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.
Adicionado em:
Created by:
May 13 2025
botextract.ai
Em Destaque
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
Você também pode gostar：
Ferramentas de Desenvolvimento
Um aplicativo desktop para gerenciar interações entre servidor e cliente com funcionalidades abrangentes.
Um servidor Model Context Protocol para o Eagle que gerencia a troca de dados entre o aplicativo Eagle e fontes de dados.
Um cliente baseado em chat que integra e utiliza várias ferramentas MCP diretamente dentro de um ambiente de chat para aumentar a produtividade.
Uma imagem Docker hospedando vários servidores MCP acessíveis por meio de um ponto de entrada unificado com integração de supergateway.
Fornece acesso ao saldo de contas do YNAB, transações e criação de transações através do protocolo MCP.
Um servidor MCP rápido e escalável para gerenciar operações de negociação em tempo real para múltiplos clientes da Zerodha.
Um cliente SSH remoto que facilita o acesso seguro baseado em proxy aos servidores MCP para utilização de ferramentas remotas.
Um servidor MCP baseado em Spring que integra capacidades de IA para gerenciar e processar protocolos de comunicação de mods do Minecraft.
Um cliente MCP minimalista com recursos essenciais de chat, suportando múltiplos modelos e interações contextuais.
Um servidor MCP seguro que permite aos agentes de IA interagir com o aplicativo Authenticator para códigos 2FA e senhas.
Pesquisa e Dados
Uma implementação de servidor que suporta o Protocolo de Contexto de Modelo, integrando as capacidades de IA industrial da CRIC.
Fornece dados em tempo real sobre tráfego, qualidade do ar, clima e compartilhamento de bicicletas para a cidade de Valência em uma plataforma unificada.
Um aplicativo React demonstrando a integração com Supabase através das ferramentas MCP e Tambo para registro de componentes de UI.
Um cliente MCP integrando a API do Brave Search para buscas na web, utilizando o protocolo MCP para comunicação eficiente.
Um servidor de protocolo que permite a comunicação sem costura entre o Umbraco CMS e aplicativos externos.
O NOL integra LangChain e Open Router para criar um servidor MCP de múltiplos clientes usando Next.js.
Conecta LLMs ao Firebolt Data Warehouse para consultas autônomas, acesso a dados e geração de insights.
Uma estrutura de cliente para conectar agentes de IA a servidores MCP, permitindo a descoberta e integração de ferramentas.
O Spring Link facilita a vinculação e a gestão de várias aplicações Spring Boot de forma eficiente em um ambiente unificado.
Um cliente de código aberto para interagir com vários servidores MCP, permitindo acesso sem interrupções a ferramentas para Claude.
Chatbot de IA
Integra APIs, IA e automação para melhorar dinamicamente as funcionalidades do servidor e do cliente.
Fornece memória de longo prazo para LLMs, armazenando e recuperando informações contextuais por meio de padrões MCP.
Um servidor avançado de análise de evidências clínicas que apoia a medicina de precisão e a pesquisa em oncologia com opções de pesquisa flexíveis.
Uma plataforma que coleta agentes A2A, ferramentas, servidores e clientes para comunicação e colaboração eficazes entre agentes.
Um chatbot baseado em Spring para o Cloud Foundry que se integra com serviços de IA, MCP e memGPT para capacidades avançadas.
Um agente de IA controlando o macOS usando ferramentas de nível de sistema operacional, compatível com MCP, facilitando a gestão de sistema via IA.
Biblioteca cliente PHP permitindo interação com servidores MCP via SSE, StdIO ou processos externos.
Uma plataforma para gerenciar e implantar agentes autônomos, ferramentas, servidores e clientes para tarefas de automação.
Permite a interação com poderosas APIs de conversão de texto em fala e geração de vídeo para criação de conteúdo multimídia.
Um servidor MCP fornecendo acesso à API do RedNote (XiaoHongShu, xhs) para integração sem costura.