语言链 MCP 客户端流式传输应用程序

此 Streamlit 应用提供了一个用户界面，用于连接到 MCP（模型上下文协议）服务器并与不同 LLM 提供程序（OpenAI、Anthropic、Google...）交互。

功能

• 通过 SSE（服务器发送事件）连接到 MCP 服务器
• 支持单个服务器和多个服务器配置
• 在 OpenAI/Claude 等不同 LLM 提供程序之间进行选择
• 直接从 UI 查看、测试和使用可用的 MCP 工具
• 具备与 LLM 代理交互的聊天界面
• 显示工具执行结果

安装步骤

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/guinacio/langchain-mcp-client.git
cd langchain-mcp-client

2. 创建虚拟环境并安装依赖项：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上：venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

运行应用程序

使用以下命令运行 Streamlit 应用程序：

streamlit run app.py

应用程序将在 http://localhost:8501 上可用。

设置 MCP 服务器

要使用此应用程序，您需要一个正在运行的 MCP 服务器或有效的 MCP 服务器 URL。 为了快速测试，可以使用 weather_server.py 中提供的简单 MCP 服务器：

2. 安装 MCP 库：

pip install mcp

3. 运行服务器：

python weather_server.py

服务器将在默认端口 8000 上启动。在 Streamlit 应用程序中，您可以使用 URL http://localhost:8000/sse 连接到它。

配置选项

LLM 提供程序

• OpenAI：需要 OpenAI API 密钥，并支持 gpt-4、gpt-4o 和 gpt-3.5-turbo 等模型
• Anthropic：需要 Anthropic API 密钥，并支持 Claude 模型
• Google：需要 Google 生成式语言 / Vertex AI API
• 本地 LLM：支持使用 Ollama 的本地 LLM

MCP 服务器连接

• 当前支持 SSE（服务器发送事件）连接
• 输入您 MCP 服务器的 SSE 端点 URL（例如 http://localhost:8000/sse）

服务器模式

• 单个服务器：连接到一个 MCP 服务器
• 多个服务器：同时连接到多个 MCP 服务器
  • 使用唯一名称添加服务器
  • 通过 UI 管理（添加/移除）服务器
  • 同时连接到所有配置的服务器

可用工具

• 在侧边栏中查看从已连接 MCP 服务器的所有可用工具
• 每个工具显示：
  • 名称和描述
  • 必需和可选参数及其类型
  • 参数描述和约束条件
• 工具会自动在聊天界面中的 LLM 代理中可用
• 工具执行及其结果会在聊天记录中跟踪

未来改进计划

• STDIO MCP 服务器：支持通过标准输入输出（STDIO）连接到 MCP 服务器，以实现更灵活的服务器配置。
• 单独测试工具：实现在 UI 中单独测试每个工具的功能，以确保其正常工作。
• ✅ 使用本地 LLM：支持连接本地 LLM（Llama、DeepSeek、Qwen...）
• 代理记忆：引入记忆功能，使代理能够保留交互中的上下文
• RAG（文件上传）：启用检索增强生成（RAG），允许用户上传文件供代理用来提升其响应效果。

故障排除

• 连接问题：确保您的 MCP 服务器正在运行且可访问
• API 密钥错误：验证您已输入正确的 LLM 提供程序 API 密钥
• 工具错误：检查服务器日志以获取任何使用工具时出现的错误详细信息

注意事项

此项目为实验性质，旨在探索和演示如何利用语言链技术与 MCP 服务器进行交互。在实际应用中，请根据具体需求进行调整和优化。