El adaptador de herramientas MCP actúa como una capa intermedia entre agentes basados en modelos de lenguaje y las implementaciones de herramientas externas. Al registrar firmas de funciones o descriptores de herramientas, el marco analiza automáticamente las salidas del agente que especifican llamadas a herramientas, asigna el adaptador apropiado, maneja la serialización de entrada y devuelve el resultado al contexto de razonamiento. Las funciones incluyen descubrimiento dinámico de herramientas, control de concurrencia, registro y pipelines de manejo de errores. Soporta definir interfaces de herramientas personalizadas e integrar servicios en la nube o en las instalaciones. Esto permite construir flujos de trabajo complejos de múltiples herramientas, como orquestación de APIs, recuperación de datos y operaciones automatizadas, sin modificar el código del agente subyacente.

El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.