Эта реализация MCP предоставляет упрощенную настройку для создания локальных и внешних серверов MCP с использованием FastMCP и LangChain, что позволяет бесшовную интеграцию инструментов агентов ИИ с минимальным количеством шаблонного кода. Она поддерживает подключение к языковым моделям, таким как OpenAI, и упрощает коммуникацию через stdio или сетевые трансферы, улучшая разработку приложений на базе ИИ.
Добавлено:
Создано:
May 13 2025
Эта реализация MCP предоставляет упрощенную настройку для создания локальных и внешних серверов MCP с использованием FastMCP и LangChain, что позволяет бесшовную интеграцию инструментов агентов ИИ с минимальным количеством шаблонного кода. Она поддерживает подключение к языковым моделям, таким как OpenAI, и упрощает коммуникацию через stdio или сетевые трансферы, улучшая разработку приложений на базе ИИ.
Добавлено:
Created by:
May 13 2025
botextract.ai
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
Эта настройка MCP (Протокол Контекста Модели) создает локальную среду сервера и клиента, использующую FastMCP и LangChain. Она упрощает разработку агентов ИИ, которые могут использовать различные инструменты через стандартизированный протокол. Реализация поддерживает подключение к языковым моделям, таким как GPT от OpenAI, и интегрирует инструменты, такие как Yahoo Finance, для получения финансовых данных. Она предлагает простую настройку с вариантами передачи, такими как stdio, WebSockets или SSE, и подходит для разработки сложных агентов ИИ, которым требуется динамический вызов инструментов, аргументация и сбор данных модульным образом.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
- Разработчики ИИ
- Инженеры-исследователи
- Научные работники
- Интеграторы чат-ботов
- Аналитики финансовых данных
Как использовать Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain?
- Шаг 1: Склонируйте или загрузите репозиторий сервера и клиента MCP с GitHub.
- Шаг 2: Настройте свои переменные окружения с необходимыми API-ключами (например, OpenAI).
- Шаг 3: Запустите скрипт сервера MCP (`mcp_server.py`), чтобы начать локальный сервер.
- Шаг 4: Используйте клиентский скрипт (`mcp_client.py`), чтобы подключиться и взаимодействовать с сервером.
- Шаг 5: Определите и вызывайте инструменты в MCP для своих задач ИИ, такие как запросы финансовых данных.
- Шаг 6: Взаимодействуйте с языковой моделью; она будет вызывать инструменты динамически через MCP по мере необходимости.
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Основные функции
- Создавайте и запускайте локальные MCP-серверы с помощью FastMCP
- Подключайтесь к MCP-серверам через адаптеры LangChain MCP
- Поддержка асинхронной связи через stdio, WebSockets или SSE
- Интеграция с языковыми моделями, такими как OpenAI GPT
- Инструменты, такие как Yahoo Finance, для получения данных
Преимущества
- Упрощает настройку сервера MCP с минимальным объемом шаблонного кода
- Позволяет модульную и масштабируемую интеграцию инструментов ИИ
- Поддержка стандартных протоколов для гибкой коммуникации
- Облегчает улучшенные возможности рассуждения и действия ИИ
- Легко расширяется с помощью пользовательских инструментов и источников данных
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
- Создание агентов ИИ, взаимодействующих с источниками финансовых данных
- Разработка масштабируемых локальных MCP-серверов для управления инструментами ИИ
- Создание интеллектуальных чат-ботов, способных вызывать сторонние API
- Прототипирование рабочих процессов рассуждения и действия ИИ с использованием LangChain
- Интеграция различных средств обработки данных в единую структуру ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) with FastMCP and LangChain
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.