP 客户端 Agent 项目,旨在连接 MCP 服务以访问工具和资源。目前代码操作功能仍在开发中,项目通过 Chainlit 应用运行,并附带天气服务示例。

主要功能

  1. 01基于 OpenAI LLM
  2. 02连接 MCP 服务
  3. 03Chainlit 应用界面
  4. 04包含天气服务示例

适用场景

  1. 01通过 MCP 服务访问工具和资源
  2. 02在 Chainlit 中运行 OpenAI Agent
  3. 03使用天气服务示例测试项目

MCP 相关

该客户端连接 MCP 服务以访问工具和资源;README 展示了启动天气服务的流程。

详细介绍

使用 OpenAI 大模型的 MCP 编码 Agent

Python Version MCP Version OpenAI Version

📘 概述

本项目实现了一个由 OpenAI 大模型驱动的 AI Agent,旨在与 MCP 服务交互以访问各种工具和资源。我计划添加对代码操作的支持,但目前还在进行中。

📦 安装

首先,确保你已经安装了 Poetry。

poetry install

🚀 运行项目

  1. 确保 Docker 正在运行 确保 Docker 守护程序在你的系统上处于活动状态。你可以通过运行以下命令来检查:

    docker info
    

    如果未安装 Docker,请按照官方 Docker 安装指南为你的操作系统进行安装。

  2. 启动 MCP 天气服务 使用以下命令启动天气服务:

    poetry run poe weather_server
    
  3. 运行 Chainlit 应用 使用以下命令启动 Chainlit 应用:

    poetry run poe app
    

开发设置

本项目使用 pre-commit 来确保提交前代码质量的一致性。

poetry run pre-commit install

要手动运行钩子:

poetry run pre-commit run --all-files

🛠 可用任务

使用 Poe the Poet 来定义常见的开发任务。

你可以使用以下命令列出可用任务:

poetry run poe --help
已定义的任务
任务描述
lint运行 ruff 来检查和自动修复代码
typecheck运行 mypy 进行静态类型检查
check同时运行 lint 和 typecheck
app运行 Chainlit 应用

运行任务如下:

poetry run poe check

📝 许可证

本仓库采用 Apache License, Version 2.0 进行许可。详见 LICENSE 文件。

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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。