MCP Demo Manufact

MCP使用黑客马拉松演示

使用工具构建AI代理的最简单方法 制造商/mcp使用.

此演示具有 3个文件:

• server.py --带有3个简单工具（add、roll_dice、reverse_string）的MCP服务器
• agent.py --自动调用工具的一次性代理
• chat.py --一个互动聊天，您可以在其中与代理交谈

快速开始

1.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

2.设置Groq API密钥

cp .env.example .env
# Edit .env and paste your key from https://console.groq.com/keys

3.启动MCP服务器

python server.py

Windows用户： 如果服务器因Unicode错误而崩溃，请使用以下命令运行： set PYTHONIOENCODING=utf-8 && python server.py

服务器运行在 http://localhost:8000/mcp.

4.（可选）使用MCP检查器浏览您的工具

在单独的终端中：

npx @modelcontextprotocol/inspector --transport http --server-url http://127.0.0.1:8000/mcp

这将打开一个web UI，您可以在其中交互式地查看和测试所有工具。

5.运行代理（在另一个终端中）

单次模式 --代理运行预定义的任务：

python agent.py

交互式聊天 --问代理人任何事情：

python chat.py

运作原理

You  -->  Agent (Groq LLM)  -->  MCP Server (your tools)
              |                         |
         Decides which            Executes the tool
         tool to call             and returns result

1. server.py 将Python函数公开为 MCP工具 通过HTTP
2. 代理连接到服务器，发现可用工具，并使用Groq LLM根据您的查询决定调用哪些工具
3. LLM看到工具描述，选择正确的工具，然后代理执行它

添加您自己的工具

在中添加新工具 server.py:

@server.tool(
    name="my_tool",
    description="Describe what it does — the LLM reads this!",
)
async def my_tool(
    param: Annotated[str, Field(description="What this param is for")],
) -> str:
    return f"Result: {param}"

重新启动服务器，代理将自动发现并使用您的新工具。