lastmile-ai/mcp-agent

단순하고 조합 가능한 패턴을 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜로 효과적인 에이전트를 구축하세요.

예시 | 효과적인 에이전트 구축 | MCP

개요

**mcp-agent**는 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하여 효과적인 에이전트를 구축할 수 있는 간단하고 조합 가능한 프레임워크입니다.

[! 참고] MCP-agent의 비전> 에이전트를 구축하는 데 필요한 전부가 _MCP이며, 단순한 패턴이 복잡한 아키텍처보다 고품질 agents_을 배송하는 데 더 견고하다는 것입니다.

mcp-agent는 다음과 같은 것을 제공합니다:

1. 완전한 MCP 지원: 이 시스템은 완전 MCP를 구현하며, MCP 서버 연결 수명 주기 관리라는 번거로운 업무를 처리해 주어 사용자가 직접 관리할 필요가 없습니다.
2. 효과적인 에이전트 패턴: Anthropic의 효과적인 에이전트 구축에 설명된 모든 패턴을 composable 방식으로 구현하여 이러한 패턴을 연계할 수 있게 합니다.
3. 내구성 에이전트: 간단한 에이전트에 적합하며, Temporal 기반 고급 워크플로우로 확장되어 에이전트의 API 변경 없이도 일시정지, 재개, 복구가 가능합니다.

전체적으로 보면, 이는 견고한 에이전트 애플리케이션을 구축하는 가장 쉽고 간단한 방법입니다.

Build effective agents with Model Context Protocol using simple, composable patterns.

Examples | Building Effective Agents | MCP

Overview

mcp-agent is a simple, composable framework to build effective agents using Model Context Protocol.

[!Note] mcp-agent’s vision is that MCP is all you need to build agents, and that simple patterns are more robust than complex architectures for shipping high-quality agents.

mcp-agent gives you the following:

1. Full MCP support: It fully implements MCP, and handles the pesky business of managing the lifecycle of MCP server connections so you don’t have to.
2. Effective agent patterns: It implements every pattern described in Anthropic’s Building Effective Agents in a composable way, allowing you to chain these patterns together.
3. Durable agents: It works for simple agents and scales to sophisticated workflows built on Temporal so you can pause, resume, and recover without any API changes to your agent.

Altogether, this is the simplest and easiest way to build robust agent applications.

We welcome all kinds of contributions, feedback and your help in improving this project.

Minimal example

import asyncio

from mcp_agent.app import MCPApp