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TinyAgents: 大模型 + MCP 工具

TinyAgents 是一个由大模型和 Model Context Protocol (MCP) 工具驱动的 Agent 的极简实现。

本项目灵感来自 MCP 客户端快速入门，为构建基于大模型的 Agent 工作流提供了轻量级基础。

Agent 实现

该仓库包含两种不同的 Agent 实现：

TinyToolCallingAgent

TinyToolCallingAgent 是一个通用 Agent，可以通过调用外部工具解决任务。它：

• 连接到 Python 或 JavaScript MCP 服务
• 使用 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型处理用户查询
• 动态发现和调用 MCP 服务提供的工具
• 处理工具调用结果并继续对话
• 为用户交互提供交互式聊天循环

使用方法：

python tinytoolcallingagent.py <path_to_server_script>

TinyCodeAgent

TinyCodeAgent 设计用于使用 Python 代码解决任务。它连接到 MCP 服务以访问工具，并可以：

• 连接到 Python 或 JavaScript MCP 服务
• 使用 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型处理用户查询
• 生成 Python 代码解决方案
• 执行 Python 代码并显示结果（待做）
• 为用户交互提供交互式聊天循环

使用方法：

python tinycodeagent.py <path_to_server_script>

通用功能

两个 Agent 共享这些功能：

• 使用 Python asyncio 的异步操作
• 通过 stdio 连接到 MCP 服务
• 交互式聊天界面
• 动态工具发现
• 与 Hugging Face InferenceClient 的集成

包含的示例：天气服务

该仓库在 servers/weather 目录中包含了一个示例 MCP 服务实现。该服务提供了从国家气象局 API 访问天气数据的工具：

• get_alerts：检索指定美国州的天气警报
• get_forecast：根据纬度和经度获取位置的详细天气预报

要将天气服务用于其中一个 Agent：

# With TinyToolCallingAgent
python tinytoolcallingagent.py servers/weather/weather.py

# With TinyCodeAgent
python tinycodeagent.py servers/weather/weather.py

未来增强

Python 代码执行

TinyCodeAgent 应包含一个基本的 Python 代码执行器，该执行器可以：

• 自动从大模型的响应中提取 Python 代码块
• 在受控环境中执行代码
• 捕获和显示标准输出和错误流
• 报告执行状态（成功或失败）

此功能将使用户能够立即看到 Agent 提供的代码解决方案的结果，使其对编程任务更具交互性和实用性。

需求

• Python 3.10+
• mcp >= 1.9.0
• huggingface-hub >= 0.31.2
• httpx（用于天气服务示例）

快速开始

1. 安装所需的依赖
2. 设置 MCP 服务（使用包含的天气服务或创建自己的服务）
3. 运行其中一个 Agent 实现，指向你的服务脚本

针对天气服务的示例查询：

• "What are the current weather alerts in New York and California?"
• "What's the forecast for latitude 37.7749 and longitude -122.4194?"

注意：MCP 服务仅供测试和开发目的使用。