SmolAgents + MCP servers

SmolAgents + MCP 服务

此项目演示了如何使用 SmolAgents 库构建 AI 助手，并通过集成 Brave Search 和 Crawl4ai Model Context Protocol（MCP）服务，使其能够执行网页搜索并抓取／爬取网站。

要求

运行此项目之前，请确保已安装以下依赖项：

• smolagents
• python-dotenv
• mcp
• @modelcontextprotocol/server-brave-search（通过 npm/npx 全局安装）
• litellm

你可以使用 pip 安装 Python 软件包：

pip install -r requirements.txt

请确保已安装 Node.js、npm/npx 和 uv，以便运行 MCP 服务。

环境变量

在项目根目录中创建一个 .env 文件，并添加以下变量：

BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

将 your_brave_api_key 和 your_openai_api_key 替换为你的实际 API 密钥。

用法

1. 克隆仓库或下载脚本（smolagent_with_mcp.py）。

2. 在终端中切换到项目目录。

3. 运行脚本：

   python smolagent_with_mcp.py
   

4. 输入搜索查询，与助手交互。输入 exit 或 quit 以结束会话。

代码将 Agent 的初始化和主交互循环封装在一个 Python 类（SmolAgentWithMCP）中。这种面向对象的方法具有模块化优势，也让扩展 Agent 的能力更加容易，例如集成其他 MCP 服务及其工具。

备注

• 请确保已安装 npx，且它位于系统的 PATH 中，因为运行 Brave Search MCP 服务需要使用它。
• SmolAgents 中的 ToolCallingAgent 会以结构化格式（如 JSON）输出工具调用，然后由环境执行（在此处，即脚本主循环通过 MCPClient 执行）。

添加更多 MCP 服务

smolagent_with_mcp.py 文件采用模块化结构，可以轻松添加更多 MCP 服务及其工具。要添加新的 MCP 服务：

1. 为新服务定义 StdioServerParameters。这包括指定运行服务的命令、参数以及任何必要的环境变量（类似于 brave_server_params 和 crawl4ai_server_params 的定义方式）。

2. 将新定义的服务参数对象添加到 main 函数中的 server_list。BraveSearchAgentApp 类会自动初始化新服务，并将其工具添加到 Agent 的能力中。

示例：

# Define parameters for a new server (replace with actual command and args)
new_server_params = StdioServerParameters(
    command="your_server_command",
    args=["arg1", "arg2"],
    env={"YOUR_API_KEY": os.getenv("YOUR_API_KEY")},
)

def main():
    # Define the list of MCP server parameters
    server_list = [
        brave_server_params,
        crawl4ai_server_params,
        new_server_params # Add the new server parameters here
        # Add other server parameters here as needed
    ]
    app = BraveSearchAgentApp(server_list)
    app.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

项目中使用的 MCP：

https://playbooks.com/mcp/ritvij14-crawl4ai https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/brave-search

许可证

此项目采用 MIT License 授权。更多详情请参阅 LICENSE 文件。