告別複雜代碼！Python輕鬆實現你的第一個AI Agent

從上一篇文章中，學完之後已經可以通過創建agent來跟大模型對話，並且在創建agent的時候，發現是可以指定tools的。那麼今天來學習一下怎麼創建tools。這裏會要用到mcp協議。讓我們先來看一下MCP是什麼？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議） 是由Anthropic於2024年11月推出的開放標準協議，旨在統一大語言模型（LLM）與外部數據源、工具之間的通信方式。

MCP支持兩種傳輸模式：

  • STDIO：本地進程間通信，適用於同一設備
  • HTTP + SSE：遠程通信，支持跨網絡訪問

後面推出了Streamable HTTP用來替代傳統HTTP+SSE，更靈活高效。

接下來推薦幾個mcp servers的地址：

https://www.mcpworld.com/

解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具_搜索

https://mcp.so/

解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具_#python_02

https://mcpservers.org/

解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具_#開發語言_03

接下來看看通過python是怎麼創建一個mcp的工具：

import asynciofrom langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
def get_zhipu_web_search_mcp_tools():    client = MultiServerMCPClient(        {            "search": {                "url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search/sse?Authorization=2a2760c8282d48a9a5d46952a801f906.S8rgYPM5tP9yszZB",                "transport": "sse",            }        }    )    tools = asyncio.run(client.get_tools())    return tools    #接下來在創建agent的時候就可以指定使用tools了model = get_default_model()
agent = create_agent(    model=model,    tools=get_zhipu_web_search_mcp_tools(),    system_prompt="You are a helpful assistant")

配合UI頁面調用的話效果如下：在與AI對話的時候，會自動的幫我們去調用工具進行搜索。 

解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具_python_04


更多的mcp工具也可以從上面的幾個網站上去搜索進行使用，關於在langchain裏面用mcp tools，也可以參考官網的一些文檔：

https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/mcp#use-mcp-tools