mr-jay-wei/my-langgraph-agent
API developmentЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
LangGraph Agent интегрируется с MCP Server для реализации проекта ИИ «умный чат»
Обзор
Это проект умного робота чата, основанный на LangGraph и LangChain, с инструментами и рассуждениями о реакции. Роботы могут предоставлять точные и своевременные ответы пользователям, вызывая инструменты для доступа к информации в реальном времени, такой как погодные запросы, запросы на исторические события, веб-поиски и т. Д. В частности, проект продемонстрировал, как интегрировать сервер Modere Context Protocol (MCP) в рект-агент на основе LangGraph, позволяя моделям на больших языках получить доступ к инструменту MCP самостоятельно. - the: Понимание естественного языка и генерация на основе широкоязыковых моделей - the: Поддержка интеграции различных внешних инструментов, включая погодные запросы, поисковые системы, запросы исторических событий и т.д. - the: Обеспечение структурированного мышления с использованием режима цикла «логика-действие-наблюдение» - the: Мониторинг в режиме реального времени и статистика использования Токена для вызовов API - the: Поддержка многоциклового диалога, поддержание согласованности контекста - the: в том числе служба бэкэнда FastAPI, поддержка запросов информации пользователей - the: бесшовная интеграция для серверного инструмента Model Context Protocol - the: Одновременные и различные шаги для удовлетворения различных потребностей в производительности 1. - Умный агент на основе LangGraph, поддерживающий вызов инструмента и рассуждение 2. - Серверы, обеспечивающие различные функции инструмента, такие как вычисления BMI, погодные запросы и т.д. 3. - Преобразование инструмента MCP в соответствующий уровень в формате инструмента Lang Chain 4. - API-сервисы, такие как запросы информации пользователя Все инструменты (локальные функции, API-сервисы, MCP-сервисы) должны обеспечивать стандартизированный интерфейс - каждый инструмент должен иметь четкое название (название инструмента) - каждый инструмент должен иметь подробное описание (описание инструмента) - каждый инструмент должен определять четкую структуру параметров (args) Эта стандартизация позволяет крупным моделям понимать функциональность инструментов и правильно их называть, а также обеспечивает бесшовную интеграцию инструментов из разных источников. # Экологические требования -Python 3.10+ (рекомендуется 3.10.18) - среда conda: mcp env - Python 3.13+ (рекомендуется) - среда conda: langgraph env Сервер будет работать на http://127.0.0.1:8083/my-custom-path и предоставлять следующие инструменты: - вычислить bmi - вычислить индекс BMI - получить текущее время - получить погоду - получить погоду данного города
Обзор (машинный перевод)
Профиль проекта
Это проект умного робота чата, основанный на LangGraph и LangChain, с инструментами и рассуждениями о реакции. Роботы могут предоставлять точные и своевременные ответы пользователям, вызывая инструменты для доступа к информации в реальном времени, такой как погодные запросы, запросы на исторические события, веб-поиски и т. Д. В частности, проект продемонстрировал, как интегрировать сервер Modere Context Protocol (MCP) в рект-агент на основе LangGraph, позволяя моделям на больших языках получить доступ к инструменту MCP самостоятельно.
Основные особенности
** Умный диалог**: Понимание и генерация естественного языка на основе больших языковых моделей ** Tool call**: поддержка интеграции различных внешних инструментов, включая погодные запросы, поисковые системы, запросы на исторические события и т.д. ** Реагировать на рассуждения**: Использование модели цикла логики-действия-наблюдения для обеспечения структурированного процесса мышления ** Статистика токенов**: мониторинг в режиме реального времени и статистика использования токенов API ** Диалог памяти**: Поддержка многоцикловых диалогов и согласованности контекста API-сервис: включает в себя бэкэнд-сервис FastAPI для поддержки запросов информации пользователей ** Интеграция MCP**: бесшовная интеграция серверных инструментов Mode Context Protocol Синхронизация/система: обеспечение одновременной и симметричной реализации для удовлетворения различных потребностей в производительности
Проектная архитектура
Проект состоит из следующих основных компонентов:
LangGraph Rec Act Act ** - Умный агент на основе конструкции LangGraph, поддержки вызова инструментов и рассуждений 2. MCP Server - серверы, предоставляющие различные инструменты, такие как вычисления BMI, погодные запросы и т.д. 3. ** Адаптер инструмента MCP - адаптационный слой для преобразования инструмента MCP в формат инструмента Langchain 4.** Услуги FastAPI** - API-сервисы, такие как запросы пользовательской информации
Структура проекта
Основная идея
Основная идея всего проекта заключается в стандартизации инструментов:
Все инструменты (локальные функции, API-сервисы, MCP-сервисы) должны обеспечивать стандартизированный интерфейс.
Каждый инструмент должен иметь четкое name (название инструмента)
Каждый инструмент должен быть подробным [(T1]] (описание инструмента)
Каждый инструмент должен определять четкую структуру параметров ([T2])
Эта стандартизация позволяет крупным моделям понимать функциональность инструментов и правильно их называть, а также обеспечивает бесшовную интеграцию инструментов из разных источников. # Экологические требования
Проект включает в себя два основных контекста:
MCP Server Environment
- Python 3.10+ (рекомендация 3.10.18)
- Конда Окружающая среда: [Т3]
LangGraph Agent Environment
Python 3.13+ (рекомендация 3.13.5) -Conda Environment: [4]
#Установка пакета Reliance
MCP Server Environment
LangGraph Agent Environment
Я больше зависим от другой среды
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
Установка
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →