Что такое MCP?

Протокол контекста модели (MCP) — это как USB для инструментов ИИ: он предоставляет стандартизированный способ для агентов ИИ обнаруживать и использовать различные возможности. Думайте об этом как о внедрении новых возможностей для ваших AI-агентов! С нашей гибкой реализацией на основе словаря агенты могут легко находить и использовать инструменты, не зная их деталей реализации.

Доступные серверы MCP

Экосистема MCP быстро растёт, благодаря множеству мощных серверов:

• Brave Search — возможности веб- и локального поиска
• Файловая система - Полные операции с файлами и каталогами
• Playwright — автоматизация браузера и веб-скрейпинг
• MongoDB - Прямые взаимодействия с базой данных
• Последовательное мышление — структурированное мышление и планирование
• FLUX - Генерация и обработка изображений
• Selenium - веб-автоматизация и тестирование
• SQLite - Локальные операции с базой данных
• Vector Store — Вложение и поиск по сходству
• И многие другие!

Ознакомьтесь с репозиторием серверов MCP для последнего списка доступных серверов. Экосистема быстро растёт, регулярно добавляются новые возможности!

Быстрый старт

1. Требования к установке:

2. Настроить MCP:

AutoGen Studio MCP Tools

What is MCP?

Model Context Protocol (MCP) is like a USB for AI tools - it provides a standardized way for AI agents to discover and use different capabilities. Think of it as plugging in new abilities for your AI agents! With our flexible dictionary-based implementation, agents can easily discover and use tools without needing to know their implementation details.

Available MCP Servers

The MCP ecosystem is growing rapidly with many powerful servers available:

• Brave Search - Web and local search capabilities
• Filesystem - Complete file and directory operations
• Playwright - Browser automation and web scraping
• MongoDB - Direct database interactions
• Sequential Thinking - Structured reasoning and planning
• FLUX - Image generation and manipulation
• Selenium - Web automation and testing
• SQLite - Local database operations
• Vector Store - Embedding and similarity search
• And many more!

Check out the MCP Servers Repository for the latest list of available servers. The ecosystem is rapidly growing with new capabilities being added regularly!

Quick Start

1. Install Requirements:

# Create and activate virtual environment
python -m venv .env
source .env/bin/activate  # On Windows: .env\Scripts\activate

# Install required packages
pip install mcp

2. Configure MCP:

# Copy the example config
cp mcp_config.example.json mcp_config.json

# Edit mcp_config.json with your settings
{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "enabled": true,
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    },
    "filesystem": {
      "enabled": true,
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/your/working/directory"
      ]
    }
  }
}

3. Start AutoGen Studio:

autogenstudio ui --port 8080

Dynamic Tool Usage

Our implementation uses a flexible dictionary-based approach, making it easy to discover and use tools:

# 1. List Available Servers
servers = await mcp(tool='list_available_servers')

# 2. Discover Server Tools
tools = await mcp(
    server='brave-search',
    tool='tool_details'
)

# 3. Use Tools with Dictionary Arguments
# Web Search Example
result = await mcp(
    server='brave-search',
    tool='brave_web_search',
    arguments={
        'query': 'Latest AI developments',
        'count': 5
    }
)

# File Operations Example
result = await mcp(
    server='filesystem',
    tool='read_file',
    arguments={
        'path': '/path/to/your/file'
    }
)

Example Templates

We provide ready-to-use templates to help you get started:

1. Gallery Examples (/gallerys):
   • Pre-configured tool setups
   • Example implementations
   • Best practices demonstrations