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Langgraph GitHub MCP logo
AI代理stdio官方级别未说明来源级核验

Langgraph GitHub MCP

MCP Server

一个基于MCP(Model Context Protocol)和LangGraph的简单AI代理实现,用于连接AI应用程序与外部数据源和工具。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI代理数据处理PythonLangGraph工具集成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

danishmustafa86

提供方

danishmustafa86

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install mcp langgraph

详细介绍

MCP代理项目

一个简单的AI代理实现,使用 MCP(模型上下文协议) 随着 LangGraph 以及单节点架构。

📚 文档

🚀 快速启动(最少-不需要API密钥!)

1.安装(只需2个软件包!)

pip install mcp langgraph

2.运行最小代理

python minimal_agent.py

就是这样! ✅

______________________________________________________________________

🚀 完整设置(使用OpenAI)

1.安装所有依赖项

pip install -r requirements.txt

2.设置环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

3.运行完整代理

python simple_mcp_agent.py

📁 项目结构

interview/
├── minimal_agent.py            # ⭐ START HERE! Minimal MCP agent (~40 lines)
├── simple_github_example.py    # Simple GitHub search (~60 lines)
├── github_mcp_agent.py         # Full GitHub MCP features (~200 lines)
├── simple_agent_mcp.py         # Simple agent with GitHub MCP (~50 lines)
├── simple_mcp_agent.py         # Full example with OpenAI (~130 lines)
├── agent.py                    # Your original agent (work in progress)
├── QUICK_START.md             # Quick reference guide
├── GITHUB_MCP_GUIDE.md        # Complete GitHub MCP guide
├── MCP_DOCUMENTATION.md        # Complete MCP documentation
├── requirements.txt            # Python dependencies
├── env.example                # Environment template
└── README.md                  # This file

推荐学习路径:

  1. ⭐ 从开始 minimal_agent.py (文件系统示例)
  2. 🔍 尝试 simple_github_example.py (搜索GitHub)
  3. 🚀 探索 github_mcp_agent.py (完整的GitHub功能)
  4. 📚 检查 GITHUB_MCP_GUIDE.md GitHub设置
  5. 📖 阅读 MCP_DOCUMENTATION.md 适合深潜

🔧 MCP最佳库

答案: mcp (官方Python SDK)

pip install mcp

为什么?

  • ✅ Anthropic的官方支持
  • ✅ 完整协议实施
  • ✅ 异步/等待支持
  • ✅ 证据充分的
  • ✅ 积极发展

🎯 你将学到什么

  1. MCP基础知识 -理解模型上下文协议
  2. 单节点代理 -使用一个处理节点创建简单代理
  3. LangGraph集成 -在MCP中使用状态图
  4. 工具管理 -使用MCP工具和资源

📖 关键概念

MCP(模型上下文协议)

用于将AI应用程序连接到外部数据源和工具的标准化协议。

单节点代理

具有一个处理节点的代理:

  • 接收用户输入
  • 使用MCP工具/资源进行处理
  • 返回响应

建筑

START → [Process Node with MCP] → END

______________________________________________________________________

🐙 GitHub MCP示例

快速入门(无需令牌)

python simple_github_example.py

它的作用:

  • 搜索GitHub存储库
  • 显示最佳结果
  • 无需身份验证(速率受限)

完整的GitHub代理(建议使用令牌)

# 1. Get GitHub token from https://github.com/settings/tokens
# 2. Set it in PowerShell
$env:GITHUB_TOKEN="your_token_here"

# 3. Run full example
python github_mcp_agent.py

它的作用:

  • ✅ 搜索存储库
  • ✅ 从存储库读取文件
  • ✅ 列出分支
  • ✅ 获取问题
  • ✅ 还有更多!

GITHUB_MCP_GUIDE.md 获取完整文档!

🛠️ 后续步骤

  1. 审查文件:阅读 MCP_DOCUMENTATION.md
  2. 运行示例:执行 simple_mcp_agent.py
  3. 定制:根据您的用例修改代理
  4. 添加MCP服务器:连接到真实的MCP服务器
  5. 扩展:如果需要,添加更多节点

📦 可用的MCP服务器

  • 文件系统: @modelcontextprotocol/server-filesystem
  • GitHub: @modelcontextprotocol/server-github
  • PostgreSQL: @modelcontextprotocol/server-postgres
  • Google 云端硬盘: @modelcontextprotocol/server-gdrive

🔗 资源

💡 提示

  • 从单节点代理开始
  • 在连接真实的MCP服务器之前,使用模拟数据进行测试
  • 对所有MCP操作使用async/await
  • 查看文档以了解高级模式

📝 许可证

这是一个学习项目。您可以根据需要自由修改和使用。

______________________________________________________________________

快乐编码! 🎉

目录标签

目录标签

AI代理数据处理PythonLangGraph工具集成本地部署MCP协议

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

token

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiotoken部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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