Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Esta implementação de MCP fornece uma configuração simplificada para a criação de servidores MCP locais e externos usando FastMCP e LangChain, permitindo uma integração de ferramentas de agentes de IA sem costura com o mínimo de código boilerplate. Ele suporta a conexão com modelos de linguagem como OpenAI e facilita a comunicação via stdio ou transportes de rede, melhorando o desenvolvimento de aplicativos de IA.
Adicionado em:
Criado por:
May 13 2025
Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Esta implementação de MCP fornece uma configuração simplificada para a criação de servidores MCP locais e externos usando FastMCP e LangChain, permitindo uma integração de ferramentas de agentes de IA sem costura com o mínimo de código boilerplate. Ele suporta a conexão com modelos de linguagem como OpenAI e facilita a comunicação via stdio ou transportes de rede, melhorando o desenvolvimento de aplicativos de IA.
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EaseUS VoiceWave
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O que é Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
Esta configuração de MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) cria um ambiente local de servidor e cliente utilizando FastMCP e LangChain. Simplifica o desenvolvimento de agentes de IA que podem aproveitar várias ferramentas por meio de um protocolo padronizado. A implementação suporta a conexão com modelos de linguagem como o GPT da OpenAI e integra ferramentas como Yahoo Finance para recuperação de dados financeiros. Oferece configuração fácil com opções de transporte como stdio, WebSockets ou SSE, e é adequada para desenvolver agentes de IA sofisticados que requerem invocação dinâmica de ferramentas, raciocínio e coleta de dados de maneira modular.
Quem usará Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de pesquisa
- Cientistas de dados
- Integradore de chatbots
- Analistas de dados financeiros
Como usar Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
- Passo 1: Clone ou baixe o repositório do servidor e cliente MCP do GitHub.
- Passo 2: Configure suas variáveis de ambiente com as chaves API necessárias (por exemplo, OpenAI).
- Passo 3: Execute o script do servidor MCP (`mcp_server.py`) para iniciar o servidor local.
- Passo 4: Use o script do cliente (`mcp_client.py`) para se conectar e se comunicar com o servidor.
- Passo 5: Defina e invoque ferramentas dentro do MCP para suas tarefas de IA, como consultas de dados financeiros.
- Passo 6: Interaja com o modelo de linguagem; ele chamará ferramentas dinamicamente via MCP conforme necessário.
Características e Benefícios Principais de Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Principais recursos
- Crie e execute servidores MCP locais usando FastMCP
- Conecte-se a servidores MCP por meio de adaptadores MCP do LangChain
- Suporte para comunicação assíncrona via stdio, WebSockets ou SSE
- Integração com modelos de linguagem como OpenAI GPT
- Ferramentas como Yahoo Finance para recuperação de dados
Os benefícios
- Simplifica a configuração do servidor MCP com o mínimo de boilerplate
- Permite integrações de ferramentas de IA modulares e escaláveis
- Suporta protocolos padrão para comunicação flexível
- Facilita capacidades de raciocínio e atuação de IA aprimoradas
- Fácil de estender com ferramentas e fontes de dados personalizadas
Principais Casos de Uso & Aplicações de Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
- Construção de agentes de IA que interagem com fontes de dados financeiros
- Desenvolvimento de servidores MCP locais escaláveis para gerenciamento de ferramentas de IA
- Criação de chatbots inteligentes capazes de chamar APIs externas
- Prototipagem de fluxos de trabalho de raciocínio e atuação de IA usando LangChain
- Integração de várias ferramentas de dados em uma estrutura unificada de IA
FAQs sobre Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Desenvolvedor
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