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数学工具服务器端工具执行标准IOFastMCP

使用说明

项目简介

本项目是 Open Multi-Agent Canvas 项目的一部分，提供了一个简单的 MCP (Model Context Protocol) 服务器 示例，专注于提供数学计算工具。它使用 'FastMCP' 框架构建，演示了如何通过 MCP 服务器向 LLM 客户端提供功能。

主要功能点

  • 提供数学计算工具: 服务器注册了 'add' (加法) 和 'multiply' (乘法) 两个工具，供 LLM 客户端调用执行。
  • 基于标准IO传输: 服务器使用标准输入/输出 (stdio) 作为默认的传输协议，方便本地运行和测试。
  • 易于配置和运行: 使用 Poetry 进行依赖管理，可以通过简单的命令启动服务器。

安装步骤

  1. 克隆仓库 (如果您还没有克隆 Open Multi-Agent Canvas 仓库) 并进入 'agent' 目录： 
    git clone https://github.com/CopilotKit/open-multi-agent-canvas
cd open-multi-agent-canvas/agent
  2. 安装依赖: 确保您已安装 Poetry。如果未安装，请参考 Poetry 官方文档 进行安装。然后运行以下命令安装项目依赖： 
    poetry install

服务器配置

MCP 服务器是为 MCP 客户端（例如 Open Multi-Agent Canvas 前端）提供服务的后端。要让客户端连接到此数学服务器，您需要在客户端配置中指定服务器的连接信息。

以下是一个 MCP 客户端 (例如 'agent/mcp-agent/agent.py' 或 Open Multi-Agent Canvas 前端) 配置示例，用于连接到此数学服务器。您需要将此配置信息添加到您的 MCP 客户端的服务器配置中。

{
  "math": {
    "transport": "stdio",
    "command": "poetry",
    "args": ["run", "langgraph", "dev", "--host", "localhost", "--port", "8123", "--no-browser"]
  }
}

配置参数说明:

  • '"math"': 服务器名称，客户端使用此名称来引用该服务器。您可以自定义名称。
  • '"transport": "stdio"': 指定客户端与服务器之间使用标准输入/输出流进行通信。
  • '"command": "poetry"': 运行服务器的命令，这里使用 'poetry' 命令来启动 LangGraph 开发服务器。
  • '"args": [...]"': 传递给 'poetry run langgraph dev' 命令的参数列表，包括：
    • '"run"': Poetry 的 run 命令，用于执行项目中的脚本。
    • '"langgraph"': 指定运行 LangGraph。
    • '"dev"': 启动 LangGraph 的开发服务器模式。
    • '"--host", "localhost"': 指定服务器监听的主机地址为本地主机。
    • '"--port", "8123"': 指定服务器监听的端口号为 8123。
    • '"--no-browser"': 阻止 LangGraph 开发服务器自动打开浏览器。

注意: 客户端需要根据实际情况配置这些参数，例如服务器的启动命令、参数和网络地址等。 上述 JSON 配置示例适用于 Open Multi-Agent Canvas 项目中 'agent/mcp-agent/agent.py' 的默认配置，以及在 'agent' 目录下启动 'math_server.py' 的情况。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 数学服务器: 在 'agent' 目录下，运行以下命令启动服务器：

    poetry run langgraph dev --host localhost --port 8123 --no-browser

    或者，如果您只想运行纯粹的 'math_server.py' (不使用 LangGraph 开发服务器)，可以运行：

    poetry run python math_server.py

    如果您选择直接运行 'math_server.py'，客户端配置中的 '"command"' 和 '"args"' 应该相应地调整为 '"command": "python"', '"args": ["math_server.py"]'。 并且不需要 '--host' 和 '--port' 等参数。

  2. 配置并启动 MCP 客户端: 配置您的 MCP 客户端 (例如 Open Multi-Agent Canvas 前端) 以连接到运行中的数学服务器。确保客户端配置中使用了上述提供的服务器配置信息。

  3. 使用客户端调用工具: 在 MCP 客户端中，通过与 LLM 交互，指示 LLM 使用 'add' 或 'multiply' 工具进行数学计算。客户端会将工具调用请求发送到 MCP 数学服务器，服务器执行计算并将结果返回给客户端。

通过以上步骤，您就可以体验使用 Open Multi-Agent Canvas MCP Math Server 提供的数学计算功能了。

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AI与计算

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