使用MCP执行代码
这是文章背后想法的外行实现 使用MCP执行代码：构建更高效的AI代理\\ Anthropic 类似的现有实现仅限于某些后端，或者很难解开这些概念。所以，我在一个周末建造了这个。
代码设计
基本实施的关键组成部分是：
- 选择任何代理框架：我选择了Pydantic AI
- 为其提供搜索文件系统的机制：这本质上是微妙的系统提示的一部分
- 为它提供一种执行代码的机制（在我们的例子中是Python）：系统提示还包括如何使用这个“工具”函数
- 让它访问一堆MCP：我选择了几个简单的MCP，包括文件系统和时间操作
- 最后，一个值得如此复杂的任务！！！-是否可以指定文件夹中的文件数，并且只能指定.py和所有文件中的行数，然后将结果保存到一个以“当前日期时间作为后缀”的文件中
实施细节
实际的示例实现在pydantic_main.py中，它只是演示了使用具有“代码执行”功能的代理的最低要求。
然后是token_savings_demo.py代码，它演示了使用普通MCP与代码执行MCP。它打印节省的内容和大量中间内容，用于调试目的。对于赋予代理的相对琐碎的任务，它显示了50-90%的令牌节省。
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截至今天，代码只做了最基本的工作来帮助理解流程。我们可以做很多潜在的增强。例如，对于Anthropic文章中提到的“search_tools”工具（可能会进行一些智能搜索），添加持久化代码的能力，从而产生成功的结果（记住技能），沙盒的安全方面等。
怎么跑？
- 创建一个.env文件，内容如下：
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-YOURKEY
# MCP_SERVERS_CONFIG=/absolute/path/to/mcp-servers.json
# ^ If not provided it looks for the a local mcp-servers.json in the execution folder- 使用“uv”安装代码依赖项
uv sync- 运行主方法（用于测试功能）
python pydantic_main.py- 与传统方法进行比较
python token_savings_demo.py查找日志/和请求/文件夹，查看发生了什么（调用次数、代码输出等）。此外，请注意控制台中生成和执行的动态代码。最后是代币节省的产出。 作为运行（第一次）的一部分，为MCP服务器逻辑生成“包装器”代码，以供动态代码生成步骤使用。这些将位于服务器/文件夹下
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