MCP Multiserver Client

🧠 带LLM的MCP多服务器客户端

模块化 模型上下文协议（MCP） 该项目展示了单个AI客户端如何连接到多个独立的服务器。

此存储库演示了：

• 🔢 算术计算器服务器
• 🌤️ Weather API服务器
• 💱 实时货币转换器服务器
• 🤖 由Groq的LLaMA 3.1 8B/任何LLM驱动的LLM客户端
• ⚡ 使用 FastMCP, LangChain，以及 紫外线 包管理器

该项目非常适合学习如何构建现实世界的MCP工具，并将其集成到统一的AI助手中。

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🚀 特性

1.算术计算器服务器

一个简单的MCP工具，执行以下操作：

• 加法
• 减法
• 乘法
• 部门

支持符号(*)和文本(multiply)运营。

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2.气象服务器

提供：

• 当前天气
• 天气预报
• 两个城市的比较

使用外部天气API和通过环境变量管理的API密钥。

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3.货币兑换服务器

使用开放API进行实时转换：

• USD → INR
• INR → EUR
• GBP → USD
• 还有更多…

返回带速率和转换值的JSON。

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4.统一的AI客户端

使用以下方式构建的集中式客户端：

• LangChain 用于LLM处理
• ChatGroq（LLaMA 3.1 8B）/您可以使用任何LLM 用于推理
• 多服务器MCPClient 用于动态工具加载

客户端自动：

• 读取所有已注册的工具
• 允许LLM决定何时调用哪个工具
• 组合工具响应以生成最终的用户友好输出

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🛠️ 技术栈

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使用此回购的步骤

🔑 环境变量

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

• WEATHER_API_KEY=您的_API_KEY_here
• GROQ_API_KEY=您的_项目_KEY_here

⚠️ 重要提示：\ 天气服务器需要 有效的Weather API密钥.\ 使用您自己的API密钥\ 每个用户都必须获得 拥有API密钥 从天气服务提供商处获取，并将其放在他们的个人信息中 .env 文件。 天气API密钥的示例来源： - https://weatherapi.com

1.克隆存储库

git clone https://github.com/Abhishek3689/Mcp-Multiserver-Client.git

2.使用uv安装依赖项

uv init
uv add fastmcp langchain langchain-core langchain-groq langchain-mcp-adapters httpx python-dotenv

3.运行客户端

python client.py

或

uv run client.py