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MCP with Langchain Sample Setup

MCP with Langchain Sample Setup

本地服务
github.com/TaQuangTuAI 与智能体081 周前更新
代码仓库

关于 MCP with Langchain Sample Setup

这是一个 LangChain 兼容的 MCP 示例项目，包含三个提供数学、天气和模型选择函数的服务，以及一个 Streamlit 聊天界面。适合探索用户界面如何通过客户端连接多个 MCP 服务。

主要功能

  1. 01三个示例 MCP 服务
  2. 02数学、天气和模型选择函数
  3. 03Streamlit 聊天界面
  4. 04服务分别监听不同端口

适用场景

  1. 01演示客户端连接多个 MCP 服务
  2. 02通过聊天界面测试示例函数

MCP 相关

项目包含三个 MCP 服务，各自提供一到两个函数；客户端连接这些服务，为用户提供交互界面。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Langchain MCP 示例设置

启动 MCP 服务

mcp_servers 文件夹中有 3 个示例 MCP 服务，每个服务包含 1 或 2 个函数。启动后，它们将在 3 个不同的端口上监听请求：8000、8001 和 8002。

cd mcp_servers
nohup python math_mcp_server.py > math.log 2>&1 &
nohup python weather_mcp_server.py > weather.log 2>&1 &
nohup python which_llm_to_use_mcp_server.py > which_llm.log 2>&1 &

启动 MCP 客户端

MCP 客户端充当连接用户与 MCP 服务的接口。

export OPENAI_API_KEY=sk-svcacct-Tn_rKHd............................your_key_please
streamlit run my_chat_bot_app.py

streamlit 命令会启动一个在端口 8501 上监听的 Web UI。你可以在那里与机器人互动。

评论

支持 Markdown

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。