todo-example-app(示例待办事项应用)
一个教程示例,演示如何使用mcp-agent构建和部署一个MCP代理。这个简单的待办事项助手通过自然语言交互帮助您管理任务。
关于mcp-agent
mcp-agent 是一个简单且可组合的框架,用于使用模型上下文协议构建代理。
灵感: Anthropic宣布了两项针对AI应用开发者的基础性更新:
- 模型上下文协议 - 一个标准化接口,使任何软件都能通过MCP服务器被AI助手访问。
- 构建高效代理 - 一篇开创性的文章,介绍了构建生产级AI代理的简单、可组合模式。
mcp-agent将这两个基础组件融入到一个AI应用框架中:
- 它负责处理管理MCP服务器连接生命周期的繁琐事务,因此您无需亲自操心。
- 它实现了《构建高效代理》(Building Effective Agents)中描述的每一种模式,并且以一种可组合的方式实现,使您能够将这些模式串联起来使用。
- 奖金: 它实现了OpenAI的Swarm模式用于多智能体协同,但采用了一种与模型无关的方式。
总的来说,这是构建健壮代理应用程序最简单、最容易的方法。与MCP类似,这个项目目前仍处于早期开发阶段。
安装说明
先决条件:
- Python 3.10+
- 紫外线
- 初始化一个新的UV项目:
uv init- 添加 mcp-agent 依赖:
uv add mcp-agent- 添加OpenAI依赖项:
uv add openai- 在(某处)配置您的OpenAI API密钥
mcp_agent.secrets.yaml
- 登录到您的mcp-agent云账户
uv run mcp-agent login使用方法
本地运行
uv run main.py部署到云端
uv run mcp-agent deploy --no-auth连接到聊天
ChatGPT
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示例网址: https://1m82g32x8nkoppinayx0k5ye12oar6vk.deployments.mcp-agent.com/sse
https://github.com/user-attachments/assets/cb50700c-5650-4f12-ac2e-2eabba5c8144(该链接翻译为中文描述仍为原链接形式,因为链接本身是网址,不直接翻译内容)
Claude Desktop(桌面版)
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