基于SSE传输的MCP多服务器演示

该项目展示了如何使用模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）与多个服务器配合使用，采用不同的传输方式（标准输入输出和服务器发送事件）。

该项目基于以下示例构建：https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters

项目概述

项目包含以下组件：

1. 一个提供基本算术运算（加法、乘法）的数学服务器
2. 一个提供模拟天气信息的天气服务器，支持不同地点查询
3. 主应用程序，连接到两个服务器，并使用MultiServerMCPClient进行通信
4. 集成LangChain和OpenAI，创建能够调用两个服务器工具的代理

系统要求

• Python 3.8+
• OpenAI API密钥

安装指南

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-sse.git
   cd mcp-sse
   

2. 安装所需依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 在.env文件中设置OpenAI API密钥：

   OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
   

项目结构

• main.py：主应用程序，连接两个服务器并运行代理
• math_server.py：一个简单的MCP服务器，使用标准输入输出传输提供算术运算服务
• weather_server.py：一个简单的MCP服务器，使用SSE传输提供天气信息服务
• requirements.txt：Python依赖项列表
• .env：环境变量文件（包含OpenAI API密钥）

工作原理

应用程序演示如何使用MultiServerMCPClient连接到多个采用不同传输协议的MCP服务器：

1. 数学服务器使用标准输入输出（stdio）传输，这是一种基于管道的简单通信方法
2. 天气服务器使用服务器发送事件（SSE）传输，这是一种用于HTTP协议中服务器向客户端推送通知的机制

主应用程序：

1. 作为独立进程启动天气服务器
2. 使用MultiServerMCPClient连接到两个服务器
3. 创建LangChain代理，能够调用两个服务器提供的工具
4. 演示使用代理执行算术计算和获取天气信息的能力

使用方法

运行主应用程序：

python main.py

这将：

1. 在端口8000启动天气服务器
2. 连接到数学和天气服务器
3. 运行代理并演示两个示例查询的处理

示例查询

该演示包含以下两个示例查询：

1. 数学查询："what's (3 + 5) x 12?"
2. 天气查询："what is the weather in nyc?"

扩展项目

你可以通过以下方式扩展该项目：

1. 向数学或天气服务器添加更多功能
2. 创建具有不同功能的其他MCP服务器
3. 修改代理以处理更复杂的查询
4. 使用真实的天气API代替模拟数据

许可证

MIT

致谢

• 该项目使用了模型上下文协议（MCP）由Anthropic开发
• 集成LangChain用于代理功能