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MCP autogen SSE stdio

MCP Server

This repository demonstrates how to use AutoGen to integrate local and remote MCP (Model Context Protocol) servers. It showcases a local math tool (math_server.py) using Stdio and a remote Apify tool (RAG Web Browser Actor) via SSE for tasks like arithmetic and web browsing.

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

29

资源数

0
AI代理数学计算Python

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

SaM-92

提供方

SaM-92

最后核验

2026/5/18 04:04

运行时

Python

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 uv

详细介绍

🤖 使用AutoGen的MCP服务器示例

该存储库提供了使用 模型上下文协议(MCP) 在...之内 AutoGen 框架。

演示的主要功能:

  • 双MCP集成: 演示如何将AutoGen代理连接到:

- A. 本地工具服务器 (math_server.py)使用 标准输入输出 运输。 - A. 远程工具服务器 (Apify的RAG Web浏览器Actor)使用 服务器发送事件(SSE) 运输。

  • 本地工具示例: 一个简单的计算器(add, multiply)通过本地运行 math_server.py.
  • 远程工具示例: 利用Apify的 RAG网络浏览器演员 通过他们 MCP服务器 用于网络搜索和内容检索。
  • AutoGen代理:AssistantAgent 被配置为利用这两组工具来回答用户查询。

目标: 说明MCP的灵活性,使AI代理能够通过标准化的通信协议(Stdio和SSE)访问各种工具,无论是本地还是远程托管的。

脚本: 示例代理回答了两个不同的问题:

  1. 一道数学题((3 + 5) x 12?),预计使用本地 math_server.py.
  2. 请求获取最新消息(“总结伊朗和美国谈判的最新消息……”),预计将使用远程Apify网络浏览工具。

MCP Workflow

📚 使用的库和框架

  • AutoGen:AI代理框架(autogen_agentchat、autogen_core、autogen_ext)
  • 主控程序:用于工具集成的模型上下文协议
  • Python dotenv:用于环境变量管理
  • OpenAI API:用于LLM能力
  • Apify API:用于网页浏览功能

🛠️ 设置

请仔细按照以下步骤设置您的环境:

  1. 先决条件:

- 确保你有 Python 3.12 安装。 - 安装 uv 如果尚未安装:

     pip install uv
  1. 导航到项目目录:
   cd mcp_autogen_sse_stdio
  1. 创建和激活虚拟环境:
   # Create virtual environment using uv
   uv venv --python 3.12

   # Activate the virtual environment
   source .venv/bin/activate  # On macOS/Linux
   # OR
   .\.venv\Scripts\activate  # On Windows
  1. 再进行:
   # Install project dependencies
   uv pip install -e .

故障排除说明:如果您在安装MCP CLI时遇到任何问题,可以手动安装:

   uv add "mcp[cli]"
  1. 配置环境变量:

- 创建一个 .env 文件在 mcp_autogen_sse_stdio 目录。 - 添加API密钥:

     OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
     APIFY_API_KEY=your_apify_api_key_here

- 从获取Apify API密钥 指定MCP服务器页面

🚀 运行项目

  1. 确保您位于父目录中(项目目录的上一级):
   cd ..
  1. 使用以下命令运行主脚本 uv:
   uv run mcp_autogen_sse_stdio/main.py

这将运行以下演示:

  1. 使用Apify工具总结有关伊朗-美国谈判的新闻
  2. 解决一个简单的数学问题: (3 + 5) x 12 使用本地数学工具

🔌 理解MCP(模型上下文协议)

MCP是一种规范AI模型和工具之间通信的协议。此示例演示了使用MCP的两种方法:

1.本地工具(StdioServerParams)

  • 使用标准输入/输出进行通信
  • 工具在您的机器上本地运行
  • 示例:我们的 math_server.py 提供简单的数学运算

2.远程工具(SseServerParams)

  • 使用服务器发送事件(SSE)进行通信
  • 在远程服务器上运行的工具(如Apify)
  • 示例:通过Apify的rag网络浏览器进行网络浏览

📝 代码走读

我们的 main.py 演示:

  1. 环境设置:

- 加载API密钥并对其进行验证

  1. 工具配置:

- 使用StdioServerParams设置本地数学工具 - 使用来自的SseServerParams(API连接到Apify的web浏览器https://apify.com/apify/actors-mcp-server)

  1. 代理创建:

- 使用这两个工具集创建AutoGen助手 - 使用GPT-4作为基础型号

  1. 任务执行:

- 运行两个演示任务,显示两个工具的运行情况 - 网页浏览新闻摘要 - 算术题的数学计算

🔄 通信流

User → AutoGen Agent → MCP Tools → Results → User

此示例显示了使用MCP将不同工具类型集成到一个代理中是多么容易!

目录标签

目录标签

AI代理数学计算Pythonresearch-and-datamathgptmath-solvermath-assistant本地部署工具集成MCP协议AutoGen框架网络内容检索

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

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

stdionone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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