MCP演示：完整的端到端指南
   
这个全面的演示展示了 模型上下文协议（MCP） 与LangGraph代理集成，演示AI代理如何通过标准化协议动态发现和使用外部工具。
🚀 快速开始
1.先测试您的设置
python test_client_simple.py2.运行完整演示
# Terminal 1: Start MCP server
python mcp-demo/math_server.py
# Terminal 2: Run agent client
python mcp-demo/agent_client.py📚 文档
✨ 特性
- ✅ 不需要API密钥 -完全离线工作
- ✅ 自动工具发现 -代理动态查找工具
- ✅ 符合协议 -完全支持MCP规范
- ✅ 综合测试 -包括完整的测试套件
- ✅ 错误处理 -优雅的回退和清晰的信息
🏗️ 建筑
┌─────────────┐ stdio ┌─────────────┐
│ Client │ ←──────────→ │ Server │
│ (Agent) │ MCP │ (Math Tool) │
└─────────────┘ └─────────────┘🧪 测试
运行完整的测试套件：
python test_mcp_complete.py📋 项目结构
MCP-Demo-Complete-End-to-End-Guide/
├── README.md # This file
├── MCP_COMPLETE_GUIDE.md # Comprehensive documentation
├── MCP_FIXED_README.md # Quick reference guide
├── pyproject.toml # Project configuration
├── mcp-demo/ # Main demo directory
│ ├── math_server.py # MCP server with math tools
│ ├── agent_client.py # LangGraph agent with MCP
│ ├── requirements.txt # Demo dependencies
│ └── README.md # Demo documentation
├── test_*.py # Test scripts
├── check_*.py # Verification scripts
└── .gitignore # Git ignore rules🔧 依赖项
- Python 3.13+
- 微控制器1.19.0+
- LangGraph 1.0.2+版本
- LangChain MCP适配器0.1.11+
📖 你将学到什么
- 如何创建公开工具的MCP服务器
- 如何构建发现和使用MCP工具的LangGraph代理
- 从服务器启动到代理工具调用的完整工作流程
- 人工智能系统中MCP集成的最佳实践
🤝 贡献
欢迎投稿！请阅读 完整指南 详细说明。
📄 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🙏 致谢
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快乐建筑！ 🚀