Этот клиент MCP обеспечивает бесшовную интеграцию инструментов сервера MCP в рабочие процессы LangChain с использованием Python. Он использует вспомогательную функцию для преобразования инструментов сервера MCP в инструменты, совместимые с LangChain, поддерживая параллельную инициализацию нескольких серверов MCP. Он разработан для работы с основными поставщиками LLM, такими как Anthropic, OpenAI и Groq, облегчая эффективный вызов и управление инструментами в приложениях ИИ.
Добавлено:
Создано:
Mar 31 2025
Этот клиент MCP обеспечивает бесшовную интеграцию инструментов сервера MCP в рабочие процессы LangChain с использованием Python. Он использует вспомогательную функцию для преобразования инструментов сервера MCP в инструменты, совместимые с LangChain, поддерживая параллельную инициализацию нескольких серверов MCP. Он разработан для работы с основными поставщиками LLM, такими как Anthropic, OpenAI и Groq, облегчая эффективный вызов и управление инструментами в приложениях ИИ.
Добавлено:
Created by:
Mar 31 2025
hideya
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python?
Клиент MCP для LangChain Python предоставляет простую, но мощную реализацию Протокола Контекста Модели (MCP). Он позволяет разработчикам интегрировать и управлять несколькими инструментами сервера MCP в рамках LangChain, позволяя агентам ИИ динамически вызывать внешние инструменты. Преобразуя инструменты сервера MCP в совместимые с LangChain инструменты, он упрощает создание сложных систем ИИ, требующих различных наборов инструментов. Клиент поддерживает параллельную инициализацию серверов, что делает его эффективным для многоинструментальных сред, и совместим с популярными провайдерами LLM, такими как Anthropic, OpenAI и Groq. Эта настройка повышает гибкость и возможности рабочих процессов ИИ, позволяя выполнять вызовы внешних инструментов и управлять контекстом без каких-либо проблем.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python?
- Разработчики ИИ
- Специалисты по данным
- Инженеры-исследователи
- Пользователи LangChain
- Все, кто создает рабочие процессы ИИ с внешними инструментами
Как использовать Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python?
- Шаг 1: Установите зависимости с помощью 'make install'
- Шаг 2: Настройте API-ключи в файле .env из предоставленного шаблона
- Шаг 3: Настройте файл llm_mcp_config.json5 для настроек вашего сервера MCP
- Шаг 4: Запустите приложение с помощью 'make start' для инициации клиента MCP
- Шаг 5: Используйте запросы подсказок для вызова инструментов MCP через фреймворк LangChain
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python
Основные функции
- convert_mcp_to_langchain_tools() для интеграции инструментов
- Параллельная инициализация серверов MCP
- Поддержка основных провайдеров LLM (Anthropic, OpenAI, Groq)
Преимущества
- Упрощает интеграцию инструментов сервера MCP в LangChain
- Позволяет динамические вызовы инструментов в рабочих процессах ИИ
- Эффективно поддерживает несколько серверов MCP
- Повышает гибкость при создании сложных приложений ИИ
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python
- Создание агентов ИИ, которые динамически вызывают внешние инструменты
- Интеграция нескольких инструментов сервера MCP в рабочие процессы ИИ
- Разработка исследовательских прототипов с управлением инструментами
- Автоматизация сложных задач ИИ с взаимодействиями с внешними системами
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) Client for LangChain Python
Разработчик
- hideya
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.