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MCP代理（Firecrawl MCP+LangGraph）

此代理使用托管的Firecrawl MCP（SSE）获取web内容，并使用LLM（OpenAI）将其总结为5个简洁的要点。

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这带来了什么

• Firecrawl MCP集成（模型上下文协议）通过 langchain-mcp-adapters
• 基于LangGraph的代理流（fetch→ 总结）
• OpenAI LLM集成(gpt-4o-mini 默认情况下）
• CLI自由运行（环境驱动），可选 BLOG_URL 以（权力）否决
• 终端清洁、最小输出：

- 废弃内容（截断预览） - 最终5个小册子摘要

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建筑

• MCP（SSE）： FIRECRAWL_MCP_URL 指向 https://mcp.firecrawl.dev//v2/sse
• 适配器： langchain-mcp-adapters 创建MCP会话并加载 firecrawl_scrape 工具
• 代理：LangGraph StateGraph 与单一 process 总结内容的节点
• LLM:OpenAI聊天完成(gpt-4o-mini，温度0.2）

数据流：

1. 使用MCP获取（为了异步简单起见，在图外） firecrawl_scrape 工具（markdown优先解析）。
2. 将原始文本传递到LangGraph中 process 节点。
3. 总结出5个要点。

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需求

• Python 3.10+
• 无需Node.js（使用托管MCP URL）
• 您必须提供的API密钥：

- Firecrawl API密钥（嵌入在托管的MCP URL中） - OpenAI API密钥

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设置

1. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

1. 配置环境（.env示例）

 OPENAI_API_KEY=
 FIRECRAWL_API_KEY=
 FIRECRAWL_MCP_URL=https://mcp.firecrawl.dev//v2/sse
 BLOG_URL=https://huggingface.co/blog/agents

笔记：

• 这些是.env文件的内容。请定义您自己的API键，如果您希望更改它，请在此处将博客页面定义为变量。

OPENAI_API_KEY=\ FIRECRAWL_API_KEY=\ FIRECRAWL_MCP-URL=https://mcp.firecrawl.dev/\/v2/sse BLOG_URL=https://huggingface.co/blog/agents

• 如果你改变 BLOG_URL，更喜欢可公开访问的页面（无登录/reg墙）以获得最佳效果。

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跑

默认运行（使用 BLOG_URL 如果提供，否则为安全默认值 main.py):

python main.py

可选（PowerShell）使用特定URL运行：

$env:BLOG_URL="https://openai.com/index/content-partnership-with-financial-times/"
python Bilal_Enes_Soylemez_MCP_Agent_Python_Code.py

输出格式：

• 抓取内容的截断预览
• 最后一节：

==== LangGraph RESULT ====
- bullet 1
- bullet 2
- bullet 3
- bullet 4
- bullet 5

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基准重点（涵盖）

• “删除一个人工智能博客，获取有关内容的信息。”

- 我们通过MCP获取文章并总结要点。

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文件命名和交付成果

• 代码： main.py （代理人进入和流动）
• 要求： requirements.txt
• 文档： README.md

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已知限制

• 某些页面（例如，有规则墙或高度动态的页面）可能会返回有限的降价；代理使用稳健的markdown优先解析，并在需要时回退到JSON截断。

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扩展代理

• 添加a fetch 节点，将抓取移动到图中并将流扩展到 fetch → parse → summarize.
• 添加第二个 process 用于结构化提取（例如标题/作者/时间戳）以生成JSON输出的节点。

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支持

如果有任何东西无法运行：

• 验证 OPENAI_API_KEY 和 FIRECRAWL_MCP_URL.
• 尝试使用不同的公共博客URL（例如。， https://huggingface.co/blog/agents).
• 确保你的Python≥3.10并且安装了依赖项。