使用Groq推理进行的MCP演示
使用简单互动聊天应用 mcp-use 与Airbnb和DuckDuckGo的MCP服务器一起 langchain_groq 用于大型语言模型(LLM)的响应。包括对话记忆和命令行界面(CLI)循环。
要求
- Python 3.12+(或 Python 3.12及以上版本)
uv(Python包管理器)- Node.js 18+(此配置中已禁用 Playwright MCP;无需启用)
- 一个Groq API密钥
快速入门
- 安装Python依赖项
uv sync- 创建环境文件
cp .env.example .env设置 GROQ_API_KEY 在 .env。
- 运行聊天应用
uv run app.pyMCP服务器配置
配置在 browser_mcp.json:
airbnb通过@openbnb/mcp-server-airbnbduckduckgo-search通过duckduckgo-mcp-server
为避免 Node 版本兼容性错误,已移除 Playwright MCP。
文件
app.py使用交互式循环MCPAgent带有记忆功能。browser_mcp.jsonMCP服务器配置。pyproject.tomlPython 项目元数据和依赖项。.env.example环境变量模板。
故障排除
- 如果MCP服务器无法启动,请清除npx缓存并重试:
rm -rf ~/.npm/_npx/*- 确保
GROQ_API_KEY在运行之前进行设置。
许可证
麻省理工学院(MIT)
